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  • 二维向量叉积的几何意义

    万次阅读 2014-12-05 10:48:02
    叉乘(cross product)相对于点乘,叉乘可能更有用吧。...在二维空间里,让我们暂时忽略它方向,将结果看成一个向量,那么这个结果类似于上述,我们有: A x B = |A||B|Sin(θ)然而角度 θ...

    叉乘(cross product
    相对于点乘,叉乘可能更有用吧。2维空间中的叉乘是:
        V1(x1, y1) X V2(x2, y2) = x1y2 – y1x2
    看起来像个标量,事实上叉乘的结果是个向量,方向在z轴上。上述结果是它的模。在二维空间里,让我们暂时忽略它的方向,将结果看成一个向量,那么这个结果类似于上述的点积,我们有:
        A x B = |A||B|Sin(θ)
    然而角度 θ和上面点乘的角度有一点点不同,他是有正负的,是指从AB的角度。下图中 θ为负。
    另外还有一个有用的特征那就是叉积的绝对值就是AB为两边说形成的平行四边形的面积。也就是AB所包围三角形面积的两倍。在计算面积时,我们要经常用到叉积。
    (译注:三维及以上的叉乘参看维基:http://en.wikipedia.org/wiki/Cross_product

    叉积的几何意义有三:

    1、A*B=|A|·|B|·sinα.

    其中α表示A到B的夹角,用以判断该角度是正或者负。这个结论可用于四个点中任意三个点构成的三角形,判断另外一个点是否在三角形中,那么四个点构成三个向量叉积的结果就能判断。

    2、A*B=x1*y2-x2*y1.

    得到的结果应该是向量,但是取其模可以用于由A和B构成的平行四边形的面积,进而可以得到两个三角形的面积。

    3、A*B=x1*y2-x2*y1.

    得到的结果为一个向量,这个向量垂直于向量A和B。

     

    以上是个人理解,如有错误请指正。

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  • 向量点乘:a * b 公式:a * b = |a| * |b| * cosθ  点乘又叫向量内积、数量积,是一个向量和它在另一个向量上投影...向量积被定义为:  长:(在这里θ表示两向量之间夹角(共起点前提下)(0...

    向量的点乘:a * b

    公式:a * b = |a| * |b| * cosθ 
    点乘又叫向量的内积、数量积,是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积;是标量。 
    点乘反映着两个向量的“相似度”,两个向量越“相似”,它们的点乘越大。

    向量的叉乘:a ∧ b

    a ∧ b = |a| * |b| * sinθ 
    向量积被定义为: 
    模长:(在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)(0° ≤ θ ≤ 180°),它位于这两个矢量所定义的平面上。) 
    方向:a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在平面垂直,且遵守右手定则。(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。c = a ∧ b) 
    这里写图片描述 
    特别的,在二维中,两个向量的向量积的模的绝对值等于由这两天向量组成的平行四边形的面积。 
    向量积

    参考:百度百科,维基百科

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  •  点积的几何意义是A和B的乘以二者的夹角余弦值: 在几何意义中,点同时包含了向量的长度和夹角信息。 代数表达和几何表达是等价的。用余玄定理解释几何意义 余玄定理是这样说的:已知三角形的两边和夹角,...

    什么是点积

      如果AB都是n维向量,这样定义点积:

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      点积结果是标量。
      点积的几何意义是AB的模乘以二者的夹角余弦值:

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      在几何意义中,点积同时包含了向量的长度和夹角信息。
      代数表达和几何表达是等价的。

    用余玄定理解释几何意义

    f79418e415189a5d5228e667e476d107.png

      余玄定理是这样说的:已知三角形的两边和夹角,可以知道第三边的长度。根据该定理:

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      如果用向量和点积表达:

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      联合两种表达:

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    点积的作用

    计算向量的角度

      可以利用点积计算向量之间的夹角,如下图所示:

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    测量向量的方向

      根据点积的定义可以看出,点积可能小于0。实际上,只有当夹角小于90°时,点积才是正的。


      所以说,当两个向量的点积大于0,即夹角小于90°时,我们认为这两个向量的方向大致相同;如果点积小于0,即夹角小于90°是,这两个向量的方向相反;如果点积等于0,二者垂直。这也是另一种理解点积意义的方法——它是测量两个变量相对方向的数字。

