点积

数量积即点积。

定义

在数学中,数量积(dot product; scalar product,也称为标量积、点积、点乘)是接受在实数R上的两个矢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。

两个矢量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为:

a·b=a1b1+a2b2+……+anbn

使用矩阵乘法并把(纵列)矢量当作n×1 矩阵,点积还可以写为:

a·b=a^T*b,这里的a^T指示矩阵a的转置。

点积的值由以下三个值确定:u的大小、v的大小、u,v夹角的余弦。在u,v非零的前提下,点积如果为负,则u,v形成的角大于90度;如果为零,那么u,v垂直;如果为正,那么u,v形成的角为锐角。

点积

点积得到两个向量的夹角的cos值,通过它可以知道两个向量的相似性,利用点积可判断一个多边形是否面向摄像机还是背向摄像机

向量的点积与它们夹角的余弦成正比,因此在聚光灯的效果计算中,可以根据点积来得到光照效果,如果点积越大,说明夹角越小,则物理离光照的轴线越近,光照越强。运算律

1.交换律:α·β=β·α 2.分配律:(α+β)·γ=α·γ+β·γ 3.若λ为数:(λα)·β=λ(α·β)=α·(λβ) 若λ、μ为数::(λα)·(μβ)=λμ(α·β) 4.α·α=|α|^2 ,此外:α·α=0〈=〉α=0。 向量的数量积不满足消去律,即一般情况下:α·β=α·γ,α≠0 ≠〉β=γ。 向量的数量积不满足结合律,即一般(α·β)·γ ≠〉α·(β·γ) 相互垂直的两向量数量积为0

坐标表示

已知两个非零向量a=(x1,y1),b=(x2,y2),则有a·b=x1x2+y1y2,即两个向量的数量积等于它们对应坐标的乘积的和。

应用

平面向量的数量积a·b是一个非常重要的概念,利用它可以很容易地证明平面几何的许多命题,例如勾股定理、菱形的对角线相互垂直、矩形的对角线相等等 如证明勾股定理: Rt△ABC中,∠C=90°,则

|CA|^2+|CB|^2=|AB|^2: 因AB CB-CA,

所以AB·AB =(CB-CA)·(CB-CA)= CB·CB-2CA·CB+CA·CA; 由∠C=90°,有CA⊥BD,于是CA·CB=0 所以AB·AB=AC·AC+CB·CB 菱形对角线相互垂直: 菱形ABCD中,点O为对角线AC、BD的交点,求证AC⊥BD 设|AB|=|BC|=|CD|=|DA|=a 因AC=AB+BC;BD=BC+CD

所以AC·BD=(AB+BC)(BC+CD)=a^2(2cosα+2cosπ-α ) 又因为cosα=-cosπ-α

所以AC·BD=(AB+BC)(BC+CD)=a^2(2cosα+2cosπ-α )=0 AC⊥B

D

在生产生活中,点积同样应用广泛。利用点积可判断一个多边形是否面向摄像机还是背向摄像机。向量的点积与它们夹角的余弦成正比,因此在聚光灯的效果计算中,可以根据点积来得到光照效果,如果点积越大,说明夹角越小,则物理离光照的轴线越近,光照越强。物理中,点积可以用来计算合力和功。若b为单位矢量,则点积即为a在方向b的投影,即给出了力在这个方向上的分解。功即是力和位移的点积。计算机图形学常用来进行方向性判断,如两矢量点积大于0,则它们的方向朝向相近;如果小于0,则方向相反。矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一,此方法还被用于动画渲染(Animation-Rendering)。

向量积

向量积 也被称为矢量积、叉积(即交叉乘积)、外积,是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同,它的运算结果是一个伪向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量垂直。

