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在点积运算中,第一个矢量投影到第二个矢量上(这里,矢量的顺序是不重要的,点积运算是可交换的),然后通过除以它们的标量长度来“标准化”。这样,这个分数一定是小于等于1的,可以简单地转化成一个角度值。
[转载]数量积(内积)
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定义与例子 两个矢量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为:
这里的Σ指示总和符号。
例如,两个三维矢量[1, 3, −5]和[4, −2, −1]的点积是
。 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:
, 这里的aT指示矩阵a的转置。
使用上面的例子,将一个1×3矩阵(就是行矢量)乘以一个3×1矢量得到结果(通过矩阵乘法的优势得到1×1矩阵也就是标量):
。 几何解释
在欧几里得空间中,点积可以直观地定义为
, 这里 |x| 表示x的范数(长度),θ表示两个矢量之间的角度。
注意:点积的形式定义和这个定义不同;在形式定义中,a和b的夹角是通过上述等式定义的。
这样,两个互相垂直的矢量的点积总是零。若a和b都是单位矢量(长度为1),它们的点积就是它们的夹角的余弦。那么,给定两个矢量,它们之间的夹角可以通过下列公式得到:
这个运算可以简单地理解为:在点积运算中,第一个矢量投影到第二个矢量上(这里,矢量的顺序是不重要的,点积运算是可交换的),然后通过除以它们的标量长度来“标准化”。这样,这个分数一定是小于等于1的,可以简单地转化成一个角度值。
需要注意的是,点积的几何解释通常只适用于 ()。在高维空间,其他的域或模中,点积只有一个定义,那就是
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。
性质
- 点积满足交换律:
- 点积满足分配律:
- 点积是个双线性算子:
- 在乘以一个标量的时候点积满足:
两个非零矢量a和b是垂直的,当且仅当a·b = 0。
如果b是单位矢量,则点积给出a在方向b上投影的大小,如果方向相反则带有负号。分解矢量对求矢量的和经常是有用的,比如在力学中计算合力。
不像普通数的乘法服从消去律,如果ab = ac,则b总是等于c除非a零。而对于点积:
如果a·b = a·c并且a ≠ 0: 则根据分配律可以得出: a· (b - c) = 0;进而: 如果a垂直于 (b - c),则 (b - c) ≠ 0因而b ≠ c;否则b = c。 两种定义的等价性的证明 从定义
. 可以得到定理
为了证明后者是一个和前者等价的定义,需要证明后者也可以导出前者。
注意:这个证明采用三维矢量,但可以推广到n维的情形。
考虑矢量
. 重复使用勾股定理得到
. 而根据第二个定义
, 所以,矢量v和自身的点积就是其长度的平方。
引理1 现在,考虑两个从原点出发的矢量a和b,夹角θ。第三个矢量c定义为
, 构造以a,b,c为边的三角形,采用余弦定理,有
. 根据引理1,用点积代替矢量长度的平方,有
. (1) 同时,根据定义c ≡ a − b,有
, 根据分配律,得
. (2) 连接等式 (1)和 (2)有
. 简化等式即得
, Q.E.D.
应用 物理学中力学的力做功的问题,经常用到点积计算。
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。
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