ドット積
ドット積は、代数的または幾何学的に定義することができる。 幾何学的定義は、角度と距離(ベクトルの大きさ)の概念に基づいています。 これら二つの定義の同値性は、ユークリッド空間に対する直交座標系を持つことに依存する。
ユークリッド幾何学の現代の表現において、空間の点はそれらの直交座標によって定義され、ユークリッド空間自体は実座標空間Rnと一般に同一視される。 このような提示では、長さおよび角度の概念は、内積によって定義される。, ベクトルの長さはそれ自体でベクトルのドット積の平方根として定義され、長さの二つのベクトルの(非配向)角度の余弦はそれらのドット積として定義される。 したがって、内積の二つの定義の同値性は、ユークリッド幾何学の古典的定式化と現代的定式化の同値性の一部である。,または{赤}1}\回{\色{青}4})+({\色{赤}3}\回{\色{青}-2})+({\色{赤}-5}\回{\色{青}-1})\\&=4-6+5\\&=3\端{整列}}}
ベクトルが行行列で識別されている場合、内積はまた、行列積
a⋅b=a b t,{\displaystyle\mathbf{\color{red}a}\cdot\mathbf{\color{blue}b}=\mathbf{\color{red}a}\mathbf{\color{blue}b}^{\mathsf{t}},}
ここでb t{\displaystyle\mathbf{\color{blue}b}^{\mathsf{t}}}はb{\displaystyle\mathbf{\color{blue}b}^{\mathsf{t}}}はb{\displaystyle\mathbf{\color{blue}b}^{\mathsf{t}}}の転置を表す。\color{blue}b}}です。,
上記の例をこのように表現すると、1×3行列(行ベクトル)に3×1行列(列ベクトル)を掛けて、その一意のエントリで識別される1×1行列を得る:
=3{\displaystyle{\begin{bmatrix}\color{red}1&\color{red}3&\color{red}-5\end{bmatrix}}{\開始{bmatrix}\カラー{青}4\\カラー{青}-2\\カラー{青}-1\端{bmatrix}}=\カラー{紫}3}。,
幾何学的定義編集
ドット積を使用してベクトル間の角度を見つける方法を示す図
ドット積を使用して対称四面体分子幾何学の結合角を計算する
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ユークリッド空間において、ユークリッドベクトルは大きさと方向の両方を持つ幾何学的対象です。 ベクトルは矢印として描くことができます。 その大きさはその長さであり、その方向は矢印が指す方向です。, ベクトルaの大きさは‖a‖{\displaystyle\left\|\mathbf{a}\right\|}で表される。 ドット製品のユークリッドベクトルaとbに定義
a⋅b=ン”、””もの”b”をcosθ,{\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=\|\mathbf{a}\|\\|\mathbf{b}\|\cos\theta,}
θは、角度、aとb.
a⋅b=0になります。 {\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=0.,tその他の極端な場合にそれcodirectional、その角度からそれらをゼロとcos0=1{\displaystyle\cos0=1}は、
a⋅b=ン”、””もの”b”と{\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=\left\|\mathbf{a}\right\|\,\左\|\mathbf{b}\right\|}
これは、このド製品のベクトルとは
a⋅a=ン”a”を2,{\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}=\left\|\mathbf{a}\right\|^{2},}
を
しゅしゅ=a⋅a,{\displaystyle\left\|\mathbf{a} \right\|={\sqrt{\mathbf{a}\cdot\mathbf{、}}},}
公式のユークリッドの長さのベクトルとなっています。,
スカラー射影と最初の特性編集
スカラー射影
ユークリッドベクトルbの方向におけるユークリッドベクトルaのスカラー射影(またはスカラー成分)は、
a b=≤a≤cos≤,{\displaystyle a_{b}=\left\|\mathbf{a}\right\|\cos\theta,}
ここで、θはaとbの間の角度です。,
の幾何学的定義にドットの製品は、下記のように書き換えられます
b=a⋅b^,{\displaystyle a_{b}=\mathbf{a}\cdot{\widehat{\mathbf{b}}},}
b^=b/書bの”{\displaystyle{\widehat{\mathbf{b}}}=\mathbf{b} /\left\|\mathbf{b}\right\|}の単位ベクトルの方向にb.
