向量的内积,与角的关系,向量与它本身点积 |
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目录 什么是点积? 点积运算 向量与角的联系 向量和它本身 什么是点积?两个向量相乘,我们应该会想到如下场景: 但这个在现实生活中,用处不大。 但是其他乘法形式很有用。 最重要的是一种向量运算方式是内积。也成为点积。 叫点积,是因为我们通常表示为:在两个相乘的向量之间加个点。如图: 从几何角度来看,这一运算很重要。使我们能够计算两个不同向量形成的角度。 更加准确的说,在欧几里得空间里,向量v 和 w 的内积满足以下特征: (夹角是锐角,另外一边是钝角) 请注意,两个向量的内积只是一个数字,不是向量。 因此,我们可以使用余弦函数的对立函数即反余弦函数,我们可以算这个角,它等于反余弦v和w的点积 除以 v和w的大小点积: 还可以理解为 反余弦v的标准化点积 w的标准化点积: 好了,我们要采用更好的方式来计算内积(点积)。 要计算v w ,我们可以将v 和 w的相应坐标相乘,然后相加: 例如: 那么结合之前学过的求角的等式,来看例子:
向量与角的联系 两个向量之间的点积和角之间的联系,会出现比较有趣的结果。 我们来看看,如图: 上图的x无论有多大,它小于等于1。 根据之前的等式: 我们知道: 再把它精简为下图,这就是著名的不等式:柯西-许西尔兹不等式(Cauchy - Schwarz Inequality)。 你会发现线性代数和普通数学中经常出现这一不等式。 假设 v 和 w 都不是零向量。如果为零向量,它们的点积会自动化为 0。 1. 如果下面等式成立: 对之前的等式这意味着: 所以,它们的方向指向同一方向: 2. 如果下面等式成立: 对之前的等式这意味着: 所以,v 和 w 是相反方向: 3. 如果 等于0 呢? 那证明: 所以, v 和 w 互为直角:
向量和它本身 向量与它本身的点积是多少呢?如图: 这种情况下,两个相同的向量的角肯定是0度: cos0 = 1,所以: 调整后: 这样就多一个角度来看求向量的大小了。 程序员的一生时间90%是用在编程上,而剩余的10%是活在世界上。 |
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