向量积

一种在向量空间中向量的二元运算

向量积,数学中又称外积、叉积,物理中称矢积、叉乘,是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同,它的运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。其应用也十分广泛,通常应用于物理学光学和计算机图形学中。

基本概念
表示方法
两个向量a和b的叉积写作a×b(有时也被写成a∧b,避免和字母x混淆)。
定义
向量积可以被定义为:
模长:(在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)(0°≤θ≤180°),它位于这两个矢量所定义的平面上。)
方向:a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在平面垂直,且遵守右手定则。(一个简单的确定满足“右手定则”的结果向量的方向的方法是这样的:若坐标系是满足右手定则的,当右手的四指从a以不超过180度的转角转向b时,竖起的大拇指指向是c的方向。)
也可以这样定义(等效):
向量积|c|=|a×b|=|a||b|sin
即c的长度在数值上等于以a,b,夹角为θ组成的平行四边形的面积。
而c的方向垂直于a与b所决定的平面,c的指向按右手定则从a转向b来确定。
*运算结果c是一个伪向量。这是因为在不同的坐标系中c可能不同。
坐标运算
设。i,j,k分别是X,Y,Z轴方向的单位向量,则:
a×b=()i+()j+()k,为了帮助记忆,利用三阶行列式
写成det
利用三阶行列式,写成det
证明
为了更好地推导,需要加入三个轴对齐的单位向量i,j,k。
i,j,k满足以下特点:
i=jxk;j=kxi;k=ixj;
kxj=–i;ixk=–j;jxi=–k;
ixi=jxj=kxk=0;(0是指0向量)
由此可知,i,j,k是三个相互垂直的向量。它们刚好可以构成一个坐标系。
这三个向量的特例就是i=(1,0,0)j=(0,1,0)k=(0,0,1)。
对于处于i,j,k构成的坐标系中的向量u,v可以如下表示:
u=Xu*i+Yu*j+Zu*k;
v=Xv*i+Yv*j+Zv*k;
那么uxv=(Xu*i+Yu*j+Zu*k)x(Xv*i+Yv*j+Zv*k)
=Xu*Xv*(ixi)+Xu*Yv*(ixj)+Xu*Zv*(ixk)+Yu*Xv*(jxi)+Yu*Yv*(jxj)+Yu*Zv*(jxk)+Zu*Xv*(kxi)+Zu*Yv*(kxj)+Zu*Zv*(kxk)
由于上面的i,j,k三个向量的特点,所以,最后的结果可以简化为
uxv=(Yu*Zv–Zu*Yv)*i+(Zu*Xv–Xu*Zv)*j+(Xu*Yv–Yu*Xv)*k。
与数量积的区别
注:向量积≠向量的积(向量的积一般指点乘)
一定要清晰地区分开向量积(矢积)与数量积(标积)。见下表。
性质
1. 若两向量a与b不共线,则|a×b|等于以a和b为 邻边的平行四边形的面积。
2. 两向量a与b共线<=>a×b=0。
几何意义及其运用
叉积的长度|a×b|可以解释成这两个叉乘向量a,b共起点时,所构成平行四边形的面积。据此有:混合积[abc]=(a×b)·c可以得到以a,b,c为棱的平行六面体的体积。
代数规则
1、反交换律:a×b=-b×a
2、加法的分配律:a×(b+c)=a×b+a×c。
3、与标量乘法兼容:(ra)×b=a×(rb)=r(a×b)。
4、不满足结合律,但满足雅可比恒等式:a×(b×c)+b×(c×a)+c×(a×b)=0。
5、分配律,线性性和雅可比恒等式别表明:具有向量加法和叉积的R3构成了一个李代数。
6、两个非零向量a和b平行,当且仅当a×b=0。
拉格朗日公式
这是一个著名的公式,而且非常有用:
(a×b)×c=b(a·c)-a(b·c)
a×(b×c)=b(a·c)-c(a·b)
证明过程如下:
二重向量叉乘化简公式及证明
可以简单地记成“BAC-CAB”。这个公式在物理上简化向量运算非常有效。需要注意的是,这个公式对微分算子不成立。
这里给出一个和梯度相关的一个情形:
这是一个霍奇拉普拉斯算子的霍奇分解的特殊情形。
另一个有用的拉格朗日恒等式是:
这是一个在四元数代数中范数乘法|vw|=|v||w|的特殊情形。
矩阵形式
给定直角坐标系的单位向量i,j,k满足下列等式:
i×j=k;
j×k=i;
k×i=j;
通过这些规则,两个向量的叉积的坐标可以方便地计算出来,不需要考虑任何角度:设
a=[a1,a2,a3]=a1i+a2j+a3k;
b=[b1,b2,b3]=b1i+b2j+b3k;
则a×b=[a2b3-a3b2,a3b1-a1b3,a1b2-a2b1]。
叉积也可以用四元数来表示。注意到上述i,j,k之间的叉积满足四元数的乘法。一般而言,若将向量[a1,a2,a3]表示成四元数a1i+a2j+a3k,两个向量的叉积可以这样计算:计算两个四元数的乘积得到一个四元数,并将这个四元数的实部去掉,即为结果。更多关于四元数乘法,向量运算及其几何意义请参看四元数(空间旋转)。
高维情形
七维向量的叉积可以通过八元数得到,与上述的四元数方法相同。
七维叉积具有与三维叉积相似的性质:
双线性性:x×(ay+bz)=ax×y+bx×z;(ay+bz)×x=ay×x+bz×x;
反交换律:x×y+y×x=0;
同时与x和y垂直:x·(x×y)=y·(x×y)=0;
拉格朗日恒等式:|x×y|2=|x|2|y|2-(x·y)2;
不同于三维情形,它并不满足雅可比恒等式:x×(y×z)+y×(z×x)+z×(x×y)≠0。
应用
在物理学光学和计算机图形学中,叉积被用于求物体光照相关问题。
求解光照的核心在于求出物体表面法线,而叉积运算保证了只要已知物体表面的两个非平行矢量(或者不在同一直线的三个点),就可依靠叉积求得法线。
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