一、两向量的数量积
数量积:
a ⋅ b = ∣ a ∣ ∣ b ∣ cos θ , a ⋅ a = ∣ a ∣ 2 \boldsymbol a \cdot \boldsymbol b=|\boldsymbol a||\boldsymbol b| \cos \theta, \quad \boldsymbol a \cdot \boldsymbol a=|\boldsymbol a|^2 a⋅b=∣a∣∣b∣cosθ,a⋅a=∣a∣2
交换律:
a ⋅ b = b ⋅ a \boldsymbol a \cdot \boldsymbol b=\boldsymbol b \cdot \boldsymbol a a⋅b=b⋅a
分配律:
( a + b ) ⋅ c = a ⋅ c + b ⋅ c (\boldsymbol a + \boldsymbol b)\cdot \boldsymbol c=\boldsymbol a \cdot \boldsymbol c+ \boldsymbol b \cdot \boldsymbol c (a+b)⋅c=a⋅c+b⋅c
结合律:
( λ a ) ⋅ b = λ ( a ⋅ b ) (\lambda \boldsymbol a) \cdot \boldsymbol b=\lambda (\boldsymbol a \cdot \boldsymbol b) (λa)⋅b=λ(a⋅b)
坐标表示:
a ⋅ b = ( a x b x + a y b y + a z b z ) \boldsymbol a \cdot \boldsymbol b=(a_xb_x+a_yb_y+a_zb_z) a⋅b=(axbx+ayby+azbz)
几何意义:两向量的数量积等于一个向量的模和另一向量在这向量的方向上的投影的乘积。
a ⋅ b = ∣ a ∣ P r j a b = ∣ b ∣ P r j b a \quad \boldsymbol a \cdot \boldsymbol b=|\boldsymbol a|Prj_a \boldsymbol b =|\boldsymbol b|Prj_b \boldsymbol a a⋅b=∣a∣Prjab=∣b∣Prjba
向量 a ⊥ b \boldsymbol a \bot \boldsymbol b a⊥b的充分必要条件:
a ⋅ b = 0 \boldsymbol a \cdot \boldsymbol b=0 a⋅b=0
二、两向量的向量积
向量积:
a × b = c , a × a = 0 \boldsymbol a \times \boldsymbol b = \boldsymbol c, \quad \boldsymbol a \times \boldsymbol a=\boldsymbol 0 a×b=c,a×a=0
反交换律:
a × b = − b × a \boldsymbol a \times \boldsymbol b=-\boldsymbol b \times \boldsymbol a a×b=−b×a
分配律:
( a + b ) × c = a × c + b × c ( \boldsymbol a + \boldsymbol b) \times \boldsymbol c=\boldsymbol a \times \boldsymbol c + \boldsymbol b \times\boldsymbol c (a+b)×c=a×c+b×c
结合律:
( λ a ) × b = a × ( λ b ) = λ ( a × b ) (\lambda \boldsymbol a) \times \boldsymbol b =\boldsymbol a \times (\lambda \boldsymbol b) = \lambda (\boldsymbol a \times \boldsymbol b) (λa)×b=a×(λb)=λ(a×b)
坐标表达式:
a × b = ( a y b z − a z b y ) i + ( a z b x − a x b z ) j + ( a x b y − a y b x ) k = ∣ i j k a x a y a z b x b y b z ∣ \boldsymbol a \times\boldsymbol b= (a_yb_z-a_zb_y)\boldsymbol i +(a_zb_x-a_xb_z)\boldsymbol j + (a_xb_y-a_yb_x)\boldsymbol k = \begin{vmatrix} i & j &k \\ a_x & a_y & a_z \\ b_x & b_y & b_z \end{vmatrix} a×b=(aybz−azby)i+(azbx−axbz)j+(axby−aybx)k=∣∣∣∣∣∣iaxbxjaybykazbz∣∣∣∣∣∣
几何意义:向量积的模等于以这两个向量为边的平行四边形的面积。
∣ c ∣ = ∣ a ∣ ∣ b ∣ sin θ |\boldsymbol c|=|\boldsymbol a||\boldsymbol b| \sin \theta ∣c∣=∣a∣∣b∣sinθ
向量 a ∥ b \boldsymbol a \parallel \boldsymbol b a∥b的充分必要条件:
a × b = 0 \boldsymbol a \times \boldsymbol b=0 a×b=0
三、向量的混合积
混合积:
[ a b c ] = ( a × b ) ⋅ c [\boldsymbol a \boldsymbol b \boldsymbol c]=(\boldsymbol a \times \boldsymbol b) \cdot \boldsymbol c [abc]=(a×b)⋅c
坐标表达式:
[ a b c ] = ∣ a x a y a z b x b y b z c x c y c z ∣ [\boldsymbol a \boldsymbol b \boldsymbol c] = \begin{vmatrix} a_x & a_y & a_z \\ b_x & b_y & b_z \\ c_x & c_y & c_z \end{vmatrix} [abc]=∣∣∣∣∣∣axbxcxaybycyazbzcz∣∣∣∣∣∣
几何意义:混合积的绝对值等于以这三个向量为棱的平行六面体的体积。
∣ [ a b c ] ∣ = ∣ a × b ∣ ∣ c ∣ ∣ cos α ∣ |[\boldsymbol a \boldsymbol b \boldsymbol c]| = | \boldsymbol a \times \boldsymbol b | | \boldsymbol c||\cos \alpha | ∣[abc]∣=∣a×b∣∣c∣∣cosα∣
三向量 a 、 b 、 c \boldsymbol a、 \boldsymbol b、 \boldsymbol c a、b、c共面的充分必要条件:
[ a b c ] = 0 [\boldsymbol a \boldsymbol b \boldsymbol c]=0 [abc]=0
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