当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

向量点乘最新视觉报道_向量叉乘的模的计算公式(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

向量点乘

耶鲁专升本高数笔记：叉乘与面积计算向量的叉乘及其应用是专升本高数中的重要内容。𐟓š 叉乘的结果是一个向量，与点乘（结果是一个数）不同。𐟔 叉乘的公式如下： 𐟓 叉乘的定义：设两个向量 A 和 B，它们的叉乘记作 A 㗠B。 𐟓 叉乘的运算：叉乘的结果是一个向量，与两个向量的方向垂直。在计算过程中，要注意叉乘交换位置会变号。𐟔„ 例如，对于向量 A 和 B，A 㗠B 与 B 㗠A 的结果方向相反。叉乘在求解垂直于两个向量的向量时非常有用。𐟓 例如，在计算平行四边形的面积时，可以通过求两个相邻向量的叉乘来得到。𐟓 平行四边形的面积是叉乘模的一半，而三角形的面积则是叉乘模的三分之一。在实际应用中，找两个向量围成的图像是难点。𐟌 例如，题目可能没有明确指出是哪两个向量，因此需要全面考虑所有可能的组合。通过练习和熟悉，可以更好地掌握叉乘的应用。𐟒ꠥ䚥š练习题，可以帮助你更好地理解和应用这一概念。

IB数学向量指南：从基础到高级 IB数学的Vector部分是连接Geometry、Trigonometry、Algebra和Function的关键章节。大多数IB学校会在G11S1阶段开始学习，以便提前掌握基础内容，使学生更容易理解。 𐟔 主要内容： 1️⃣ 向量的表示：向量的基本概念和属性，包括方向和大小。 2️⃣ 向量运算：加减法、点乘和叉乘的计算。 3️⃣ 直线方程：灵活应用直线的三种表达形式，计算点线、线线之间的距离。 4️⃣ 平面方程：应用平面的三种表达形式，计算面与面、面与直线的夹角和交点。 𐟒ᠥ‘量运算要点：加减法：识别向量的头和尾。点乘（Dot Product）：结果为数字，表示两个向量的相似度。叉乘（Cross Product）：结果为一个向量，表示两个向量所确定平面的法向量。 𐟓š 直线方程部分：灵活应用直线的三种表达形式。理解两条直线的位置关系和夹角。计算点线、线线之间的距离。 𐟌 平面方程部分：灵活应用平面的三种表达形式。计算面与面、面与直线的夹角。找出面与直线的交点坐标。 𐟎�𙠥𛺨𜚊首先，在脑海中构建3D图像。灵活使用公式，不要死记硬背。确保计算正确，注重细节。通过这些步骤，学生可以更好地掌握IB数学向量的核心概念，为未来的学习和考试做好充分准备。

IB数学SL&HL，选哪个？ IB数学作为必修课之一，考试内容相对基础，主要涉及以下6个方面： Part1：代数（Algebra） Session1：数列问题 Session2：指数和对数运算 Session3：二项式定理和一些实际应用问题 Part2：函数（Function） Session4：定义域值域 Session5：复合函数反函数 Session6：函数图像的变换 Session7：典型函数如二次函数 Session8：分式函数 Session9：指数函数 Session10：对数函数及计算器作图在HL版本中，这部分增加了奇偶函数、绝对值函数、导数函数、高次函数图像、因数和余数定理、韦达定理，以及分式函数部分增加了高次函数除以高次函数。 Part3：三角函数（Trigonometry） Session11：涉及弧度制 Session12：弧长与扇型面积计算 Session13：三角恒等关系式 Session14：二倍角公式及正余弦定理 Session15：三角函数方程的求解在HL版本中，这部分增加了复合角公式、反三角函数及其图像、三角函数实际应用。 Part4：向量（Vector） Session16：二维三维向量的定义及加减法 Session17：求解模长 Session18：向量的点乘 Session19：夹角，直线的向量表示形式及两直线位置关系（平行，相交，异面）在HL版本中，这部分增加了向量的叉乘、利用叉乘求三角形面积、平面的向量表示形式、直线与平面夹角、平面与平面夹角及三个平面间的位置关系。 Part5：概率统计（Statistic and probability） Session20：离散和连续数据 Session21：描述数据离散程度的平均值、中心数、众数、分位数、方差、标准差 Session22：概率定义、韦恩图与树图、条件概率、概率分布及二项分布、正态分布通过以上内容的对比，你可以更好地了解IB数学SL和HL的区别，选择更适合自己的版本。

