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2020-10-09 10:11:03
一:向量叉积
设两个点P(x1,y1,z1),Q(x2,y2,z2)
叉积PxQ=(y1z2-y2z1,x2z1-x1z2,x1y2-x2y1)
代码实现(vb.net封成一个函数):
Private Function Cross(ByVal Mat4() As Double, ByVal Mat5() As Double)
Dim Mat6() As Double
Mat6 = {Mat4(1) * Mat5(2) - Mat5(1) * Mat4(2), Mat4(2) * Mat5(0) - Mat4(0) * Mat5(2), Mat4(0) * Mat5(1) - Mat5(0) * Mat4(1)}
Return Mat6
End Function二:向量叉积的模
向量积的模=两向量组成的平行四边形面积
|PxQ|= sqrt((x1y2-x2y1)^2+(y1z2-y2z1)^2+(z1x2-z2x1)^2)
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向量叉积的几何意义
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转自:http://www.matrix67.com/blog/archives/6217为什么以向量 (a, b) 和 (c, d) 为邻边,构成的平行四边形的面积正好是 ad – bc 呢?下图是一个非常漂亮的无字证明。
这是我在阅读 The Mathematical Mechanic: Using Physical Reasoning to Solve Problems 一书时受到启发并制作完成的。
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向量叉积分配律简单证明
2020-10-13 20:53:16向量叉积分配律简单证明 引入 叉积 向量叉积即向量积a×ba×ba×b,运算结果是一个向量,满足: 方向与aaa,bbb都垂直,符合右手法则; 模等于∣a∣∣b∣sinθ|a||b|sinθ∣a∣∣b∣sinθ,几何意义为以aaa,bbb为...向量叉积分配律简单证明
引入
叉积
- 向量叉积即向量积 a × b a×b a×b,运算结果是一个向量,满足:
- 方向与 a a a, b b b都垂直,符合右手法则;
- 模等于 ∣ a ∣ ∣ b ∣ s i n θ |a||b|sinθ ∣a∣∣b∣sinθ,几何意义为以 a a a, b b b为邻边的平行四边形面积大小。
坐标运算
- 令 a = ( m , n ) a=(m,n) a=(m,n), b = ( p , q ) b=(p,q) b=(p,q)
- a × b a×b a×b的竖坐标 = m q − n p =mq-np =mq−np(符号遵循右手法则)
证明
- a = ( m , n ) a=(m,n) a=(m,n), b = ( p , q ) b=(p,q) b=(p,q)
- 设 a = x 1 + y 1 = ( m , 0 ) + ( 0 , n ) a=x1+y1=(m,0)+(0,n) a=x1+y1=(m,0)+(0,n), b = x 2 + y 2 = ( p , 0 ) + ( 0 , q ) b=x2+y2=(p,0)+(0,q) b=x2+y2=(p,0)+(0,q)
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a
×
b
a×b
a×b的竖坐标
=
(
x
1
+
y
1
)
×
(
x
2
+
y
2
)
=(x1+y1)×(x2+y2)
=(x1+y1)×(x2+y2)
= x 1 × x 2 + x 1 × y 2 + y 1 × x 2 + y 1 × y 2 =x1×x2+x1×y2+y1×x2+y1×y2 =x1×x2+x1×y2+y1×x2+y1×y2
= x 1 × y 2 + y 1 × x 2 =x1×y2+y1×x2 =x1×y2+y1×x2
= ( m , 0 ) × ( 0 , q ) + ( 0 , n ) × ( p , 0 ) =(m,0)×(0,q)+(0,n)×(p,0) =(m,0)×(0,q)+(0,n)×(p,0)
= m q − n p =mq-np =mq−np - 问题来了,这里的证明过程中,第一步直接把括号拆开,相当于默认叉积具有分配律,那么这一定是对的吗?
- 很多地方都没有给出证明,所以这里考虑对叉积分配律给出简单的证明。
证明
- 已知 a a a, b b b, c c c为平面内向量,求证: a × ( b + c ) = a × b + a × c a×(b+c)=a×b+a×c a×(b+c)=a×b+a×c.
