线性代数-第三章向量代数与几何应用
第三章 向量代数及其几何应用

cz
ax a y az bx b y bz cx c y cz
2015-4-25 南京邮电大学 邱中华 25
3. 性质
(1) 三个非零向量 a , b , c 共面的充要条件是
a b c 0
(2) 轮换对称性 :
[ a b c ] [ b c a ] [ c a b]
(3) 分配律
c
a Pr j b Pr jc c (a b) Pr jc
事实上, 当 c 0 时, 显然成立 ; 当c 0时
a Pr j b a b c c Pr jc a b c Pr jc c
b ac bc a c Pr jc c Pr jc
C
1
2
4
2015-4-25
1 2 4 (6) 2 2 2 14 2 南京邮电大学 邱中华
23
*向量的混合积
1. 定义 已知三向量 a , b , c , 称数量
( a b )c 为 a , b , c 的混合积 .
几何意义
记作
a b c
ab
c
a
b
以 a , b , c 为棱作平行六面体, 则其
2015-4-25 南京邮电大学 邱中华
k
i
j
21
向量积的行列式计算法
(a y bz a z by ) i (a z bx a x bz ) j (a x by a y bx ) k
i j ax a y k az
a ax i a y j az k b bx i by j bz k
C M r k j B o y i A N x
线性代数第3章向量空间

表示, 又 m>n, 由表示不等式
r(Blm ) r( Aln ) n m 从而 B 必相关.
-26-
(6) “短的无关, 则长的也无关.等价地… ” P101推论3
无穷多种表示, 并求所有表示方法.
解 记 A [1,2 ,3 ] 只需讨论 Ax 解的情况.
具体解方程组过程略。
0 时,方程组无解, 不能由 A 表示. 0 且 3时, 方程组有唯一解, 可由 A 唯一表示.
-12-
3 时, 方程组有无穷多解, 可由 A 无穷多种表示.
1
1 2
,
2
3 4
是无关的.
1
3
n r( Amn ) r(Bln ) n
1 , 2 也是无关的.
2
4
r(Bln ) n
1
再如:1
2 0 0
,
0
2
101,
0
3
9 0 1
.
-27-
(7)含有n个向量的n元向量组线性相关(无关)
由它构成的n阶矩阵的行列式 | A | 0 (| A | 0) 例4 t 取何值时,下列向量组线性相关 ? P101推论2
(用矩阵的秩) r( A) n
把向量组排成矩阵,如果矩阵的秩等于向量的个数就线性 无关,否则如果矩还阵是的转秩换小!于转向换量线的性个无数关就…线性相关。
-18-
例1
1
0
2
1 1,2 2,3 4,
1
5
7
问向量组 {1,2 ,3 } 和 {1,2 }的线性相关性?
向量代数在几何中的应用

向量代数在几何中的应用向量代数是数学中的一个重要分支,它不仅在纯数学领域中起着重要作用,而且在几何学中也具有广泛的应用。
本文将探讨向量代数在几何中的应用,从平面几何到立体几何,展示向量代数在解决几何问题中的重要性。
一、平面几何中的向量代数应用在平面几何中,向量代数被广泛应用于解决线段长度、角度以及平行与垂直关系等问题。
通过引入向量来描述平面中的点、线和面等几何对象,可以更加直观地理解和推导几何性质。
例如,在平面上有两个点A(x₁, y₁)和B(x₂, y₂),我们可以用向量AB(x₂-x₁, y₂-y₁)来表示从点A到点B的位移向量。
利用向量代数的加法运算,我们可以简洁地计算出线段AB的长度。
假设线段的长度为L,那么根据勾股定理:L = √((x₂-x₁)² + (y₂-y₁)²)通过向量的内积运算,我们还可以求得线段AB与x轴的夹角。
假设夹角为θ,那么根据向量内积的定义:cosθ = AB·(1,0)/(L⋅|1,0|) = (x₂-x₁)/L可见,向量代数为平面几何问题的解决提供了一种简洁而有效的方法。
二、立体几何中的向量代数应用在立体几何中,向量代数同样扮演着重要的角色。
通过引入空间向量,我们可以更加直观地描述和解决立体几何问题。
例如,考虑一个平面内的三角形ABC,我们可以用空间向量来描述每个顶点的位置,得到三个向量OA,OB和OC。
