向量点乘、叉乘几何意义、python实现、应用

article/2025/9/18 12:08:28

文章目录

  • 数学表达式
  • 几何意义
  • python
  • 应用
    • 求三角形面积
    • 判断点O与直线的关系
    • 判断点O与凸多边形关系
    • 判断凸多边形

数学表达式

  • 点乘:
    a ⋅ b = a 1 b 1 + a 2 b 2 + . . . + a n b n a \cdot b = a_1b_1+a_2b_2+...+a_nb_n ab=a1b1+a2b2+...+anbn
    a ⋅ b = ∣ a ∣ ∣ b ∣ c o s θ a \cdot b = |a||b|cos\theta ab=a∣∣bcosθ
  • 叉乘:

几何意义

这个博客写的很到位了:博客
总结:

  • 点乘:b向量在a向量方向上的投影;也可知两个向量的夹角
  • 叉乘:方向:两个向量组成平面的法向量,正负由右手螺旋定则决定;二维向量时叉乘表示两向量组成的平行四边形面积
    举个例子:
    在这里插入图片描述

python

  • 点乘:np.dot
a=[1,2,3]
b=[1,2,3]
import numpy as np
np.dot(a,b)

输出:14

  • 叉乘:np.cross
a=[1, np.sqrt(3), 0]
b =[2, 0, 0]
np.cross(a,b)

输出:array([ 0. , 0. , -3.46410162])

应用

求三角形面积

设向量AB 为(a,b,c),向量AC为(d,e,f)
三角形面积为 1/2 倍 向量AB、AC叉乘的模。

c = np.matrix([[1,1,1], [2,0,0], [1, np.sqrt(3), 0]])
np.linalg.det(c)

输出:3.464101615137754

python 求行列式:np.linalg.det()
求逆矩阵:np.linalg.inv()
求特征值:np.linalg.eig()

判断点O与直线的关系

在直线上任选两点A、B,如果OA × \times × OB = 0,则点在直线上。

判断点O与凸多边形关系

最广泛的方法:射线法:引一条水平的射线,看与凸多边形交点个数,若为1,则是在内部,若为0或2,则是在外部。
或者:判断 点与多边形所有边组成的三角形面积和等于多边形面积
也可以用叉乘:多边形顶点为A、B、C… 判断 AO叉乘AB,BO叉乘BC…如果均大于0,则点在内部。

判断凸多边形

以多边形相邻两条边为向量进行叉积和,如果全部大于零则是凸多边形,如果全部为零则共线,否则就是凹多边形


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