线性代数学习点(六):二维直角坐标系下的向量表示

原文链接:http://thejuniverse.org/PUBLIC/LinearAlgebra/LOLA/coordSyst/two.html

翻译过程稍有删减


    在原点为O的二维直角坐标系中向量v可表示为一个起点在原点的带箭头的线段其终点位于点P(a, b),如下图所示。这时,向量v可表示为一对有序数组[a, b],其中数字a称为向量vx轴分量其中数字b称为向量vy轴分量。

                     线性代数学习点(六):二维直角坐标系下的向量表示_第1张图片

        需要说明的是,当点P位于第一象限a b分别为包含向量v的矩形的宽和高如上图所示。如果点P位于其它象限,则a b可能为负值,因此,通常称|a| |b|分别为包含向量v的矩形的宽和高.

    上面所说的是用坐标系中的一个点来定义一个向量,反过来,我们也可以用向量来描述坐标系中的一个点。

    对于x-y平面的任意一点P,总有一个起点位于原点,终点位于该点的向量与之对应。我们称这个向量为该点的方位向量(position vector)。于是有:

  • 点 P(a, b)有一个位置向量 OP,其 分量为 [a, b].
  • 一个分量为 [a, b]的向量,对应了一个点P(a, b)的方位向量P(a, b).

    方位向量给出了一个点相对于坐标原点的偏离程度。在处理向量的几何问题时,用方位向量可以带来很大的方便。因为这时可以用方位向量描述直线或者平面上所有的点。

    现在假定有一个向量,其起点不在原点O,而是位于点Q(c, d),如下图所示,它的分量该如何表示呢?    

                线性代数学习点(六):二维直角坐标系下的向量表示_第2张图片

    它的分量仍然是包含这个向量的矩形的宽和高。在上图中,矩形的宽为a – c,高为b – d,因此,向量PQ的分量为[a - c, b - d]。需要说明的是,向量的分量是用终点的坐标减掉起点的坐标。

   无论向量的起点终点在哪里,上述方法都适用。更严格一些,或者说更通用一些的表述是,若一个向量起点为Q(c, d),终点为P(a, b),则其分量可表示为PQ = [a - c, b - d]

    上述向量的分量描述与点的表示非常类似。这里还有另外一种表示方法,也是使用分量,但不易引起混淆。

    定义两个特殊的向量 i =[1, 0]和j = [0, 1]。这两个向量的长度均为1,其方向分别位于x轴和y轴上。这两个特殊的向量称为单位向量。这时,对于任意向量v = [a, b],可表示为单位向量数乘相加的结果:

        v = ai +bj.

                线性代数学习点(六):二维直角坐标系下的向量表示_第3张图片


你可能感兴趣的:(线性代数)