假设三角形的面积为S,那么根据向量叉积的定义:2S = |OA×OB|通过向量叉积的计算,我们可以简洁地求得三角形的面积,而无需使用三角函数。
这不仅提高了计算的效率,而且有助于深入理解三角形的几何性质。
除了解决面积问题,向量代数还可以用于判断直线和平面的位置关系。
例如,考虑一个平面内的直线L和一个平面P,我们可以用空间向量来表示直线上的任意一点和平面上的任意一点。
假设直线上的某个点为A,平面上的某个点为B,那么根据向量点乘的定义:AB·n = 0其中,n为平面的法向量。
向量空间的基本性质及其在几何力学等领域的应用

向量空间的基本性质及其在几何力学等领域的应用向量空间是线性代数中的重要概念,具有广泛的应用。
本文将介绍向量空间的基本性质,并探讨其在几何力学等领域的应用。
一、向量空间的定义与基本性质向量空间是指由向量组成的集合,满足一定的运算规则和代数性质。
具体来说,向量空间需满足以下条件:1. 封闭性:对于任意两个向量u和v,它们的和u+v仍然属于向量空间。
2. 数乘性:对于任意向量u和标量c,它们的乘积cu仍然属于向量空间。
3. 零向量:向量空间中存在一个零向量,满足对任意向量u,u+0=u。
4. 加法逆元:对于任意向量u,向量空间中存在一个加法逆元-v,使得u+(-v)=0。
5. 结合律、分配律和交换律:向量的加法和数乘运算满足结合律、分配律和交换律。
在向量空间中,还有一些基本的性质:1. 唯一性:零向量是唯一的,而任意向量的加法逆元也是唯一的。
2. 零向量的性质:对于任意向量u,u+0=u和0+u=u成立。
3. 数乘的性质:对于任意标量c,c乘以零向量得到的结果仍然是零向量。
二、向量空间在几何力学中的应用几何力学是力学的一个重要分支,研究物体的形状、运动和相互作用。
向量空间在几何力学中有着广泛的应用,以下将介绍其中几个典型的应用案例。
1. 力的合成在几何力学中,经常需要求解多个力的合成,即将多个力合并成一个力的过程。
向量空间提供了一个方便的工具,可以将力表示为向量,并利用向量的加法运算求解合成力。
2. 力矩的计算力矩是力围绕某个点或轴产生的旋转效应,它在刚体力学和机械工程中有着重要的应用。
通过将力矩表示为向量,并运用向量空间的数乘运算和叉乘运算,可以方便地进行力矩的计算和分析。
3. 坐标系变换在几何力学中,常常需要进行坐标系的变换,以便研究不同参考系下的物体运动和物理量变化。
向量空间的基本性质可以帮助我们理解坐标系变换中的向量变换规律,从而更好地描述和分析物体的运动和相互作用。
4. 线性方程组的求解线性方程组是几何力学中常见的数学模型,通过解线性方程组可以求解物体的平衡状态、运动轨迹等重要信息。
线性代数 第三章 向量代数与几何应用

Ⅲ
z
yoz面
Ⅳ
zox 面
Ⅱ
xoy面
Ⅶ Ⅷ
o
y
Ⅵ Ⅴ
ⅠxΒιβλιοθήκη 空间直角坐标系共有八个卦限
坐标面. 由三条坐标轴的任意两条确定的平面, 称为 坐标面, 分别叫xoy面. yoz面、zox面, 它们将空间 分成八个卦限. z
III IV 0
VII x VIII V II
I
y
VI
向量的坐标
设
外积的应用意义: 1.判断共线. 2求平行四边形 3. 求垂直于向量a和b的向量
混合积的应用意义: 1.判断共面. 2 求平行六面体的体积
可以看作
如果e为轴u的正方向同向的单位向量则有ab?????ab?????xexab??????称为ab????在轴u的投影记为
既有大小又有方向的量称为向量(或矢量),常用小写英文字母 a,b,c… 或希腊字母α,β,γ表示,向量的大小也称向量的长度,向量a长度记为 |a|
若2个向量a,b 大小相等方向相同,则称a和b是相等的向量,记为: a=b
性质2. 两个向量的和在轴上的投影等于两个向量在 该轴上的投影之和. Pr ju (a1 a2 ) Pr ju a1 Pr ju a2
A
C
a1
B
a2
C
A
u
B
推论: Pr ju (a1 a2 an ) Pr ju a1 Pr ju a2 Pr ju an
' ' 此时,也称 A B
x 称为 AB 在轴u 的投影, 记为:
在向量e上的投影向量.
u AB
是
AB
u AB 称为在向量e上的投影
线性代数与空间解析几何 3-12.

