向量点乘最小值

最新推荐文章于 2024-07-14 20:53:15 发布
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分类专栏： 程序设计 文章标签： c++ 全排列
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daida2008/article/details/29409013
这篇博客探讨了如何找到两个n维向量的最小点乘值。通过交换向量维度，例如3维向量【1, 3, -5】和【4, -2, -1】，可以得到点乘最小值-27。程序设计要求输入两个n维向量，输出最小点乘。作者提到了两种方法，一是直接交换维度，二是对一个向量进行全排列并计算点积，找出最小值。" 127585899,11055499,基于模型设计的优势：图形化、早期验证与自动化,"['嵌入式开发', '软件设计', '模型验证', '代码生成', 'MATLAB']

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两个n维的向量，向量的点乘是指将向量对应维度的乘积相加，但是我们可以将向量维度交换下可以得到更小的向量点乘，例如3维向量：【1, 3, −5】和【4, −2, −1】，最小向量点乘为-27，即将维度变为：[3,1,-5]和[-2,-1,4]，程序设计要求：输入一个整数n为向量的维度，然后输入两个n维度的向量，用空格区别向量元素，输出为一行，包含一个整数，为最小的点乘。

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编程题-最小向量内积-（1）
Lizo_Is_Me的专栏
02-09 2611
有两个向量v1=(x1,x2,...,xnv_1=(x_1,x_2,...,x_n和v2=(y1,y2,...,yn)v_2=(y_1,y_2,...,y_n),允许任意交换v1v_1和v2v_2各自的分量的顺序，计算v1v_1和v2v_2的内积x1y1 x2y2 ... xnynx_1y_1 x_2y_2 ... x_ny_n的最小值 样例： 输入： n=3 v1=(1,3,−5)v_1
EOJ3003. 最小向量点积
一枚菜菜子的充电站
03-19 285
2.0 sec256 MB两个向量a=[a1,a2,⋯,an] 和b=[b1,b2,⋯,bn] 的点积定义为 :例如，两个三维向量 [1,3,−5] 和 [4,−2,−1] 的点积是假设允许对每个向量中的坐标值进行重新排列。找出所有排列中点积最小的一种排列，输出最小的那个点积值。上例中的一种排列 [3,1,−5] 和 [−2,−1,4] 的点积为−27，这是最小的点积。
给出两个相同维数的向量，向量的分量顺序任意，求向量内积的最小值
animalcoder
08-21 1591
给出两个向量，向量的分量顺序任意，求向量内积的最小值
最小向量积
wingahi的专栏
05-30 1020
        题目详情 两个N维向量的点积定义为，对应维度上的数的乘积之和。 两个三维向量[1, 3, −5]和[4, −2, −1]的点积是1 * 4 + 3 * (-2) + (-5) * (-1) = 3 现在允许我们对两个向量里的维度重新排列，让点积尽可能小。 例如上述两个向量，我们可以调整维[3,1,-5]和[-2,-1,4]，点积是-27。 输入格
最小向量乘积
xiaobei1a2b3c的专栏
05-24 901
题目详情 两个N维向量的点积定义为，对应维度上的数的乘积之和。 两个三维向量[1, 3, −5]和[4, −2, −1]的点积是1 * 4 + 3 * (-2) + (-5) * (-1) = 3 现在允许我们对两个向量里的维度重新排列，让点积尽可能小。 例如上述两个向量，我们可以调整维[3,1,-5]和[-2,-1,4]，点积是-27。 输入格式： 多组数
这其中的向量点乘是什么意思
06-09
向量点乘是一种向量运算，也称为内积或数量积。对于两个 n 维向量 a 和 b，它们的点积可以表示为： a · b = a1 * b1 + a2 * b2 + ... + an * bn 其中 a1, a2, ..., an 和 b1, b2, ..., bn 分别表示向量 a 和 b 中...
平面向量中最值范围问题共15页.pdf.zip
11-06
7. 柯西-施瓦茨不等式（Cauchy-Schwarz不等式）：这是在向量点乘中非常重要的一个不等式，它表明任意两个向量的点乘的平方不大于它们模长的乘积的平方，这对于求解最值问题非常有用。 8. 平面向量与几何图形的结合...
10个使用Numba CUDA进行编程的例子
最新发布
东方佑
07-14 373
【代码】10个使用Numba CUDA进行编程的例子。
[MATLAB]3-向量、字符串、单元数组.ppt