定义

两个向量ab的叉积写作a×b(有时也被写成ab,避免和字母x混淆)。向量积可以被定义为:

|向量a×向量b|=|a||b|sinθ在这里θ表示两向量之间的角夹角(0° ≤ θ ≤ 180°),它位于这两个矢量所定义的平面上。

这个定义有一个问题,就是同时有两个单位向量都垂直于和:若满足垂直的条件,那么也满足。

一个简单的确定满足“右手定则”的结果向量的方向的方法是这样的:若坐标系是满足右手定则的,当右手的四指从a以不超过180度的转角转向b时,竖起的大拇指指向是c的方向。

向量积|c|=|a×b|=|a| |b|sin<a,b>

c的长度在数值上等于以ab,夹角为θ组成的平行四边形的面积。

c的方向垂直于a与b所决定的平面,c的指向按右手规则从a转向b来确定。

a×b=(aybz-azby)i+(azbx-axbz)j+(axby-aybx)k,为了帮助记忆,利用三阶行列式,写成

i j k|

|ax ay az|

|bx by bz|

b×a= -a×b右手规则

三角形ABC的面积=1/2*abs(AB×AC)

性质

几何意义

叉积的长度 |a×b| 可以解释成以ab为邻边的平行四边形的面积。

混合积 [a b c] = (a×bc可以得到以a,b,c为棱的平行六面体的体积。

代数规则

反交换律:

a×b= -b×a

加法的分配律:

a× (b+c) =a×b+a×c

与标量乘法兼容:

(ra) ×b=a× (rb) = r(a×b)

不满足结合律,但满足雅可比恒等式:

a× (b×c) +b× (c×a) +c× (a×b) =0

分配律,线性性和雅可比恒等式别表明:具有向量加法和叉积的 R3 构成了一个李代数。

两个非零向量 a 和 b 平行,当且仅当a×b=0

拉格朗日公式

这是一个著名的公式,而且非常有用:

a× (b×c) =b(a·c) -c(a·b),

证明过程如下:

二重向量叉乘化简公式及证明

可以简单地记成“BAC - CAB”。这个公式在物理上简化向量运算非常有效。需要注意的是,这个公式对微分算子不成立。

这里给出一个和梯度相关的一个情形:

这是一个霍奇拉普拉斯算子的霍奇分解 的特殊情形。

另一个有用的拉格朗日恒等式是:

这是一个在四元数代数中范数乘法 | vw | = | v | | w | 的特殊情形。

矩阵形式

给定直角坐标系的单位向量i,j,k满足下列等式:

i×j=k;

j×k=i ;

k×i=j ;

通过这些规则,两个向量的叉积的坐标可以方便地计算出来,不需要考虑任何角度:设

a= [a1, a2, a3] =a1i+ a2j+ a3k

b= [b1,b2,b3]=b1i+ b2j+ b3k ;

a × b= [a2b3-a3b2,a3b1-a1b3, a1b2-a2b1]

上述等式可以写成矩阵的行列式的形式:

叉积也可以用四元数来表示。注意到上述 i,j,k 之间的叉积满足四元数的乘法。一般而言,若将向量 [a1, a2, a3] 表示成四元数 a1i + a2j + a3k,两个向量的叉积可以这样计算:计算两个四元数的乘积得到一个四元数,并将这个四元数的实部去掉,即为结果。更多关于四元数乘法,向量运算及其几何意义请参见四元数与空间旋转。

高维情形

七维向量的叉积可以通过八元数得到,与上述的四元数方法相同。

七维叉积具有与三维叉积相似的性质:

双线性性:

x × (ay + bz) = ax × y + bx × z

(ay + bz) × x = ay × x + bz × x.

反交换律:

x × y + y × x = 0

同时与 x 和 y 垂直:

x · (x × y) = y · (x × y) = 0

拉格朗日恒等式

|x × y|2 = |x|2 |y|2 - (x · y)2.

不同于三维情形,它并不满足雅可比恒等式:

x × (y × z) + y × (z × x) + z × (x × y) ≠ 0

应用

在物理学光学和计算机图形学中,叉积被用于求物体光照相关问题。

求解光照的核心在于求出物体表面法线,而叉积运算保证了只要已知物体表面的两个非平行矢量(或者不在同一直线的三个点),就可依靠叉积求得法线。

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