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高等数学(总结7--解析向量空间)

时间:2015-02-08 16:56:14      阅读:302      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1)向量相加(减)等于分量分别相加(减);(交换律,结合律)
2)向量与数相乘等于分量与数分别相乘;(结合律,分配律)
3)向量分量坐标的方向符合右手系,向量积的定义与此密切相关;
4)模:a(a1,a2,..,a3) 的模|a|=(a1^2+a2^2...an^2)^(1/2);
5)方向角和方向余弦:这个公式很重要,后面很多定理的证明其实都是基于此;

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很容易证明:技术分享
这个公式很容易推广到n维向量。
6)向量在轴上的投影:
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向量在轴上的投影是在轴线上的的投影,在三维空间中还有轴面投影;比如向量a在xy轴面上的投影,这是很多空间积分的理解基础;
7)数量积:
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数量积可以看作是向量a在向量b上的投影;其中θ是a,b夹角:有交换律,数乘结合律,分配律。
注意:数量积是一个数,不是向量,这与向量积截然不同。

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8)正交定理:向量A,B正交的充分必要条件是A?B=0.
9)数量积表达的是向量间的投影,因此可以很容易向n维空间推广;
10)向量积:A*B:|A*B|=|A|*|B|sinθ,(θ是A,B向量的夹角).方向垂直于A和B,并由右手系规则确定。
       向量积具有A*B=-B*A,A*A=0,分配率。A*B=0则A,B平行.
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但这种记忆只能在三维向量,n>4无法用此类方式表达。

11)向量混合积:A*B?C
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     混合积可以推广到n维,n-1个向量积和一个向量的点积。但任意的混合积定义不明确。我前面有博文专门讨论。另外n维的向量混合积,向量积计算在前面也有算法代码。
12)三维向量3个向量共面的充分必要条件是混合积等于0.注意混合积是数,不是向量。

13)点法式方程:
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其中法向量=(A,B,C),平面上的点(X-x0,y-y0,z-z0)
14)平面方程
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   (A,B,C)为法向量之一。k(A,B,C)为平面法向量一般表达式.
15)平面的截距式方程:

技术分享a,b,c为截距。
16) 空间直线的点线式方程:
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 (x0,y0,z0)是线上一点,(m,n,p)为方向向量.
17)空间直线间的夹角
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(m1,n1,p1),(m2,n2,p2)为两条直线的方向向量
18)直线平面夹角:
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(A,B,C)为平面法向量,(m,n,p)为直线方向向量.


利用向量空间的坐标系,可以将现实世界在向量空间中形成一种映射(建模),从而可以将现实世界的研究对象抽象到向量空间中来,利用数学工具进行分析。因此向量空间中的很多数学规律,实际上都对应着现实世界的规律,比如后面要学到是引力场。数学是为了研究现实世界而产生的抽象化工具。

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高等数学(总结7--解析向量空间)

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原文地址:http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/43600905

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