数学之美：矩阵的奇妙世界数学家牛顿曾经说过：“如果你对女人还有兴趣，说明你对数学之美一无所知。”虽然我最近在博士学习中没有放弃对女人的兴趣，但我越来越觉得数学的美是一种更高级的美。最近我一直和矩阵打交道，这里就简单分享一下矩阵的美丽之处。以下内容只会出现一条公式，请放心阅读。首先，根据矩阵的特征值公式Ax = （没错，这就是唯一的公式），A是矩阵，x是向量，也叫做矩阵A的特征向量，𜈥𘌨…Š字母lambda）叫做A矩阵的特征值。这个表达式的含义是，一个向量乘以某一个特定的系数，等于一个向量乘以一个矩阵。这句话真的太不可思议了，要知道矩阵可是一个方阵，在点乘运算中居然等价于和一个平平无奇的数字相乘，而这背后的原理正是矩阵的魅力所在。说回上面的公式，等式右边是一个向量乘以一个系数，这可以简单理解成把一个向量扩大相应的倍数。比如一个向量是（2，1），在坐标系上画出来就是一个箭头从原点指向（2，1）这个点。当这个向量乘以3，也就是扩大三倍后，在坐标系上就变成了一个箭头指向了（6，3）。这时候再看等式左边，矩阵和向量相乘后居然也是扩大三倍的效果！多么不可思议！以上说明了矩阵乘法的本质其实就是线性变换，通过和矩阵相乘来达到让向量伸缩或者旋转的目的（旋转的例子篇幅有限这里先不介绍，总之肯定是有就对了）。曾经的数学家们偶然间发现了Ax = 这个现象，再经过不断探索，发现了矩阵不止有一个特征值，即通常对于一个n x n的矩阵，本身会有n个不同的特征值，也就有n个对应的特征向量x，用以满足上述公式。于是，最终将矩阵写成特征向量集合乘以对角矩阵，即特征值分布在对角线上的矩阵的形式（如图2），就是矩阵的分解。通过上述分解，如同把矩阵解剖了一样，直达矩阵性质的本质。比如把原始矩阵（如图3左）分解后，不保留全部只保留部分值较大的特征值，再重新把分解的部分相乘，就像拆开机器换个零件再组合成原样，我们发现得到后的矩阵（如图3右）虽然不如原始矩阵清晰，但大部分特征都有所保留。由于篇幅有限，且为了增加易读性，本文牺牲了很多数学上的严谨性，只为大家能感受到数学的美。这种美悠远而绵长，历久而弥新，令人欲罢不能，回味无穷。

两个很少讲到的重要透视规则我发现有一些很少被提到但是相当重要的透规则，违反它们可能会导致严重的画面畸形，甚至透视错误。首先，都知道什么是三点透视：空间中两两垂直的三组平行线族，分别各自对应一个消失点，现在我们规定只要确定了这三个消失点，就称“确定了一组透视参考系”，那么会存在如下规则：规则一，一组透视参考系的三个消失点所围城的三角形，它的垂心(三条高的交点)必须处在画面中心附近。规则一的推论，一组透视参考系的三个消失点分别为A，B，C，三角形ABC的垂心O必须处在画面中心附近，而且向量点乘AOⷂO=BOⷃO=COⷁO=-k^2，k是一个常数。规则二，如果画面中有两组或以上的透视参考系，那么所有参考系的垂心必须处在同一位置，所有参考系的k必须相等。

