向量的内积外积与其几何意义

向量的内积外积与其几何意义一 点乘 内积 有向量 a x1 y1 b x2 y2 veca x 1 y 1 vecb x 2 y 2 a x1 y1 b x2 y2 夹角为 theta 内积为 a b a b cos x1x2 y1y2 veca cdot vecb veca vecb cos theta x 1x 2 y 1y

一、点乘(内积)

有向量 a ⃗ = ( x 1 , y 1 ) , b ⃗ = ( x 2 , y 2 ) \vec a=(x_1,y_1),\vec b=(x_2,y_2) a
=
(x1,y1)b
=
(x2,y2)
,夹角为 θ \theta θ,内积为:
a ⃗ ⋅ b ⃗ = ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos ⁡ θ = x 1 x 2 + y 1 y 2 \vec a \cdot \vec b=|\vec a||\vec b|\cos\theta=x_1x_2 + y_1y_2 a
b
=
a
b
cosθ=
x1x2+y1y2

几何意义:
  1. 夹角,由 a ⃗ ⋅ b ⃗ = ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos ⁡ θ \vec a \cdot \vec b=|\vec a||\vec b|\cos\theta a
    b
    =
    a
    b
    cosθ
    知,当内积 > 0 >0 >0 θ < 9 0 ∘ \theta<90^\circ θ<90,内积 < 0 <0 <0 θ > 9 0 ∘ \theta>90^\circ θ>90,内积 = 0 =0 =0 θ = 9 0 ∘ \theta=90^\circ θ=90。同时也可以计算 θ \theta θ 的值: θ = a r c c o s a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ \theta=arccos\frac {\vec a \cdot \vec b}{|\vec a||\vec b|} θ=arccosa
    b
    a
    b
  2. 投影 ∣ a ⃗ ∣ cos ⁡ θ = a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ b ⃗ ∣ |\vec a|\cos\theta=\frac {\vec a \cdot \vec b}{|\vec b|} a
    cosθ=
    b
    a
    b
    表示 a ⃗ \vec a a
    b ⃗ \vec b b
    上的投影。
    对偶性 a ⃗ ⋅ b ⃗ = ∣ a ⃗ ∣ ( ∣ b ⃗ ∣ cos ⁡ θ ) = ∣ b ⃗ ∣ ( ∣ a ⃗ ∣ cos ⁡ θ ) \vec a \cdot \vec b=|\vec a|(|\vec b|\cos\theta)=|\vec b|(|\vec a|\cos\theta) a
    b
    =
    a
    (b
    cosθ)=
    b
    (a
    cosθ)

    ∣ a ⃗ ∣ ( ∣ b ⃗ ∣ cos ⁡ θ ) |\vec a|(|\vec b|\cos\theta) a
    (b
    cosθ)
    的理解是 a ⃗ \vec a a
    的长度与 b ⃗ \vec b b
    a ⃗ \vec a a
    上的投影的乘积;
    ∣ b ⃗ ∣ ( ∣ a ⃗ ∣ cos ⁡ θ ) |\vec b|(|\vec a|\cos\theta) b
    (a
    cosθ)
    的理解是 b ⃗ \vec b b
    的长度与 a ⃗ \vec a a
    b ⃗ \vec b b
    上的投影的乘积;
    而这两个是相等的。



二、叉乘(外积)

在这里插入图片描述
上面的公式,就是求三阶行列式。

几何意义:
  1. 上面如果不把 i ⃗ , j ⃗ , k ⃗ \vec i,\vec j,\vec k i
    ,j
    ,k
    的具体指带入公式,而是写成 a ⃗ × b ⃗ = m i ⃗ + n j ⃗ + l k ⃗ \vec a \times \vec b=m\vec i+n\vec j+l\vec k a
    ×
    b
    =
    mi
    +
    nj
    +
    lk
    的形式,向量 ( m , n , l ) (m,n,l) (m,n,l) 就是一个同时垂直 a ⃗ \vec a a
    b ⃗ \vec b b
    的向量,如下图:
    在这里插入图片描述
  2. 对于二维向量, a ⃗ = ( x 1 , y 1 ) , b ⃗ = ( x 2 , y 2 ) \vec a=(x_1,y_1),\vec b=(x_2,y_2) a
    =
    (x1,y1)b
    =
    (x2,y2)
    ,按照上面的公式得:
    a ⃗ × b ⃗ = ∣ x 1 y 1 x 2 y 2 ∣ = x 1 y 2 − x 2 y 1 \vec a \times \vec b=\begin{vmatrix} x_1 & y_1 \\ x_2 & y_2 \\ \end{vmatrix}=x_1y_2-x_2y_1 a
    ×
    b
    =
    x1x2y1y2=x1y2x2y1
    ,设这个数值为 m m m
    则, ∣ m ∣ = ∣ a × b ∣ = ∣ a ∣ ∣ b ∣ sin ⁡ θ |m|=|a×b|=|a| |b|\sin\theta m=a×b=absinθ θ \theta θ a ⃗ \vec a a
    b ⃗ \vec b b
    的夹角)
    且,|m| = a ⃗ \vec a a
    b ⃗ \vec b b
    构成的平行四边形的面积 ,如下图:
    在这里插入图片描述



  3. 判断向量的相对位置(顺逆时针)
    a ⃗ \vec a a
    b ⃗ \vec b b
    如图所示:

在这里插入图片描述
如果让 a ⃗ \vec a a
以最小角度转到 b ⃗ \vec b b
的方向,是顺时针还是逆时针呢,从图中很容易看出,但怎么用数字判断呢?
仍然是 m = a ⃗ × b ⃗ = x 1 y 2 − x 2 y 1 m=\vec a \times \vec b=x_1y_2-x_2y_1 m=a
×
b
=
x1y2x2y1

m > 0 m>0 m>0 a ⃗ \vec a a
逆时针转到 b ⃗ \vec b b
的角度 < 18 0 ∘ <180^\circ <180
m < 0 m<0 m<0 a ⃗ \vec a a
逆时针转到 b ⃗ \vec b b
的角度 > 18 0 ∘ >180^\circ >180
m = 0 m=0 m=0 a ⃗ \vec a a
b ⃗ \vec b b
共线。




三、扩展(坐标系引发的顺逆指针分不清事件)

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