    判断正交性

      所谓正交性就是看两样东西是否互相垂直。
      这里有个例子:


      高中的知识告诉我们,这是一个平面表达式,现在尝试用点积去解释。

      根据点积的定义,令A = <x, y, z>,B = <1, 2, 3>,则:x + 2y + 3z = A·B = 0,因此,AB,即A<x, y, z>的集合垂直于向量B<1, 2, 3>。B是有方向的线段,垂直于B的向量有无数个,它们共同组成了一个平面,就是方程的结果集。

    求向量的分量

      已知向量A,可以求得A沿某单位向量u方向的分量,如下图所示:

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      由上图可知,向量在某一方向的分量就是向量在该方向的投影。设A的分量为P,则:


      即向量在某一方向上的分量等于该向量与这一方向上的单位向量的点积。计算面积

      能否用向量计算五边形的面积呢?

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      由于不知道五边形的面积公式,所有首先需要将问题转换,将五边形切割成三个三角形:

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      这样问题就转换成用向量求解平面上三角形的面积。
      已知向量A和向量B,三角形如下所示:

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      和点积的公式A· B = |A||B|cosθ十分很相似,可以根据

    求得sinθ,这将是个漫长的过程

      根据点积的公式,计算cosθ比sinθ简单的多,现在的目标就是如何根据cos计算面积。

      如果将A逆时针旋转90°得到向量A’和夹角θ’,如下图所示:

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      问题最终转换成了求A’,也就是A旋转90°后的向量:

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      上图中的两个三角形全等,如果

    ,对于任意象限,该结论都适用。由此:

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      面积应当是正的,但我们应当注意到上式可能出现负值,所以对结果取绝对值更为恰当。当然,并不影响对问题的描述,当得到负值时自然会想到取绝对值。

      理解了三角形的面积,自然也就知道两个向量所在的平行四边形的面积

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    行列式

      在利用点积计算平行四边形面积时,如果用行列式表达:

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      这比原来的方式更加直观。上面行列式的几何意义就是以两个向量为边的平行四边形的面积。

    综合示例

    示例1  i, j, k是不同的向量,求向量i + j + 2k, 2i j + k间的夹角。
      可以将i, j , k看成三个不同方向的三维向量,每个向量的模都是1。根据点积定义:

    1ee67de0e1c4833314f55e6efd48d9a2.png

    示例2
      已知P = (a, 1, -1), Q = (0, 1, 1), R = (a, -1, 3),当∠PQR 是直角时,a = ?

    648c089f99f04ab759017928c10ba546.png


      当∠PQR是直角时,向量QPQR的点积为0,

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    示例3

      i, j, k是不同的向量,求向量2i - 2j + k在向量i + j + k上的分量。

      可以将i, j , k看成三个不同方向的三维向量,每个向量的模都是1,

      设u是与i + j + k同方向的单位向量,则|u| = 1,容易得出

      最终,分量是:

    示例4
      求下图平行四边形的面积。

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      似乎是很简单的点积计算,需要注意的是,点积只对向量有意义,对普通的点则没有任何意义,所以需要把其中的两边转换成向量:

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  •  点积的几何意义是A和B的乘以二者的夹角正余玄:  在几何意义中,点同时包含了向量的长度和夹角信息。  代数表达和几何表达是等价的。 用余玄定理解释几何意义  余玄定理是这样说的:已知三角形的...

