【数理知识】向量与基的内积,Matlab 代码验证
| 序号 | 内容 |
|---|---|
| 1 | 【数理知识】向量的坐标基表示法,Matlab 代码验证 |
| 2 | 【数理知识】向量与基的内积,Matlab 代码验证 |
文章目录
- 1. 向量与基的内积
- 2. 二维平面向量举例
- 3. 代码验证
- Ref
1. 向量与基的内积
假设存在一个二维平面内的向量 a ⃗ \vec{a} a,其在坐标基 e ⃗ 1 , e ⃗ 2 \vec{e}_1, \vec{e}_2 e1,e2 下的坐标值为 [ x y ] \left[\begin{matrix}x \\ y \end{matrix}\right] [xy]。
我们这里先看一下向量 a ⃗ \vec{a} a 自身与坐标基 e ⃗ 1 \vec{e}_1 e1 的内积。关于内积的原理请参考文章【数理知识】向量数乘,内积,外积,matlab代码实现。这里我们直接使用其结论,即向量的内积为,一个向量在另一个向量方向上的投影长度,乘以被投影向量的长度,如下图所示

用公式描述为
a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 = ∥ a ⃗ ∥ ∥ e ⃗ 1 ∥ cos ( θ ) \vec{a} \cdot \vec{e}_1 = \|\vec{a}\| \|\vec{e}_1\| \cos(\theta) a⋅e1=∥a∥∥e1∥cos(θ)
而在我们这里被投影向量为基向量 e ⃗ 1 \vec{e}_1 e1,而基向量 e ⃗ 1 \vec{e}_1 e1 其模长 ∥ e ⃗ 1 ∥ \|\vec{e}_1\| ∥e1∥ 又为 1 1 1,因此
a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 = ∥ a ⃗ ∥ ∥ e ⃗ 1 ∥ cos ( θ ) = ∥ a ⃗ ∥ cos ( θ ) \begin{aligned} \vec{a} \cdot \vec{e}_1 &= \|\vec{a}\| \|\vec{e}_1\| \cos(\theta) \\ &= \|\vec{a}\| \cos(\theta) \end{aligned} a⋅e1=∥a∥∥e1∥cos(θ)=∥a∥cos(θ)
数值上 ∥ a ⃗ ∥ cos ( θ ) \|\vec{a}\| \cos(\theta) ∥a∥cos(θ) 等于向量 a ⃗ \vec{a} a 在坐标基 e ⃗ 1 \vec{e}_1 e1 上的坐标值。如果坐标基 e ⃗ 1 \vec{e}_1 e1 我们认为其为横坐标,那么 a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 \vec{a} \cdot \vec{e}_1 a⋅e1 数值上就等于横坐标的值,即
a x = a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 \begin{aligned} a_x &= \vec{a} \cdot \vec{e}_1 \end{aligned} ax=a⋅e1
同理,我们也可以得到 a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 \vec{a} \cdot \vec{e}_2 a⋅e2 数值上等于纵坐标的值。
a y = a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 \begin{aligned} a_y &= \vec{a} \cdot \vec{e}_2 \end{aligned} ay=a⋅e2
最后,公式化描述结论为
a x = a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 = [ a x a y ] ⋅ [ e 11 e 12 ] = a x e 11 + a y e 12 a y = a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 = [ a x a y ] ⋅ [ e 21 e 22 ] = a x e 21 + a y e 22 , ∥ e ⃗ 1 ∥ = ∥ e ⃗ 2 ∥ = 1 \begin{aligned} a_x &= \vec{a} \cdot \vec{e}_1 =\left[\begin{matrix} a_x \\ a_y \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} e_{11} \\ e_{12} \\ \end{matrix}\right] =a_x e_{11} + a_y e_{12} \\ a_y &= \vec{a} \cdot \vec{e}_2 =\left[\begin{matrix} a_x \\ a_y \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} e_{21} \\ e_{22} \\ \end{matrix}\right] =a_x e_{21} + a_y e_{22} \end{aligned},\quad \|\vec{e}_1\| = \|\vec{e}_2\| = 1 axay=a⋅e1=[axay]⋅[e11e12]=axe11+aye12=a⋅e2=[axay]⋅[e21e22]=axe21+aye22,∥e1∥=∥e2∥=1
2. 二维平面向量举例
接下来基于二维平面上的一个向量来举例。
假设存在一个上述的二维平面向量 a ⃗ \vec{a} a,在标准坐标基 e ⃗ 1 = [ 1 0 ] , e ⃗ 2 = [ 0 1 ] \vec{e}_1=\left[\begin{matrix} 1 \\ 0 \\ \end{matrix}\right], \vec{e}_2=\left[\begin{matrix} 0 \\ 1 \\ \end{matrix}\right] e1=[10],e2=[01] 下的坐标值为 [ a x a y ] = [ 3 4 ] \left[\begin{matrix}a_x \\ a_y \end{matrix}\right] = \left[\begin{matrix}3 \\ 4 \end{matrix}\right] [axay]=[34]。
现在,我们更改坐标基为 e ⃗ 1 ′ = [ 1 2 1 2 ] , e ⃗ 2 ′ = [ − 1 2 1 2 ] \vec{e}_{1^\prime}=\left[\begin{matrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \end{matrix}\right], \vec{e}_{2^\prime}=\left[\begin{matrix} -\frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \end{matrix}\right] e1′=[2121],e2′=[−2121],此新基下的坐标值为 [ a x ′ a y ′ ] = [ 7 2 1 2 ] \left[\begin{matrix}a_{x^\prime} \\ a_{y^\prime} \end{matrix}\right] = \left[\begin{matrix} \frac{7}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{matrix}\right] [ax′ay′]=[2721]。
