之间向量和外积相似
向量和外积有(在联盟百科)8共同点: 叉积,外积,内积,矩阵,线性代数,行向量,行向量與列向量,欧几里得空间。
叉积
在数学和向量代数领域,叉積(Cross product)又称向量积(Vector product),是对三维空间中的两个向量的二元运算,使用符号 \times。与点积不同,它的运算结果是向量。对于线性无关的两个向量 \mathbf 和 \mathbf,它们的叉积写作 \mathbf \times \mathbf,是 \mathbf 和 \mathbf 所在平面的法线向量,与 \mathbf 和 \mathbf 都垂直。叉积被广泛运用于数学、物理、工程学、计算机科学领域。 如果两个向量方向相同或相反(即它们非线性无关),亦或任意一个的长度为零,那么它们的叉积为零。推广开来,叉积的模长和以这两个向量为边的平行四边形的面积相等;如果两个向量成直角,它们叉积的模长即为两者长度的乘积。 叉积和点积一样依赖于欧几里德空间的度量,但与点积之不同的是,叉积还依赖于定向或右手定則。.
外积
外积(Outer product),在线性代数中一般指两个向量的张量積,其結果為一矩陣;與外积相對,兩向量的內積結果為純量。 外積也可視作是矩陣的克羅內克積的一種特例。注意到:一些作者將「張量的外積」作為張量積的同義詞。.
内积
#重定向 点积.
矩阵
數學上,一個的矩陣是一个由--(row)--(column)元素排列成的矩形阵列。矩陣--的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由6个数字元素构成的2--3--的矩阵: 大小相同(行数列数都相同)的矩阵之间可以相互加减,具体是对每个位置上的元素做加减法。矩阵的乘法则较为复杂。两个矩阵可以相乘,当且仅当第一个矩阵的--数等于第二个矩阵的--数。矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不满足交换律。 矩阵的一个重要用途是解线性方程组。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵,加上常数项,则称为增广矩阵。另一个重要用途是表示线性变换,即是诸如.
线性代数
线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究,同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。 坐标满足线性方程的点集形成n维空间中的一个超平面。n个超平面相交于一点的条件是线性代数研究的一个重要焦点。此项研究源于包含多个未知数的线性方程组。这样的方程组可以很自然地表示为矩阵和向量的形式。 线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如,放宽向量空间的公理就产生抽象代数,也就出现若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合,使得微分方程线性系统的求解更加便利。线性代数的理论已被泛化为。 线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、計算機科學、计算机动画和社会科学(尤其是经济学)中。由于线性代数是一套完善的理论,非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。.
行向量
#重定向 行向量與列向量.
行向量與列向量
在 线性代数中,列向量 / 排矩阵 是一个 m × 1 矩阵,m 為任意正整數,例如: 此外,行向量 / 行矩阵 是一个 1 × m 矩阵,m為任意正整數,例如: 黑体字 \mathbf 用于表示行向量或列向量。 行向量的转置(以T表示)是列向量: 而列向量的转置就是行向量: 集合所有的行矢量的 向量空间 称为行空间。同样地,集合所有列矢量的向量空间称为列空间。行列空间的尺寸等的条目数量的行中的或列的矢量。 列空間可以看作是行空間的雙重空間,因為列向量空間上的任何線性函數都可以唯一地表示為具有特定行向量的內積。.
向量和行向量與列向量 · 外积和行向量與列向量 ·
欧几里得空间
欧几里得几何是在约公元前300年,由古希腊数学家欧几里得建立的角和空间中距离之间联系的法则。欧几里得首先开发了处理平面上二维物体的“平面几何”,他接着分析三维物体的“立体几何”,所有欧几里得的公理被编排到幾何原本。 这些数学空间可以被扩展来应用于任何有限维度,而这种空间叫做 n维欧几里得空间(甚至简称 n 维空间)或有限维实内积空间。 这些数学空间还可被扩展到任意维的情形,称为实内积空间(不一定完备), 希尔伯特空间在高等代数教科书中也被称为欧几里得空间。 为了开发更高维的欧几里得空间,空间的性质必须非常仔细的表达并被扩展到任意维度。 尽管结果的数学非常抽象,它却捕获了我们熟悉的欧几里得空间的根本本质,根本性质是它的平面性。 另存在其他種類的空间,例如球面非欧几里得空间,相对论所描述的四维时空在重力出现的时候也不是欧几里得空间。.
上面的列表回答下列问题
- 什么向量和外积的共同点。
- 什么是向量和外积之间的相似性
向量和外积之间的比较
向量有56个关系,而外积有18个。由于它们的共同之处8,杰卡德指数为10.81% = 8 / (56 + 18)。
参考
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