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点积,也称为标量积,是向量乘法的一种形式,其结果是一个标量值。对于两个三维向量u=(ux,uy,uz)和v=(vx,vy,vz),它们的点积定义为u·v=uxvx+uyvy+uzvz。这个乘积的几何意义可以通过余弦定理来解释,即u·v=|u||v|cosθ,其中θ是向量u和v之间的夹角,0≤θ≤π。如果u和v都是单位向量,那么u·v就直接给出了它们之间夹角的余弦值。 1. 当u·v=0时,意味着向量u和v相互垂直(u⊥v)。 2. 如果u·v>0,那么向量u和v之间的夹角θ小于90度,它们形成一个锐角。 3. 若u·v<0,则夹角θ大于90度,形成钝角。 例如,若u=(1, 2, 3)和v=(-4, 0, -1),我们可以通过计算u·v=1*(-4)+2*0+3*(-1)=-7来找到它们的点积。根据余弦定理,可以解出它们之间的夹角θ。 点积在几何中有许多应用,例如,求解向量在另一个向量上的正交投影。如果v和单位向量n之间有一个夹角θ,那么v在n上的正交投影p可以表示为p=v·n*n。在某些情况下,v的分量可以被分解为在n上和垂直于n的两部分,即p和perpvn(v),使得v=p+perpvn(v)。 正交化是将一组向量转化为规范化正交集的过程,这意味着每个向量都与集合中的其他向量垂直,并且具有单位长度。在二维空间中,可以通过减去向量在已有正交向量上的投影来实现正交化。而在三维空间中,类似的方法可以扩展到包括三个向量,确保所有向量互相垂直,并通过规范化确保它们的长度为1。 在计算机图形学中,正交化特别重要,因为它涉及到坐标系统的建立和向量分解,例如在光照计算、纹理映射等过程中。当向量集合由于计算误差而变得非正交时,正交化可以帮助恢复其规范性,保证算法的正确性。
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1.3 点积
点积(dot product)是向量乘法的一种形式,它的计算结果是一个标量值;由于这一原
因,有时也将点积称为标量积(scalar product)。设 u=(u
x
,u
y
,u
z
),v=(v
x
,v
y
,v
z
),则点积定
义如下:
x x y y z z
u v u v u v× = + +u v
(1.3)
简言之,点积等于两个向量对应分量的乘积之和。
点积的定义不存在任何明显的几何含义。但是,使用余弦定理可以发现存在如下关系:
cos
q
× =u v u v
(1.4)
其中,θ 表示向量 u 和 v 之间的夹角,且 0≤θ≤π(参见图 1.9)。公式 1.4 说明这两个
向量的点积等于向量夹角的余弦值和向量模之间的乘积。在特殊情况下,如果 u 和 v 都是
单位向量,那么 u∙v 就等于它们之间夹角的余弦值(即,u∙v=cosθ)。
图 1.9 在左图中,u、v 之间的夹角 θ 为锐角。在右图中,u、v 之间的夹角 θ 为钝角。记
住,当我们提及两个向量之间的夹角时,通常指的是最小的角,也就是角度 θ,且 0≤θ≤
π。
公式 1.4 提供了一些有用的点积的几何性质:
1.如果 u∙v=0,则 u⊥v(即,向量相互垂直)。
2.如果 u∙v>0,则两个向量之间的夹角 θ 小于 90º(即,向量形成一个锐角)。
3.如果 u∙v<0,则两个向量之间的夹角 θ 大于 90º(即,向量形成一个钝角)。
注意:“相互垂直”也可称为“互成直角”。
【例 1.4】
设 u=(1, 2,3)、v=(−4, 0, −1)。求 u 和 v 之间的夹角。首先,我们要做如下计算:
2 2 3
2 2 2
(1, 2,3) ( 4,0, 1) 4 3 7
1 2 3 14
( 4) 0 ( 1) 17
× = × - - = - - = -
= + + =
= - + + - =
u v
u
v
现在,由公式 1.4 解得 θ 为:
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田仲政
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