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向量基本公式

2026-01-22 04:29:52
最佳答案

向量基本公式】在数学和物理中,向量是一个非常重要的概念,广泛应用于几何、力学、工程等领域。向量不仅具有大小,还具有方向,因此它的运算方式与标量不同。以下是对向量基本公式的总结,便于理解和应用。

一、向量的基本概念

概念 定义
向量 具有大小和方向的量,通常用箭头表示,如 $\vec{a}$
标量 只有大小,没有方向的量,如 $5$、$10$
向量的模 向量的长度,记作 $\vec{a}$
单位向量 模为1的向量,记作 $\hat{a}$,满足 $\hat{a} = 1$

二、向量的运算公式

1. 向量加法

- 定义:两个向量相加,得到一个新的向量。

- 公式:

$$

\vec{a} + \vec{b} = (a_x + b_x, a_y + b_y, a_z + b_z)

$$

- 性质:

- 交换律:$\vec{a} + \vec{b} = \vec{b} + \vec{a}$

- 结合律:$(\vec{a} + \vec{b}) + \vec{c} = \vec{a} + (\vec{b} + \vec{c})$

2. 向量减法

- 定义:两个向量相减,即加上一个相反向量。

- 公式:

$$

\vec{a} - \vec{b} = (a_x - b_x, a_y - b_y, a_z - b_z)

$$

3. 向量数乘

- 定义:向量与标量相乘,改变向量的大小或方向。

- 公式:

$$

k\vec{a} = (k a_x, k a_y, k a_z)

$$

- 性质:

- 分配律:$k(\vec{a} + \vec{b}) = k\vec{a} + k\vec{b}$

- 数乘结合律:$(kl)\vec{a} = k(l\vec{a})$

4. 向量点积(数量积)

- 定义:两个向量的点积是一个标量,表示它们之间的夹角关系。

- 公式:

$$

\vec{a} \cdot \vec{b} = \vec{a}\vec{b}\cos\theta

$$

或者在坐标形式下:

$$

\vec{a} \cdot \vec{b} = a_x b_x + a_y b_y + a_z b_z

$$

- 性质:

- 交换律:$\vec{a} \cdot \vec{b} = \vec{b} \cdot \vec{a}$

- 点积为零时,两向量垂直。

5. 向量叉积(矢量积)

- 定义:两个向量的叉积是一个新向量,其方向垂直于这两个向量所在的平面。

- 公式:

$$

\vec{a} \times \vec{b} = \vec{a}\vec{b}\sin\theta \cdot \hat{n}

$$

在坐标形式下:

$$

\vec{a} \times \vec{b} =

\begin{vmatrix}

\mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\

a_x & a_y & a_z \\

b_x & b_y & b_z

\end{vmatrix}

= (a_y b_z - a_z b_y, a_z b_x - a_x b_z, a_x b_y - a_y b_x)

$$

- 性质:

- 与点积不同,叉积是矢量;

- 交换律不成立:$\vec{a} \times \vec{b} = -(\vec{b} \times \vec{a})$;

- 若两向量平行,则叉积为零。

三、向量的投影与分解

内容 公式
向量 $\vec{a}$ 在 $\vec{b}$ 方向上的投影 $\text{proj}_{\vec{b}} \vec{a} = \frac{\vec{a} \cdot \vec{b}}{\vec{b}^2} \vec{b}$
向量 $\vec{a}$ 的单位向量 $\hat{a} = \frac{\vec{a}}{\vec{a}}$
向量分解 $\vec{a} = \text{proj}_{\vec{b}} \vec{a} + \text{orth}_{\vec{b}} \vec{a}$

四、常用向量公式小结表

运算类型 公式 说明
向量加法 $\vec{a} + \vec{b}$ 向量首尾相连
向量减法 $\vec{a} - \vec{b}$ 加上反向向量
数乘 $k\vec{a}$ 改变向量大小或方向
点积 $\vec{a} \cdot \vec{b}$ 得到标量,反映角度关系
叉积 $\vec{a} \times \vec{b}$ 得到垂直向量,用于三维空间
投影 $\text{proj}_{\vec{b}} \vec{a}$ 向量在另一方向上的分量

通过以上对向量基本公式的总结,可以更清晰地掌握向量在数学和物理中的应用方式,有助于后续学习更复杂的向量分析内容。

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