DSE数学M2核心公式汇总，收藏必看！ 𐟓š【DSE数学M2】核心公式汇总，整理了两天，赶紧收藏！𐟓š 二项式定理 (Binomial Theorem) 三角学 (Trigonometry) 弧度 (Radian) 圆弧与面积 (Arc length & Area) 三角函数 (Trigonometric Functions) 三角恒等式 (Trigonometric Identities) 倍角公式 (Double Angle Formulas) 数学常数e (The Number e) 对数 (Logarithm) 自然对数函数性质 (Properties of natural logarithms) 换底公式 (Change of base) 极限 (Limits) 特殊极限 (Special Limits) 微分 (Differentiation) 三角函数微分 (Differentiation of Trigonometric Functions) 指数函数和对数函数微分 (Differentiation of Exponential Functions and Logarithmic Functions) 不定积分 (Indefinite integration) 基础不定积分 (Basic Indefinite Integrals) 换元积分法 (Integration by Substitution) 分部积分法 (Integration by Parts) 定积分 (Definite Integration) 基础定积分 (Basic Definite Integrals) 奇偶函数积分 (Definite Integration with Odd and Even functions) 积分计算面积与体积 (Area and Volume by Definite Integration) 行列式 (Determinants) 行列式展开 (Expanding Determinants) 行列式规则 (Rules of Determinants) 矩阵 (Matrix) 线性方程式组 (System of Linear Equations) 向量 (Vector) 基本向量法则 (Basic Vector Rules) 内分点 (Point of Division) 向量的性质 (Some Vector Properties) 二维向量 (Vectors in a 2D Coordinates System) 三维向量 (Vectors in a 3D Coordinates System) 向量的点乘 (Dot Product) 向量的叉乘 (Rules of Cross Product) 叉乘的性质 (Some Properties of Cross Product) 叉乘计算面积 (Area by Cross Product) 向量投影 (Projection of vector)

向量的数量积：从物理到数学 ### 学习目标了解向量数量积的物理背景，以及物体在力的作用下产生位移所做的功。掌握向量数量积的定义及投影向量，能够计算平面向量的数量积。课堂引入物体在力的作用下产生位移所做的功两向量的夹角求两个向量夹角的关键是利用平移的方法使两个向量起点重合，然后作两个向量的夹角。按照“一做二正三算”的步骤求出夹角。两向量的数量积数量积运算中间是点乘，不能写成叉乘，也不能省略不写。向量的数量积是一个实数，不是向量，它的值可以正、可以负，也可以为零。如果已知两向量的模及夹角，则直接利用公式。运用此法计算数量积的关键是确定两个向量的夹角，条件是两向量的起点必须重合，否则需要通过平移使两向量符合以上条件。投影向量向量数量积的性质通过这些内容，学生可以更好地理解向量数量积的概念，掌握计算方法，并能够在实际问题中应用。

多模态推荐系统：真的能提升效果吗？多模态技术在推荐系统中的应用已经不是什么新鲜事了。今天我们来聊聊一篇经典的综述文章《Multimodal Recommender Systems: A Survey》，其中一位作者是来自港城大学的zhaoxiangyu老师。多模态推荐系统的基本模块 𐟛 ️ 多模态推荐系统在模型上可以分为几个主要模块：特征编码 𐟓– 多模态信息主要包括文本信息、图片信息和用户行为信息，分别对应文本模态、视觉模态和协调信息。对于文本模态和图片模态，我们通常会采用BERT和VIT进行编码，获得对应的语义embedding。而对于用户行为信息，经典的ID embedding就足够了。特征融合 𐟤 多模态信息意味着模型有多个输入，那么如何有效地融合这些特征至关重要。目前业界并没有太多突破性的工作，主要停留在三种基本方法上：相加、点乘和拼接。从某种角度看，多模态信息只是增强了物品的表示。很多方法都是基于图和注意力的模型。特征增强 𐟌Ÿ 特征增强是指引入对比学习或解耦表示，进一步优化通过编码器得到的语义embedding。因为这些向量来自预训练编码器的语义空间，和推荐的协调信息空间存在一定的“gap”，因此需要引入一些方法，使得这些向量能够对齐推荐领域。调参的秘密 𐟔 很多尝试过多模态的同学都知道，实际上模态向量加进去可能效果不升反降，而且还可能一直难调优。那么我们在调参的时候，真正影响模型性能的是什么呢？编码器的性能 𐟒𛊧𜖧 器得到的embedding至关重要，参数越多的编码器，得到的表示就更加强大。底层的embedding决定了推荐模型的上限。训练方式 𐟏‹️‍♂️ 训练方式分为两种：端到端（e2e）训练和两阶段（two stage）训练。端到端训练方式效果一般很好，但需要消耗大量算力。两阶段训练方式则是先用预训练的编码器提取embedding，然后在后面的建模中使用固定住的表示。在高校中，我们通常是使用两阶段训练方式（因为没钱而且没多少算力）。即便是对于公司来说，采用端到端方式训练模型，不一定能够取得很好效果，而且多模态的效果可能还不如一些重要的离散特征，那么又何必花那么多算力去训练一个吃力不讨好的模型呢？总结 𐟓 多模态推荐系统在理论上看起来很美，但在实际应用中可能并不如预期的那么有效。编码器的性能和训练方式是影响模型性能的关键因素。对于多模态技术的应用，我们还需要进一步探索和实验，看看是否真的能够提升推荐效果。做多模态的同学是怎么看的呢？欢迎留言讨论！

