向量代数

  • 1.1向量及其线性运算
    • 1.1.1向量的概念
    • 1.1.2向量的加法
    • 1.1.3数量与向量的乘法
    • 1.1.4共线、共面的向量组
  • 1.2 坐标与标价
    • 1.2.1标价,向量,点和坐标

1.1向量及其线性运算

1.1.1向量的概念

  1. 既有大小又有方向的量称为向量
  2. 向量 a ⃗ \vec{a} a 的大小称之为向量的长度(或者模),记作|a|
  3. 长度为零的向量称之为零向量,记为0
  4. 长度为1的向量称之为单位向量
  5. 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
  6. 与非零向量 a ⃗ \vec{a} a 同向的单位向量记为 a ⃗ 0 \vec{a}^{0} a 0
  7. 与 a ⃗ \vec{a} a 长度相等但相反的向量称为 a ⃗ \vec{a} a 的反向量负向量,记为- a ⃗ \vec{a} a
  8. 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} a 0=∣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) a i​(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∑k​ki​ai​=0则称向量组 a ⃗ i ( i = 1 , 2 , … , n ) \vec{a}_i(i=1,2,…,n) a i​(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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