    什么是点积

      如果AB都是n维向量,这样定义点积:

     

      点积结果是标量。

      点积的几何意义是AB的模乘以二者的夹角正余玄:

      在几何意义中,点积同时包含了向量的长度和夹角信息。

      代数表达和几何表达是等价的。

    用余玄定理解释几何意义

     

      余玄定理是这样说的:已知三角形的两边和夹角,可以知道第三边的长度。根据该定理:

      如果用向量和点积表达:

      联合两种表达:

    点积的作用

    计算向量的角度

      可以利用点积计算向量之间的夹角,如下图所示:

    测量向量的方向

      根据点积的定义可以看出,点积可能小于0。实际上,只有当夹角小于90°时,点积才是正的。

    if θ < 90° then         A·B > 0

    if θ > 90° then         A·B < 0

    if θ = 90° then         A·B = 0

      所以说,当两个向量的点积大于0,即夹角小于90°时,我们认为这两个向量的方向大致相同;如果点积小于0,即夹角小于90°是,这两个向量的方向相反;如果点积等于0,二者垂直。这也是另一种理解点积意义的方法——它是测量两个变量相对方向的数字。

    判断正交性

      所谓正交性就是看两样东西是否互相垂直。

      这里有个例子:

    x + 2y + 3z = 0

      高中的知识告诉我们,这是一个平面表达式,现在尝试用点积去解释。

      根据点积的定义,令A = <x, y, z>,B = <1, 2, 3>,则:x + 2y + 3z = A·B = 0,因此,AB,即A<x, y, z>的集合垂直于向量B<1, 2, 3>。B是有方向的线段,垂直于B的向量有无数个,它们共同组成了一个平面,就是方程的结果集。

    求向量的分量

      已知向量A,可以求得A沿某单位向量u方向的分量,如下图所示:

      由上图可知,向量在某一方向的分量就是向量在该方向的投影。设A的分量为P,则:

    |P| = |A|cosθ = |A||u|cosθ= A·u

      即向量在某一方向上的分量等于该向量与这一方向上的单位向量的点积。

     

    计算面积

      能否用向量计算五边形的面积呢?

      由于不知道五边形的面积公式,所有首先需要将问题转换,将五边形切割成三个三角形:

      这样问题就转换成用向量求解平面上三角形的面积。

      已知向量A和向量B,三角形如下所示:

      和点积的公式A· B = |A||B|cosθ十分很相似,可以根据sin2θ + cos2θ = 1求得sinθ,这将是个漫长的过程。

      根据点积的公式,计算cosθ比sinθ简单的多,现在的目标就是如何根据cos计算面积。

      如果将A逆时针旋转90°得到向量A’和夹角θ’,如下图所示:

      问题最终转换成了求A’,也就是A旋转90°后的向量:

      上图中的两个三角形全等,如果A = <a1, a2>,则A’ = A = <-a2, a1>,对于任意象限,该结论都适用。由此:

     

      面积应当是正的,但我们应当注意到上式可能出现负值,所以对结果取绝对值更为恰当。当然,并不影响对问题的描述,当得到负值时自然会想到取绝对值。

      理解了三角形的面积,自然也就知道两个向量所在的平行四边形的面积:

     

     

    行列式

      在利用点积计算平行四边形面积时,如果用行列式表达:

     

      这比原来的方式更加直观。上面行列式的几何意义就是以两个向量为边的平行四边形的面积。 

    综合示例

    示例1

      i, j, k是不同的向量,求向量i + j + 2k, 2i j + k间的夹角。

      可以将i, j , k看成三个不同方向的三维向量,每个向量的模都是1。根据点积定义:

    示例2

      已知P = (a, 1, -1), Q = (0, 1, 1), R = (a, -1, 3),当∠PQR 是直角时,a = ?

     

      当∠PQR是直角时,向量QPQR的点积为0,

     

    示例3

      i, j, k是不同的向量,求向量2i - 2j + k在向量i + j + k上的分量。

      可以将i, j , k看成三个不同方向的三维向量,每个向量的模都是1,|i + j + k|2 = 3

      设u是与i + j + k同方向的单位向量,则|u| = 1,容易得出u = <3-1/2, 3-1/2, 3-1/2>

      最终,分量是:(2i - 2j + ku = <2, -2, 1>×<3-1/2, 3-1/2, 3-1/2> = 3-1/2

    示例4

      求下图平行四边形的面积。

      似乎是很简单的点积计算,需要注意的是,点积只对向量有意义,对普通的点则没有任何意义,所以需要把其中的两边转换成向量:

     

      

     


      作者:我是8位的

      出处:http://www.cnblogs.com/bigmonkey

      本文以学习、研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,非商业用途! 

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/8079386.html

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