河南专升本高数备考指南：必掌握知识点清单 𐟓š 河南专升本高数备考指南：必掌握知识点清单 𐟎쬤𘀧렯𜚥‡𝦕𐣀极限、无穷小与连续函数考点一：求函数的定义域知识点1：求具体表达式函数的定义域知识点2：求抽象函数的定义域考点二：相等函数的判定考点三：求函数的表达式知识点1：已知f(x)和g(x)的表达式，求(x]的表达式知识点2：已知fLg(x]和g(x)的表达式，求f(x)的表达式考点四：函数的奇偶性判定考点五：求反函数极限考点六：7种极限类型的计算知识点1：二型极限的计算知识点2：二型极限的计算知识点3：0-0型极限的计算知识点4：开指函数f(x)型极限的计算考点七：极限反问题的解法知识点1：[型极限的反问题知识点2：[型极限的反问题知识点3：1型极限的反问题考点八：夹逼准则求极限考点九：极限的应用一求渐近线考点十：极限综合题（极限概念、充要条件、四则运算等）考点十一：求极限：无穷小与有界函数乘积的计算考点十二：无穷小量阶的比较连续考点十三：函数的连续性考点十四：函数的间断点及其类型的判断考点十五：利用零点定理证明方程根的存在性知识点1：利用零点定理方程根的存在性知识点2：利用零点定理和单调性结合证明方程根的唯一性拉格朗日中值定理重识点1：验证拉格朗日中值定理条件知识点2：求满足条件的5 知识点3：恒等式的证明知识点4：利用拉格朗日中值定理证明综合考点考点八：求近似值考点九：求导后函数的奇偶性判定向量代数与空间解析几何向量代数考点一：基本概念考点二：向量运算（线性运算、点乘、叉乘）空间解析几何考点三：平面方程与平面间的位置关系考点四：直线方程考点五：判断直线与平面的位置关系考点六：[二次曲面] 多元函数微分学重极限与偏导数计算点二：偏导数计算点三：全微分多元极值与条件极值拉格朗日乘数法考点四：多元极值考点五：条件极值拉格朗日乘数法方向导数和梯度考点六：方向导数和梯度空间曲线的切线和法平面考点七：空间曲线的切线和法平面空间曲面的切平面和法线

