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cg:books:3dprimer_2:chpt_2 [2021/09/01 11:12] – [叉乘结果的方向] codingharecg:books:3dprimer_2:chpt_2 [2021/12/16 13:07] (当前版本) – [Vectors] codinghare
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 ======Vectors====== ======Vectors======
 //3D math primer chapter 2// //3D math primer chapter 2//
-=====+----
 Vector 在数学上和物理上有不同的解释。数学上强调向量是一组数字,物理上强调向量是一个几何实体,并在尽可能的避免用坐标系去表述向量。 Vector 在数学上和物理上有不同的解释。数学上强调向量是一组数字,物理上强调向量是一个几何实体,并在尽可能的避免用坐标系去表述向量。
 ====向量的数学定义==== ====向量的数学定义====
行 135: 行 135:
 {{ :cg:books:3dprimer_2:dot_product_geo_1_2.jpg?250 |}} {{ :cg:books:3dprimer_2:dot_product_geo_1_2.jpg?250 |}}
 可以看出来的是,点乘结果的方向始终是被投影的向量一致的。而当参与点乘的两个向量方向一致的时候,也就是向量求自身在自身上的投影的时候,我们得到的结果实际上是向量本身的 magnitude,即:$$v \cdot v = ||v||$$ 可以看出来的是,点乘结果的方向始终是被投影的向量一致的。而当参与点乘的两个向量方向一致的时候,也就是向量求自身在自身上的投影的时候,我们得到的结果实际上是向量本身的 magnitude,即:$$v \cdot v = ||v||$$
-==量的互换==+==求已知向量的平行/垂直分量==
 假设有单位向量 $\hat a$,任意长度的向量 $b$,用 perp 表示 $b$ 在竖直上的分量,para 表示 $b$ 在水平上的分量。根据前面提到的推论,则有: 假设有单位向量 $\hat a$,任意长度的向量 $b$,用 perp 表示 $b$ 在竖直上的分量,para 表示 $b$ 在水平上的分量。根据前面提到的推论,则有:
 $$b_{para} = \hat a \cdot b = (\hat a \cdot b) \cdot \hat a$$ $$b_{para} = \hat a \cdot b = (\hat a \cdot b) \cdot \hat a$$
行 141: 行 141:
 $$b_{perp} = b - b_{para} = b-(\hat a \cdot b) \cdot \hat a$$ $$b_{perp} = b - b_{para} = b-(\hat a \cdot b) \cdot \hat a$$
 \\ \\  \\ \\ 
 +<WRAP center round info 100%>
 +这一小节实际上是在利用点乘的性质来求已知向量的平行/垂直分量。首先利用点乘的结果是被投影(平行)分量的 magnitude 求出平行分量的长度,再与被投影向量的单位向量相乘得到方向,从而得到投影向量在被投影向量上的分量,也就是平行分量。\\ \\ 
 +得到该分量后,因为向量可以通过自身的水平分量和垂直分量相加得到(三角形法则),因此垂直分量只需要用向量减去水平分量即可。
 +</WRAP>
 +
 ==点乘的第二种几何解释== ==点乘的第二种几何解释==
 假设有单位向量 $\hat a$ 与 $\hat b$,且夹角为 $\theta$,根据点乘的投影解释,可以构造出一个三角形如下图: 假设有单位向量 $\hat a$ 与 $\hat b$,且夹角为 $\theta$,根据点乘的投影解释,可以构造出一个三角形如下图:
行 185: 行 190:
 ===向量运算的性质=== ===向量运算的性质===
 {{ :cg:books:3dprimer_2:linear_algebra_identies.jpg |}} {{ :cg:books:3dprimer_2:linear_algebra_identies.jpg |}}
 +====Refs====
 +  * [[https://zhuanlan.zhihu.com/p/35897775|向量范数与矩阵范数]]