- 首先通过平移是向量起点重合,
- 从几何意义入手,需要满足以
a
,
b
a,b
a,b为邻边的平行四边形面积与以
a
,
c
a,c
a,c为邻边的平行四边形面积之和等于以
a
,
b
+
c
a,b+c
a,b+c为邻边的平行四边形面积(这里的面积可能为负值),
- 显然,这么看难以证明。
- 那可以把
b
b
b,
c
c
c投影到与
a
a
a垂直的直线上,令投影后的向量分别为
b
′
b'
b′,
c
′
c'
c′,如图:
- 由叉积的几何意义易得, a × b = a × b ′ a×b=a×b' a×b=a×b′, a × c = a × c ′ a×c=a×c' a×c=a×c′
- 故
a
×
b
+
a
×
c
=
a
×
b
′
+
a
×
c
′
=
−
∣
a
∣
∣
b
′
∣
+
∣
a
∣
∣
c
′
∣
=
∣
a
∣
(
∣
c
′
∣
−
∣
b
′
∣
)
a×b+a×c=a×b'+a×c'=-|a||b'|+|a||c'|=|a|(|c'|-|b'|)
a×b+a×c=a×b′+a×c′=−∣a∣∣b′∣+∣a∣∣c′∣=∣a∣(∣c′∣−∣b′∣)
- 同理又有 a × ( b + c ) = a × ( b + c ) ′ = ∣ a ∣ ∣ ( b + c ) ′ ∣ a×(b+c)=a×(b+c)'=|a||(b+c)'| a×(b+c)=a×(b+c)′=∣a∣∣(b+c)′∣,
- 因为 ∣ c ′ ∣ − ∣ b ′ ∣ = ∣ ( b + c ) ′ ∣ |c'|-|b'|=|(b+c)'| ∣c′∣−∣b′∣=∣(b+c)′∣,所以 a × b ′ + a × c ′ = a × ( b + c ) ′ a×b'+a×c'=a×(b+c)' a×b′+a×c′=a×(b+c)′,所以 a × ( b + c ) = a × b + a × c a×(b+c)=a×b+a×c a×(b+c)=a×b+a×c,
- 得证。
- 实际上,这样就相当于把原先的三个普通平行四边形转化为了三个矩形,便于证明。
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向量叉积(Cross product)的几何意义及应用
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仅在三维空间,两个向量的叉积才有定义,记作 u ^ v
定义为:
u ^ v = ||u|| ||v|| sin(θ) n
其中,θ表示u 和 v 的夹角, ||u|| 和 ||v|| 分别是向量 u和v 的模,n 则是u、v 所构成平面的法向(垂直于u、v平面的单位向量),方向由右手定则决定。矩阵表示
叉积可以表示成如下行列式:
其中, u = (u1, u2, u3),v = (v1, v2, v3),i、j、k为基向量,为三维坐标系的x, y, z方向的单位向量。
这个行列式可以使用拉普拉斯在展开和萨吕法则计算。
使用拉普拉斯展开可以沿第一展开为:
使用萨吕法则可以展开为:
几何意义
根据定义可以得出,向量叉积的几何意义是以u和v为零边的平行四边形的有向面积。
应用
在计算机图形学中,向量叉乘的应用广泛。比如,判断线段的相对位置,线段相交,点在多边形内,求凸包等。
判断两条线段的相对位置
在二维平面上有两条线段,分别是AB和AC,如何通过向量叉积来确定他们的相对位置关系
点A、B、C的坐标为
首先构造两个向量AB和AC,
由于二维空间不存在叉积的定义,所以引入z轴,将向量AB、AC扩展到三维空间,可以将二位向量可看作z轴恒为0的三维向量,
那么,两个向量叉积的则可表示为:
res > 0, AC在AB的逆时针方向
res = 0, AB和AC共线
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