4
一、几何向量的基本概念
向量: 既有大小又有方向的量. 向量表示: a 或 M1 M 2 以M1为起点, M2为终点的有向线段。 向量的模: 向量的大小. a 或 M 1 M 2
M2
M
1
0 单位向量: 模长为1的向量. a 或
零向量: 模长为0的向量. 0
M1 M 20
a 相等向量:大小相等且方向相同的向量. b 负向量:大小相等但方向相反的向量. a a a
0 量与数的乘积的规定, a || a || a
9
【例3.1 】
全为零的实数k、l、m使得 k l m 0
证明向量 、、 共面的充分必要条件是存在不
证明: 充分性
如何证明三个 向量共面呢? 若有不全为0的实数k、l、m ,使得
k l m 0
k l m m
不妨设, m0 则
k l 是以 , 若 0, 0, 由向量加法的定义知, m m 为边的平行四边形的对角线, 因此、、共面。 若、、有一个为零, ,这三个向量共面是显然的。
2
本章主要研究以下几个问题:
1. 几何向量及其线性运算与分解; 2. n维向量及n维向量空间; 3. 向量组的线性相关与线性无关; 4. 向量的内积; 5. 几何向量的向量积与混合积; 6. 直线与平面.
3
第三章 向量与向量空间
第一节 几何向量 及其线性运算
几何向量的基本概念 几何向量的线性运算
第三章
向量与向量空间
1
在自然界中,常会遇到这样一类量,它们既有大小 又有方向。 例如:力、力矩、速度等,这类量称 为向量。
线性代数第三章

线性代数第三章1.【线性无关与线性相关】要点重点记住线性相关与线性无关的定义式,其他种种皆可由此推导引申出来。
这节希望大家能理解向量从二三维扩展到n维的思路过程,当对于空间的理解不能再用几何意义来描述时,代数的表示就扩展了向量的深度与广度,从而可以满足工程和经济模型分析的需要。
从几何到代数,就是从低维到高维抽象的线性代数方法论。
本节需要大家掌握的要点是:2.【向量组的秩】要点我们说过,如果一个向量组中向量的个数非常多时,要去研究这个庞大的向量组是很困难的。
此时,如果有一个向量个数较少的向量组同样能反映这个大向量组的性质,那么我们在实际工程计算中就可以大大简化计算量和工作量了。
极大无关组就是属于向量组中与其等价的无关向量组中向量最少的一个,我们可以通过研究该向量组的极大无关组来研究这个大向量组。
而我们在这节课学的一系列定理和证明,其实就是证明以上的思路是可行的,且还推导得出一个求极大无关组和秩比较简便的算法。
看了基的定义,是不是非常眼熟啊??对了,就是跟极大无关组相同哦,不过一个是以空间阐述,一个是代数上的阐述。
此处,注意把单个向量分量的维度与空间的维度区分开。
比如,u=(2,1),v=(4,2)都是2维向量,可是因为他俩线性相关,张成的空间降维了,构成的却是一维空间。
以上基与维数的定义就解答了以下几个问题:空间的维度是几维?空间又是由什么生成的呢?可以生成空间的基不唯一,而每一组基一旦确定,其余向量在这组基中的坐标也就唯一确定了。
那么,既然基不唯一,如果我换一组基,某向量原来在这组基的坐标是不是也就转换了呢?基与坐标的含义呢,其实就可以理解为,如果我们在一个空间中找的参照物不同,那么对应该参照物角度的坐标就会不同的意思。
线性代数_第三章

这与1,2, . . .,s与线性无关矛盾.
推论1 两个等价的且线性无关的向量组,含有相 同个数的向量。
推论2 等价的向量组有相同的秩。
推论3 向量组(I)的秩为r1,向量组(II)的秩为r2,且
组(I)可由组(II)线性表出,则r1≤r2。
lts ks 0
于是
1 , 2 ,
k1 k2 b1 , b 2 , , s ks
l11 l12 l21 l22 , bt lt1 lt 2
l1s k1 0 l2 s k 2 0
第三章 向量组与线性方程组
§3.1 向量组的线性相关性
2 x1 3 x2 3 x3 5 x1 2 x2 x3 2 7 x2 x3 1
2 3 3 5 1 2 1 2 0 7 1 1
显然第三行是前两行的代数和; 也就是说,第三个方程能由前两 个方程“表示”;
4, (III) 1, 2, 3, 5, 且向量组的秩分别
为R(I)=R(II)=3, R(III)=4. 证明:向量组1, 2, 3, 5-4的秩为4.
