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請問在
什麼情況下該用內積
什麼情況下該用外積
內積與外積的物理意義分別是什麼?

2005-08-08 07:20:40 · 5 個解答 · 發問者 Anonymous in 教育與參考 其他:教育

可舉一生活中的例子嗎

2005-08-08 07:30:35 · update #1

5 個解答

向量的內積:1.平面向量設向量a=(x1,y1),b=(x2,y2)為兩個非零向量,θ為其夾角(0≦θ≦π)向量a與向量b的內積(記作向量a.向量b)=向量a的長 × 向量b的長 × cosθ=x1.x2+y1.y22.空間向量設向量a=(x1,y1,z1),b=(x2,y2,z2)為兩個非零向量,θ為其夾角(0≦θ≦π)向量a與向量b的內積(記作:向量a.向量b)=向量a的長 × 向量b的長 × cosθ=x1.x2+y1.y2+z1.z2向量的外積:在空間中兩非零向量,向量a=(x1,y1,z1),向量b=(x2,y2,z2)向量a與向量b的外積(記作:向量a×向量b)=(|y1 z1|,|z1 x1|,|x1 y1|)  |y2 z2| |z2 x2| |x2 y2|(上式為行列式)*向量內積所求得的為一個值 向量外積所求得的為一向量(即向量a及向量b的法向量) 物理意義:內積在靜力學中,有時需要求取兩直線間的夾角,或求取某力與某一直線互相平行和垂直的分力。在二維平面問題中,此類問題是非常容易以三角學予以解決;但對三維空間的問題,則較難處理,而必須利用向量的方法來求解。向量內積 (dot product) 是一種處理兩個向量乘積的特殊方法,用來解決上述的問題。兩向量 A 和 B 的內積寫成 A˙B,讀作 "A dot B",定義為 A 和 B 兩向量的大小與其夾角的餘弦函數的乘積,其方程式之形式為A˙B = AB cosθ,其中 0°≦θ ≦180°。向量內積的結果為一純量,故也常稱之為向量的純量積。http://elearning.stut.edu.tw/mechanical/Statics/newpage71.htm外積就是兩個向量A&B所在平面的法線向量,因此外積運算出來的是一個垂直向量A也垂直向量B的向量值

2005-08-08 07:24:49 · answer #1 · answered by Anonymous · 0 0

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2014-07-17 02:22:49 · answer #2 · answered by UCITSDEUGUTP 1 · 0 0

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2014-07-08 13:19:08 · answer #3 · answered by ? 1 · 0 0

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2014-07-07 21:53:55 · answer #4 · answered by JWNQALNVXVPU 4 · 0 0

向量的內積:
1.平面向量
設向量a=(x1,y1),b=(x2,y2)為兩個非零向量,θ為其夾角(0≦θ≦π)
向量a與向量b的內積(記作向量a.向量b)
=向量a的長 × 向量b的長 × cosθ
=x1.x2+y1.y2

2.空間向量
設向量a=(x1,y1,z1),b=(x2,y2,z2)為兩個非零向量,
θ為其夾角(0≦θ≦π)
向量a與向量b的內積(記作:向量a.向量b)
=向量a的長 × 向量b的長 × cosθ
=x1.x2+y1.y2+z1.z2

向量的外積:
在空間中兩非零向量,向量a=(x1,y1,z1),向量b=(x2,y2,z2)
向量a與向量b的外積(記作:向量a×向量b)
=(|y1 z1|,|z1 x1|,|x1 y1|)
  |y2 z2| |z2 x2| |x2 y2|
(上式為行列式)

*向量內積所求得的為一個值
 向量外積所求得的為一向量(即向量a及向量b的法向量)
參考資料
高中數學

物理的:
內積在靜力學中,有時需要求取兩直線間的夾角,或求取某力與某一直線互相平行和垂直的分力。在二維平面問題中,此類問題是非常容易以三角學予以解決;但對三維空間的問題,則較難處理,而必須利用向量的方法來求解。向量內積 (dot product) 是一種處理兩個向量乘積的特殊方法,用來解決上述的問題。兩向量 A 和 B 的內積寫成 A˙B,讀作 "A dot B",定義為 A 和 B 兩向量的大小與其夾角的餘弦函數的乘積,其方程式之形式為A˙B = AB cosθ,其中 0°≦θ ≦180°。向量內積的結果為一純量,故也常稱之為向量的純量積。http://elearning.stut.edu.tw/mechanical/Statics/newpage71.htm外積就是兩個向量A&B所在平面的法線向量,因此外積運算出來的是一個垂直向量A也垂直向量B的向量值

2005-08-08 07:32:22 · answer #5 · answered by Anonymous · 0 0

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