两个向量相乘的几何意义是什么?(点乘、内积)
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两向量相乘可以表示为如下形式:
其中, 为向量 和向量 之间的夹角。
上式右边的意思为,一个向量在另一个向量方向上的射影乘以另一个向量的长度。
即,
当 为单位向量时,两向量的点积为,向量 在向量 方向上 “贡献” 长度的多少;
in general,
两向量相乘的几何意义可以理解为:
在以 为单位长度时,向量 在向量 方向上的贡献长度;
或在以 为单位长度时,向量 在向量 方向上贡献的长度。
另外,如果当两个向量长度相等,或者将两个向量 化为其所在方向的单位向量(如: , )时,两个向量的点积得到的结果为两向量的夹角 ,可以通过这个夹角的大小来判断两个向量的相似性。即,当两个向量为单位向量时,它们点积的几何意义也可以理解为他们的相似性(越大越相似,越小越不相似。这个原理常被用于判断文本的相似性)。
其中, 为向量 和向量 之间的夹角。
上式右边的意思为,一个向量在另一个向量方向上的射影乘以另一个向量的长度。
即,
当 为单位向量时,两向量的点积为,向量 在向量 方向上 “贡献” 长度的多少;
in general,
两向量相乘的几何意义可以理解为:
在以 为单位长度时,向量 在向量 方向上的贡献长度;
或在以 为单位长度时,向量 在向量 方向上贡献的长度。
另外,如果当两个向量长度相等,或者将两个向量 化为其所在方向的单位向量(如: , )时,两个向量的点积得到的结果为两向量的夹角 ,可以通过这个夹角的大小来判断两个向量的相似性。即,当两个向量为单位向量时,它们点积的几何意义也可以理解为他们的相似性(越大越相似,越小越不相似。这个原理常被用于判断文本的相似性)。
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