证明: 由R(I)=R(II)=3得知向量组(I)线性无关,向
量组(II)线性相关,且4可由1, 2, 3,线性表出,
lm m 0
定理3 设m≤n,则m个n维向量1 ,2 ,
,m 线性无关的充
分必要条件是,其组成的矩阵的秩R(A)=m.即A为列满秩。
证:必要性. 因为Q可逆,必有l1,l2,…,lm不全为零, 这与1,2,…,m线性无关矛盾。 因此,R(A)=m。
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p px i py j pz k p | p| | p| | p|
p cosi cos j cosk
p
【例】 在平行四边形 ABCD 中, AB a, AD b .
试用 a , b 表示向量 MA, MB, MC, MD, 这里 M 为平行四边形 ABCD 的对角线的交点.
【解】 MB MD
13
向量的标准分解
【坐标向量】 空间坐标系中, 单位向量 i (1,0,0), j (0,1,0), k (0,0,1)
称为坐标向量.
【向量的标准分解】
z
p pxi py j pzk
k
向量 p 在三个坐标轴上的投影
j
px , py , pz 称为 p 的坐标,
i
x
O
y
向量 p经常表示为 p( px , p y , pz )
(a1c1 b1c1 ) (a2c2 b2c2 ) (a3c3 b3c3 )
(a1c1 a2c2 a3c3 ) (b1c1 b2c2 b3c3 )
ac bc 29
【例1】 已 知 空 间 三 点 M(1,1,1), A(2, 2,1), B(2,1, 2) , 求AMB.
【解】 a MA (1,1,0),
a b a (b) (a1 b1, a2 b2 , a3 b3 ).
z a
C(c1,c2 ,c3 )
(b1 ,b2 ,b3 )B b
b (b1,b2 ,b3 )
a
b
A(a1,a2 ,a3 )
a
y
x O(0,0,0)
17
若向量 a (a1, a2 , a3 ), 则 a 的模
| a | a12 a22 a32 .
8
3. 空间直角坐标系
(1) 在空间中取一定点 O ;
(2) 过点 O 作三条两两互 相垂直, 且成右手系的
拇指方向 z
数轴:
•1
Ox Oy Oz
••
•1 O 1
y
x
9
【坐标平面】 xOy, yOz, zOx 面
(,,) Ⅲ
(,,) yOz面 Ⅳ
xOy面
z
zOx 面 (,,) Ⅱ
O
y
Ⅰ (,,)
(3) 当 0 时, a 0.
(4) a (1)a;
(5)
a0
1 |a
|
a
为与
a
同向的单位向量.
2a
参照 a 画出 a,
2a ,
1 2
a
.
a
a
1 2
a
6
【向量线性运算的性质】
(1)
a
b
b
a;
(2)
(a
b)
c
a
(b
c);
(3) (a b) a b ;
(4)
(
)a
a
a
z
a
A(a1,a2 ,a3 )
O
y
x
18
【例】如图, 用坐标表示向量 OE, GB, DC .
【解】 B (1, 1, 0), C (0, 1, 0), D (1, 0, 1), E (1, 1, 1),
z
1G
F
D
E
G (0, 0, 1);
OE (1,1,1), GB (1 0,1 0,0 1)
O 1 xA
Cy 1
B
(1,1,1) DC (0 1,1 0,0 1)
(1,1,1)
【公式】 (a1 , a2 , a3 ) (a1 , a2 , a3 )
当 0 时, A, B 在原点O的同一侧, 即 a 与 b同向; 当 0 时, A, B 在原点O的两侧, 即 a 与 b 反向;
则
Pr jba
| OP |
;
若 90 180 ,
则
Pr jba | OP | .
(2) a b a b 0 .
(3)
aa
|
a
|2
;
|a|
aa
,
且a
a
(0 a
0).
