1.1向量及其线性运算
1.1.1向量的概念
- 既有大小又有方向的量称为向量
- 向量 a ⃗ \vec{a} a的大小称之为向量的长度(或者模),记作|a|
- 长度为零的向量称之为零向量,记为0
- 长度为1的向量称之为单位向量
- 同向或反向的两向量 a ⃗ \vec{a} a, b ⃗ \vec{b} b称为平行向量,记作a//b
- 与非零向量 a ⃗ \vec{a} a同向的单位向量记为 a ⃗ 0 \vec{a}^{0} a0
- 与 a ⃗ \vec{a} a长度相等但相反的向量称为 a ⃗ \vec{a} a的反向量或负向量,记为- a ⃗ \vec{a} a
- 平面(空间)中具有同一起点的所有单位向量的中终点构成的几何轨迹是圆(球)
1.1.2向量的加法
定义1.1.1: 三角形法则和平行四边形法则
定义1.1.2:向量的减法
-
满足规律:
(1) a ⃗ \vec{a} a+ b ⃗ \vec{b} b= b ⃗ \vec{b} b+ a ⃗ \vec{a} a
(2)( a ⃗ \vec{a} a+ b ⃗ \vec{b} b)+ c ⃗ \vec{c} c= a ⃗ \vec{a} a+( b ⃗ \vec{b} b+ c ⃗ \vec{c} c)
(3) a ⃗ \vec{a } a+0= a ⃗ \vec{a} a
(4) a ⃗ \vec{a} a+(- a ⃗ \vec{a} a)=0 -
三角不等式:
∣ a ⃗ |\vec{a} ∣a+ b ⃗ ∣ ≤ ∣ a ⃗ ∣ + ∣ b ⃗ ∣ \vec{b}|\leq|\vec{a}|+|\vec{b}| b∣≤∣a∣+∣b∣
几何意义:三角形两边之和大于第三边 -
推广的三角不等式:
∣ a ⃗ + b ⃗ … … l ⃗ ∣ ≤ ∣ a ⃗ + b ⃗ … … + l ⃗ ∣ |\vec{a }+\vec{b }……\vec{l}|\leq|\vec{a }+\vec{b}……+\vec{l}| ∣a+b……l∣≤∣a+b……+l∣
思考:
- 三角不等式等号成立的条件是 a ⃗ \vec{a } a, b ⃗ \vec{b} b同向
- ∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ |\vec{a }+\vec{b}| ∣a+b∣= ∣ a ⃗ ∣ |\vec{a }| ∣a∣- ∣ a ⃗ ∣ |\vec{a }| ∣a∣成立的条件是 a ⃗ \vec{a } a, b ⃗ \vec{b} b反向
1.1.3数量与向量的乘法
定义1.1.3
单位化:
a
⃗
0
=
∣
a
⃗
∣
−
1
a
⃗
\vec{a}^0=|\vec{a}|^{-1}\vec{a}
a0=∣a∣−1a
- 规律:
(1) λ ( μ a ⃗ ) = ( λ μ ) a ⃗ \lambda(\mu\vec{a})=(\lambda\mu)\vec{a} λ(μa)=(λμ)a
(2) ( λ + μ ) a ⃗ = λ a ⃗ + μ a ⃗ (\lambda+\mu)\vec{a}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{a} (λ+μ)a=λa+μa
(3) λ ( a ⃗ + b ⃗ ) = λ a ⃗ + λ b ⃗ \lambda(\vec{a}+\vec{b})=\lambda\vec{a}+\lambda\vec{b} λ(a+b)=λa+λb
1.1.4共线、共面的向量组
定义1.1.4 平行于同一直线(平面)的向量组称为共线的(共面的)向量组
定义1.1.5 若对于向量组 a ⃗ i ( i = 1 , 2 , … , n ) \vec{a}_i(i=1,2,…,n) ai(i=1,2,…,n),存在不全为0的实数 k i ( i = 1 , 2 , … , n ) k_i(i=1,2,…,n) ki(i=1,2,…,n),使 ∑ i = 1 k k i a i = 0 \sum_{i=1}^{k}{k_ia_i}=0 i=1∑kkiai=0则称向量组 a ⃗ i ( i = 1 , 2 , … , n ) \vec{a}_i(i=1,2,…,n) ai(i=1,2,…,n)线性相关,否则称向量组线性无关
命题1.1.1
两个向量 a ⃗ , b ⃗ \vec{a},\vec{b} a,b共线的充要条件是 a ⃗ , b ⃗ \vec{a},\vec{b} a,b线性相关
- 推论1.1.1 若 a ⃗ , b ⃗ \vec{a},\vec{b} a,b共线且 a ⃗ ≠ 0 \vec{a}\neq0 a=0,则存在唯一的实数 λ \lambda λ使得 b ⃗ = λ a ⃗ \vec{b}=\lambda\vec{a} b=λa.
命题1.1.2
三向量 a ⃗ , b ⃗ , c ⃗ \vec{a},\vec{b},\vec{c} a,b,c共面的充要条件是 a ⃗ , b ⃗ , c ⃗ \vec{a},\vec{b},\vec{c} a,b,c线性相关
定理1.1.1设 a ⃗ , b ⃗ \vec{a},\vec{b} a,b不共线,则 c ⃗ \vec{c} c与 a ⃗ , b ⃗ \vec{a},\vec{b} a,b共面的充要条件是存在唯一的一对实数 λ , μ \lambda,\mu λ,μ使得 c ⃗ = λ a ⃗ + μ b ⃗ \vec{c}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{b} c=λa+μb
定理1.1.2设 a ⃗ , b ⃗ , c ⃗ \vec{a},\vec{b},\vec{c} a,b,c不共面,则对空间中任一向量 d ⃗ \vec{d} d均存在唯一的数组 ( λ , μ , γ ) (\lambda,\mu,\gamma) (λ,μ,γ),使得 d ⃗ = λ a ⃗ + μ b ⃗ + γ c ⃗ \vec{d}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{b}+\gamma\vec{c} d=λa+μb+γc
1.2 坐标与标价
1.2.1标价,向量,点和坐标
定义1.2.1
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