向量

概念

向量指具有大小和方向的量,一般记做: a\vec{a} ,\overrightarrow{AB},同时也可以用数对的形式表示,例如:\left ( x,y \right ) ,\left ( 7,8 \right )

 

向量的矩阵表示:       \vec{a} = \begin{bmatrix} x\\ y \end{bmatrix}                   \vec{a}=\begin{bmatrix} x\\ y\\ z \end{bmatrix}

 

向量的大小,也就是向量的长度(一般称作为 模),向量a的模记为:\left | \vec{a} \right | ,若 \vec{a} = \left ( x,y \right ) ,则 \left | \vec{a} \right | = \sqrt{x^{2} + y^{2}}

单位向量:即模为1的向量

零向量:即模为0的向量,零向量的方向是任意的

相反向量:长度相等方向相反的向量,\vec{a} 的相反向量为 -\vec{a}

平行(共线)向量:方向相同或相反的非零向量,记作 \vec{a} // \vec{b}

 

运算

设 \dpi{100} \vec{a} = \left ( x_{1},y_{1}} \right ) ,\dpi{100} \vec{b} = \left ( x_{2},y_{2}} \right ) 

 

加法

向量的加法满足平行四边形法则和三角形法则,\overrightarrow{OA} + \overrightarrow{OB} = \overrightarrow{OC}

向量_第1张图片 可以将其想象成一个长方形求对角线

\vec{a} + \vec{b} = \begin{bmatrix} x_{1}\\ y_{1} \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} x_{2}\\ y_{2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_{1} + x_{2}\\ y_{1} + y_{2} \end{bmatrix}

因此

\left | \vec{a} + \vec{b} \right | = \sqrt{\left ( x_{1} + x_{2} \right )^{2} + \left ( y_{1} + y_{2} \right )^{2}}

一些运算律:

\vec{a} + 0 = 0 + \vec{a} = \vec{a}

\vec{a} + \vec{b} = \vec{b} + \vec{a}

\left ( \vec{a} + \vec{b} \right) + \vec{c} = \vec{a} + \left ( \vec{b} + \vec{c} \right)

若 \vec{a}\vec{b} 互为相反向量,即 \vec{a} = -\vec{b} ,\vec{b} = -\vec{a}\vec{a} + \vec{b} = 0

 

减法

\overrightarrow{OA} - \overrightarrow{OB} = \overrightarrow{BA},如图

\vec{a} - \vec{b} = \begin{bmatrix} x_{1}\\ y_{1} \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} x_{2}\\ y_{2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_{1} - x_{2}\\ y_{1} - y_{2} \end{bmatrix}

一些运算律:

\vec{a} + (-\vec{b}) = \vec{a} - \vec{b}

 

实数和向量的积

设有实数 \lambda,和向量 \vec{a} 的乘积还是一个向量,记做 \lambda \vec{a} ,且 \left | \lambda \vec{a} \right | = \left | \lambda \right | * \left | \vec{a} \right |,如果 \lambda \vec{a} = 0,则 \lambda = 0或 \vec{a} = 0

其几何意义向量的有向线段的伸长或者压缩。

一些运算律:

\left ( \lambda \vec{a} \right )\cdot \vec{b} = \lambda \left (\vec{a} \cdot \vec{b} \right ) = \vec{a} \cdot \left ( \lambda \vec{b} \right )

\left ( \lambda + \mu \right ) \vec{a} = \lambda \vec{a} + \mu \vec{a}

\lambda \left ( \vec{a} + \vec{b} \right ) =\lambda \vec{a} +\lambda \vec{b}

 

向量的数量积(点积,内积)

两个向量的数量积(点积,内积)是一个数量,没有方向,记作 \vec{a}\cdot \vec{b}

代数定义:\vec{a}\cdot \vec{b} = x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}

几何定义:我们将 \vec{a} 和 \vec{b} 的夹角记作 \theta ,且 0\leqslant \theta \leqslant \pi

若 \vec{a} ,\vec{b} 不共线,则 \vec{a}\cdot \vec{b} = \left | \vec{a} \right | \cdot \left | \vec{b} \right |\cdot cos\theta

若 \vec{a} ,\vec{b} 共线,则  \vec{a}\cdot \vec{b} = \pm \left | \vec{a} \right | \cdot \left | \vec{b} \right |

一些运算律:

\vec{a}\cdot \vec{b}=\vec{b}\cdot \vec{a}

\left ( \lambda \vec{a} \right )\cdot \vec{b} = \lambda \left ( \vec{a}\cdot \vec{b} \right )

\left ( \vec{a} + \vec{b} \right )\cdot \vec{c} =\vec{a}\cdot \vec{c} + \vec{b}\cdot \vec{c}

一些性质:

\vec{a}\cdot \vec{a} = \left | \vec{a} \right | ^{2}

若两个向量互相垂直,则 \vec{a}\perp \vec{b} \leftrightharpoons \vec{a}\cdot \vec{b} = 0

 

向量的向量积(叉积,外积)

两个向量的向量积(叉积,外积)是一个向量,记作 \vec{a}\times \vec{b} (或者 \vec{a} \wedge \vec{b}

我们将 \vec{a} 和 \vec{b} 的夹角记作 \theta ,且 0\leqslant \theta \leqslant \pi

模长: \left | \vec{a} \times \vec{b} \right | = \left | \vec{a} \right | \cdot \left | \vec{b} \right |\cdot sin\theta

方向:与这两个向量所在平面垂直,且遵守右手定则(右手四指从 \vec{a} 转向 \vec{b} 时,大拇指的方向即向量积的方向)

向量_第2张图片

运算法则:运用三阶行列式

设 \vec{i}\vec{j}\vec{k}为x,y,z轴的单位向量,\vec{a} = \left ( x_{1},y_{1},z_{1}} \right ) ,\vec{b} = \left ( x_{2},y_{2},z_{2}} \right ) 

则      \vec{a}\times \vec{b} = \begin{bmatrix} \vec{i}& \vec{j} &\vec{k} \\ x_{1} & y_{1} & z_{1}\\ x_{2} & y_{2} & z_{2} \end{bmatrix}

\vec{a}\times \vec{b} = \left ( y_{1}z_{2}-z_{1}y_{2} ,z_{1}x_{2}-x_{1}z_{2} ,x_{1}y_{2}-y_{1}x_{2} \right )

一些运算律:

\vec{a}\times \vec{b} = -\vec{b}\times \vec{a}

\left ( \lambda \vec{a} \right )\times \vec{b} = \lambda \left ( \vec{a}\times \vec{b} \right )

\left ( \vec{a} + \vec{b} \right )\times \vec{c} =\vec{a}\times \vec{c} + \vec{b}\times \vec{c}

一些性质:

\vec{a}\times \vec{a} = 0

若两个向量互相平行,则 \vec{a}// \vec{b} \leftrightharpoons \vec{a}\times \vec{b} = 0

\left | \vec{a} \times \vec{b} \right |  的值是以 \vec{a} 和 \vec{b} 为边的平行四边形的面积

 

你可能感兴趣的:(乱七八糟,向量)