27
【定理1】在空间直角坐标系中, 若 a (a1, a2 , a3 ),
b (b1,b2,b3 ), 则 a, b 的数量积
b MB (1,0,1), AMB arccos a b
|a | |b |
arccos 1 2 2
arccos
1 2
60
a, b arccos a b
|a| |b|
B
b
M a
A
30
2. 两个向量的向量积(由两个向量造一个新向量)
称为向量的坐标表示或代数表示
z a
C(c1,c2 ,c3 )
B(b1,b2 ,b3 )
a
A(a1,a2 ,a3 )
y
x O(0,0,0)
【向量的坐标】 设 a BC 为空间直角坐标系中的一个 向量. 将 a自由平移使其起点与原点O 重合, 终点为
A(a1 , a2 , a3 ) ; 有序数组 a1 , a2 , a3 称为向量 a 的坐标, 记为
(,,)
VII x
Ⅵ
Ⅷ (,,)
Ⅴ (,,) (,,)
【卦限】空间直角坐标系共有八个卦限.
10
空间点的坐标
P点的坐标为( x, 0, 0) ; Q点的坐标为(0, y, 0) ; A点的坐标为( x, y, 0) ; R点的坐标为(0, 0, z) ; M点的坐标为( x, y, z) .
z
R •z
BC (a1, a2 , a3 ).
15
z a
C(c1,c2 ,c3 )
B(b1,b2 ,b3 )
a
A(a1,a2 ,a3 )
y
x O(0,0,0)
【公式】 在前面的条件下
BC (c1 b1, c2 b2 , c3 b3 ).
由于线段 BC 平行平移与OA重合, 因而点C 的坐标
从而
(c1 , c2 , c3 ) (a1 b1 , a2 b2 , a3 b3 );
1 2
{(a12
a22
a32 )
(b12
b22
b32 )
[(b1 a1 )2 (b2 a2 )2 (b3 a3 )2 ]}
a1b1 a2b2 a3b3 .
28
由上述定理, 通过直接、简单的代数验算, 很轻松地 得到下列有关数量积的性质.
【向量内积的性质】
(1) a b b a (交换律); (2) (a b) c a c b c (数量积对加法的分配律);
第三章 向量代数与几何应用
本章主要内容: 空间直角坐标系 向量及其坐标 向量的数量积与向量积 平面方程 空间直线方程及其方程
1
3.1 空间直角坐标系
本节主要内容: 空间直角坐标系 空间点的坐标 空间两点间的距离
2
1. 空间向量
【数学中的向量】 空间中的一个箭头(有方向的线段).
【向量的表示】 若向量的起点为 A, 终点为 B , 我们用 AB 表示此向量.
;
(5) ()a ( a). (6) a 0 a ;
(7) (8)
a 1a
(a) a
0;
且
(1)a
a
7
向量的夹角 a,b
向量 a 在向量 b上的投影
b a a cos
a, b 投影性质 (c 0)
(1) c (a) c a (2) c (a b) c a c b
当 0时,上式显然成立.
向量的方向角与方向余弦
【两个向量的夹角】 对于两个向量 a, b , 它们之间
由 0 到 的夹角称 a 与 b 的夹角, 记为 a, b .
b
a
z
【向量的方向角】 向量 a 与坐
标向量 i , j , k 的夹角
, ,
称为向量 a 的方向角; 称
cos, cos , cos
z
1
O 1
1
x
y
24
3.2 向量的内积、外积与混合积
向量的内积 向量的外积 向量的混合积
25
1. 两个向量的数量积
【常力作功】 如图, F 为一个常力(大小和方向不变的 力), 一物体在 F 的作用下沿直线由 M1移动到 M 2, 则 在此过程中F 所作的功
W | F1 | | M1M2 | ( | F | cos ) | M1M2 |
定义 a 与 b 的和为 a b OC ; 定义 a 与 b 的差为 a b a (b ) BA.
C
B b
ab
a
b
A
平行四边形 法则或三角 形法则
O
a
数乘向量(用一个数和一个向量造新的向量)
【定义】设 a 为一个向量, 为一个实数, 则 a 按下
列规定表示一个向量: (1) 当 0 时, a与 a 同向, |a | | | |a |; (2) 当 0 时, a与 a 反向, |a | | | |a |;
|
F
|
|
M 1 M2
F2
|
cos
F
F1
M1
M2
26
【定义1】 设 a, b 为两个向量, 它们的夹角为
(0
为向量a 与
),a则 b称 实| a数| |
b 的数量积.
b
|
cos
【评注】
Prjb a
(1)
a
实 数 b0
|
a
|
cos
称向量a 在向量b 上的投影.
O
A
a
ba
bP
B
若 0 90 ,
a
B