11-01
3. **向量运算**：可以通过现有向量进行加减乘除等运算，例如 `C = A + B` 或者 `D = A.*B`（点乘）。 4. **内置函数**：`zeros` 生成全零向量，`ones` 生成全一向量，`rand` 生成随机向量；`linspace` 用于创建等差...
向量最小内积
qq_41726230的博客
02-27 1793
最小内积 题目描述 考虑两个向量 v1=(x1,x2,…,xn)和v2=(y1,y2,…,yn)，向量的内积定义为x1y1+x2y2+…+xnyn。例如向量(1,9,8,8)和(0,9,1,1)的内积是1×0+9×9+1×8+1×8=97。下面我们考虑这样一个问题，如果我们能够任意的重新排列v1 和v2 中的分量（但是不能修改，删除和添加分量），然后再计算内积。显然这样计算的内积取决于选择的重排方...
向量的点乘（一）
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05-18 6万+
向量的点乘（一） 1.点乘的定义 向量u和向量v之间最小的夹角我们记做为[u,v],如下图所示，两个向量之间的夹角我们用绿色弧形表示，其中一个夹角用绿色矩形表示，这意味着这两个向量的夹角为90度或者是π/2，即[u,v]=π/2。表示这两个向量正交（垂直）。图中左下角表示两个向量0夹角为0，第二行中部表示的是两个向...
向量点积计算
weixin_45917441的博客
03-08 1971
在线性代数、计算几何中，向量点积是一种十分重要的运算。 给定两个 n 维向量 a=(a1,a2,…,an) 和 b=(b_1,b_2,…,b_n) ，求点积a*b=(a1b1+a2b2+…+an*bn) 。 输入格式 第一行是一个整数 n，1≤n≤1000。 第二行包含n个整数，a1,a2…an。 第三行包含n个整数，b1,b2…bn。 相邻整数之间用单个空格隔开。每个整数的绝对值都不超过 100...
向量的点乘和叉乘
a5607754的博客
02-06 1983
【点乘】 在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。 代数定义 设二维空间内有两个向量和定义它们的数量积（又叫内积、点积）为以下实数： 更一般地，n维向量的内积定义如下: 几何定义 设二维空间内有两个向...
【理解线性代数】（三）理解向量点乘
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09-03 1052
投影比较好理解，和现实生活中光的投影类似，投影最终的结果，和投影物体的形状，被投影物体的形状，以及投影角度有关。因为这里是一个向量（带箭头的线段）向另外一个向量（也是带箭头的线段）上投影，投影出来仍然是线段，计算结果是投影线段的长度。向量b是一条带箭头的线段，可以代表一个一维空间。一个n维向量a，从n维空间中，向一个n维向量b代表的一维空间投影，投影后的点，在一维坐标系下，坐标值为一个实数，即点乘结果。点乘的几何含义是初等数学中的知识，即点乘的几何含义是一个向量向另外一个向量上的投影的长度。
最小内积
Warren's Blog
06-23 3136
最小内积向量是几何中的一个重要概念。 考虑两个向量 v1=(x1,x2,…,xn)和v2=(y1,y2,…,yn)，向量的内积定义为 x1y1+x2y2+…+xnyn 例如向量(1,9,8,8)和(0,9,1,1)的内积是1×0+9×9+1×8+1×8=97。 下面我们考虑这样一个问题，如果我们能够任意的重新排列v1 和v2 中的分量（但是不能修改，删除和添加分量），然后再计算内积。显然这样
形象理解线性代数（四）——向量的点乘（点积，内积）和叉乘（外积）
机器学习_成长之路
11-21 1万+
一、向量的点积 首先，我们知道向量的点积公式定义：                       (1) 但是当学过内积之后，我们对其又有了新的表述形式                 (2) 我们来看定义（2），一个那么美妙的式子。在图中去理解好像更容易一些： 这不就是相当于x向量的长度乘以y向量在x方向上投影的长度吗。 二、向量的叉积 同样，我们来看下叉积的定义：     ...
向量点乘相关公式推导及 几何解释
huangkangying的专栏
08-11 2955
link:http://blog.youkuaiyun.com/zsq306650083/article/details/8772128 1.向量点乘公式推导和几何解释 01.向量点乘(dot product)是其各个分量乘积的和，公式： 用连加号写： 02.几何解释： 点乘的结果是一个标量，等于向量大小与夹角的cos值的乘积。 a•
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