【线代】Mr.Strang镇楼 9.斐波那契数列二阶差分方程转为一阶方程组矩阵分解得特征值（决定增长速度，太漂亮了，黄金分割线[苦涩]）特征向量 100次方，最大项近似，其余忽略。（线性近似） 10.微分方程 n阶微分方程转化为n阶向量方程（n*n矩阵）特征值特征向量分解，A—拉姆达I=0 根据特征值状态判断矩阵稳定状态（也就是矩阵中包含的信息，函数图像稳定状态）矩阵稳定：（1）一个特征值=0，另外其他特征值（实数部分Re）＜0 （2）两个特征值都＜0（行列式＞0），解收敛矩阵不稳定：任意特征值（实数部分Re）＞0，解不收敛（发散） 11.矩阵对角化针对原方程组有两个相互影响的函数组成（耦合），特征值和特征向量作用是解藕，就是对角化。对角矩阵∧，变量独立，各导各的。 12.矩阵指数指数展开成幂级数，运用泰勒级数，几何级数，级数收敛得到求逆公式成立，对角线指数收敛于0 13.马尔科夫矩阵性质：（1）所有元素＞＝0（2）每列相加＝1 有一个特征值＝1，其他特征值绝对值＜1 Uk＝A^kU。（按系数和特征值展开，在迭代中趋于0）稳态：Uk趋于初始条件U。应用于人口迁移问题（加利福尼亚州和马塞诸塞州，小郭和我最喜欢的阿美利卡州[允悲]） 14.投影有标准正交基（中版教材的“极大无关组”概念） 15.傅立叶级数（周期函数）针对函数连续情况做积分（点积）傅立叶级数公式可以展开到正交基上 16.对称矩阵（正定性）本质是一些相互垂直的投影矩阵的组合特征值和特征向量矩阵分解 “性质好的矩阵” 实矩阵 A＝A转置复矩阵实数部分对称，复数部分围绕对角线共轭 17.正定矩阵（所有特征值为正数的对称矩阵） 18.复数矩阵酉矩阵（n阶方阵，列向量正交，单位向量，计算要共轭转置） 19.傅立叶矩阵复数求内积（共轭后点乘）欧拉公式的几何意义傅立叶快速变换（递归，修正（列向量奇偶排列）+置换（计算机算法优化cs人狂喜[嘻嘻]） 20.半正定矩阵一阶导数，二阶导数，主轴定理（矩阵分解）对称矩阵对角化 21.相似矩阵（做了基变换）孤儿矩阵（只等价于自己）若尔当定理（分块） 22.奇异值分解（SVD）对角矩阵，A对行空间基做变换＝列空间伸缩四大空间标准正交基 23.线性变换条件（投影，旋转，伸长）其中平方，向量平移都不行𐟚력Ｆ•𐦱‚导（函数输入输出，投影到直线，向量投影到基向量）得到变换矩阵A 24.图像压缩 JPEG傅立叶变换基小波基（平滑截断，压缩视频）变换（换基换视角） SVD奇异值压缩原理：降维（完美基） 25.左右逆伪逆（针对奇异（不可逆）矩阵）矩阵分块，取其中可逆的做逆，近似思想。完结撒花～[送花花] 今天刚好是Mr.Strang90大寿生日[蛋糕] 再次祝您身体健康，寿比南山，平安喜乐，长命百岁[蜡烛] 我爱线代[心]线代爱我[心]线代万岁[互粉]

专栏内容推荐

652 x 235 · png
向量点乘的图形学意义-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

812 x 170 · png
向量点乘的图形学意义-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2113 x 1280 · png
Unity --- 向量_unity 向量的模-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1171 x 512 · jpeg
Python线性代数学习笔记——向量的点乘与几何意义，实现向量的点乘操作 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

406 x 387 · png
向量点乘、叉乘几何意义、python实现、应用_python 叉乘-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1607 x 1091 · png
点乘和叉乘-百度经验
素材来自:jingyan.baidu.com

1159 x 816 · jpeg
图形笔记----第一课 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
452 x 80 · png
计算机图形学数学基础——向量点乘和叉乘_叉乘点乘位置-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1098 x 954 · jpeg
向量法判断点与线段的关系(一) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
474 x 304 · jpeg
通俗理解三维向量的点乘与叉乘_三维向量叉乘-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

794 x 919 · png
向量点乘与叉乘之理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
630 x 385 · png
向量的点乘和叉乘-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

882 x 464 · png
求射线与平面的交点，向量点乘和叉乘_射线与平面交点-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

237 x 235 · png
向量的点乘和叉乘-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1243 x 949 · png
【Unity】Unity 几何知识、弧度、三角函数、向量运算、点乘、叉乘_unity 计算角度-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1101 x 924 · png
2021-10-25【PTA】【7-4 计算三角形的面积 (15 分)】_7-4 计算三角形面积-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
600 x 339 · jpeg
Python线性代数学习笔记——向量的点乘与几何意义，实现向量的点乘操作 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com