分配法のドットの製品
ド製品はこのように幾何学的特徴による
a⋅b=a bの”b”と=b a ーン”を目指してまいります。, {\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=a_{b}\left\|\mathbf{b}\right\|=b_{a}\left\|\mathbf{a}\right\|。 このように定義された内積は、各変数のスケーリングの下で均質であり、任意のスカラー αに対して
(α a)≤b=α(a≤b)=a≤(α b)であることを意味する。 {\displaystyle(\alpha\mathbf{a})\cdot\mathbf{b}=\alpha(\mathbf{a}\cdot\mathbf{b})=\mathbf{a}\cdot(\alpha\mathbf{b})\cdot(\alpha\mathbf{b})\cdot(\alpha\mathbf{b})\cdot(\alpha\mathbf{b})\cdot(\alpha\mathbf{b})\cdot(\alpha\mathbf{b}). それはまた、分配法則を満たし、つまり
a∈(b+c)=a∈b+a∈cであることを意味します。, {\displaystyle\mathbf{a}\cdot(\mathbf{b}+\mathbf{c})=\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}+\mathbf{a}\cdot\mathbf{c}\cdot\mathbf{c}\cdot\mathbf{c}\cdot\mathbf{c}\cdot\mathbf{a}\cdot\mathbf{c}\cdot\mathbf{a}\cdot\mathbf{c}}
したがって、内積はbのノルム(長さ)にb上のaの射影のノルムを掛けることと同値である。
定義の同値性edit
e1,…,enはRnにおける標準基底ベクトルであり、
a==≤i a i e i b==≤i b i e iと書くことができる。 {\displaystyle{\begin{aligned}\mathbf{a}&==\sum_{i}a_{i}\mathbf{e}_{i}\\mathbf{b}&==\sum_{i}b_{i}\mathbf{e}_{i}。,\end{aligned}}}
ベクトルeiは正規直交基底であり、それは単位長さを持ち、互いに直角であることを意味します。 したがって、これらのベクトルは単位長
e i∈e i=1{\displaystyle\mathbf{e}_{i}\cdot\mathbf{e}_{i}=1}
を持ち、互いに直角をなすので、i∈jならば
e i∈e j=0となる。 {\displaystyle\mathbf{e}_{i}\cdot\mathbf{e}_{j}=0. したがって、一般的に、我々はそれを言うことができます:
e i∈e j=δ i j。 {\displaystyle\mathbf{e}_{i}\cdot\mathbf{e}_{j}=\delta_{ij}。 ここでδijはクロネッカーデルタである。,
ベクトルの成分にorthonormalベース
また、幾何学的定義の任意のベクトルeiベクターを、ご注意
a⋅e i=ン”、””もの”e i ーン”cosθ i=ン”a”をcosθ i=a i, {\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{e}_{i}:=\left\|\mathbf{a}\right\|\,\左\|\mathbf{e}_{i}\right\|\cos\theta_{i}:=\left\|\mathbf{a}\right\|\cos\theta_{i}=a_{i},}
アイがの成分をベクトルaを方向ei. 平等の最後のステップは、図から見ることができます。,
現在のdistributivityの幾何版のドットの製品を
a⋅b=a⋅∑i bれているかが分かるようになっ=∑i b i(a⋅e i)=∑i b i a i=∑i a i b i,{\displaystyle\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=\mathbf{a}\cdot\sum_{i}b_{i}\mathbf{e} _{i}:=\sum_{i}b_{i}(\mathbf{a}\cdot\mathbf{e}_{i})=\sum_{i}b_{i}a_{i}:=\sum_{i}a_{i}b_{i},}
具の代数的定義にドットの商品です。 したがって、幾何学的なドット積は代数的ドット積に等しくなります。