xian带#方向余弦
三维空间中的向量(x,y,z),其x的方向余弦为,y、z同理:
cos⁡x=x|r|

具有性质:
① er=1|r|(x,y,z)=1|r|⋅r=单位向量
② cos2⁡α+cos2⁡β+cos2⁡γ=1

投影

向量m于向量n上的投影,即为向量m的切面与向量n的交点m',mm'垂直于向量n。

投影的计算:
(a→在x上的投影)Prjxa=|a|⋅cos⁡φ

数量积

公式:
|m→|⋅|n→|⋅cos⁡θ(即投影乘以底向量的模) 或
x1x2+y1y2
更多请见文章——线性代数#5:点积(数量积)叉积(向量积)的几何含义

向量之间的夹角

因为由数量积公式ab=|a||b|×cosθ,所以:
cos⁡θ=a⋅b|a|⋅|b|(用数量积公式2计算a·b)

向量之间的投影长度

Prj底投=|投影向量|⋅cos⁡θ(利用“向量间的夹角”得cosθ)

正交

正交即为垂直。
两向量a、b,若(a,b)=0(即点积为0),则两向量正交,a⊥b。
两两正交的非零向量组称为正交向量组,必线性无关。

正交矩阵

普通的可逆矩阵满足A·B=E(单位矩阵),此处B即为A逆。
对于正交矩阵(一个特殊矩阵),它有“行列向量两两正交且单位长度”的特殊结构[因],因此它的转置矩阵在此结构下恰为它的逆变换[果1],即转置矩阵为它的逆矩阵,所以此时A·A转置=E。
几何上,正交矩阵对应的线性变换不会改变向量的长度或方向之间的夹角,仅表示旋转或翻转[果2]等“刚性变换”。

标签: 线性代数

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