首先验证结论
a x = a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 = [ a x a y ] ⋅ [ e 11 e 12 ] = a x e 11 + a y e 12 = [ 3 4 ] ⋅ [ 1 0 ] = 3 × 1 + 4 × 0 = 3 \begin{aligned} a_x &= \vec{a} \cdot \vec{e}_1 =\left[\begin{matrix} a_x \\ a_y \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} e_{11} \\ e_{12} \\ \end{matrix}\right] =a_x e_{11} + a_y e_{12} \\ &= \left[\begin{matrix} 3 \\ 4 \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} 1 \\ 0 \\ \end{matrix}\right] = 3 \times 1 + 4 \times 0 = 3 \end{aligned} ax=a⋅e1=[axay]⋅[e11e12]=axe11+aye12=[34]⋅[10]=3×1+4×0=3
a x ′ = a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 ′ = [ a x a y ] ⋅ [ e 1 1 ′ e 1 2 ′ ] = a x e 1 1 ′ + a y e 1 2 ′ = [ 3 4 ] ⋅ [ 1 2 1 2 ] = 3 × 1 2 + 4 × 1 2 = 7 2 \begin{aligned} a_{x^\prime} &= \vec{a} \cdot \vec{e}_{1^\prime} =\left[\begin{matrix} a_{x} \\ a_{y} \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} e_{11^\prime} \\ e_{12^\prime} \\ \end{matrix}\right] =a_{x} e_{11^\prime} + a_{y} e_{12^\prime} \\ &= \left[\begin{matrix} 3 \\ 4 \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \end{matrix}\right] = 3 \times \frac{1}{\sqrt{2}} + 4 \times \frac{1}{\sqrt{2}} = \frac{7}{\sqrt{2}} \end{aligned} ax′=a⋅e1′=[axay]⋅[e11′e12′]=axe11′+aye12′=[34]⋅[2121]=3×21+4×21=27
通过观察下图,也能大约看出向量 a ⃗ \vec{a} a 在新基 e ⃗ 1 ′ \vec{e}_{1^\prime} e1′ 上的投影长度为 7 / 2 7/\sqrt{2} 7/2。

这与坐标图中的效果也是一致的。
往下继续验证结论
a y = a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 = [ a x a y ] ⋅ [ e 21 e 22 ] = a x e 21 + a y e 22 = [ 3 4 ] ⋅ [ 0 1 ] = 3 × 0 + 4 × 1 = 4 \begin{aligned} a_y &= \vec{a} \cdot \vec{e}_2 =\left[\begin{matrix} a_x \\ a_y \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} e_{21} \\ e_{22} \\ \end{matrix}\right] =a_x e_{21} + a_y e_{22} \\ &= \left[\begin{matrix} 3 \\ 4 \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} 0 \\ 1 \\ \end{matrix}\right] = 3 \times 0 + 4 \times 1 = 4 \end{aligned} ay=a⋅e2=[axay]⋅[e21e22]=axe21+aye22=[34]⋅[01]=3×0+4×1=4
a y ′ = a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 ′ = [ a x a y ] ⋅ [ e 1 1 ′ e 1 2 ′ ] = a x e 1 1 ′ + a y e 1 2 ′ = [ 3 4 ] ⋅ [ − 1 2 1 2 ] = 3 × ( − 1 2 ) + 4 × 1 2 = 1 2 \begin{aligned} a_{y^\prime} &= \vec{a} \cdot \vec{e}_{2^\prime} =\left[\begin{matrix} a_{x} \\ a_{y} \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} e_{11^\prime} \\ e_{12^\prime} \\ \end{matrix}\right] =a_{x} e_{11^\prime} + a_{y} e_{12^\prime} \\ &= \left[\begin{matrix} 3 \\ 4 \\ \end{matrix}\right] \cdot \left[\begin{matrix} -\frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \end{matrix}\right] = 3 \times (-\frac{1}{\sqrt{2}}) + 4 \times \frac{1}{\sqrt{2}} = \frac{1}{\sqrt{2}} \end{aligned} ay′=a⋅e2′=[axay]⋅[e11′e12′]=axe11′+aye12′=[34]⋅[−2121]=3×(−21)+4×21=21
第二个结论同样意味着向量 a ⃗ \vec{a} a 在新基 e ⃗ 2 ′ \vec{e}_{2^\prime} e2′ 上的投影长度为 1 / 2 1/\sqrt{2} 1/2。
3. 代码验证
a_x = 3;
a_y = 4;
a = [a_xa_y];e_1 = [ 10];
e_2 = [ 01];e_1_prime = [ sqrt(2)/2sqrt(2)/2];
e_2_prime = [-sqrt(2)/2sqrt(2)/2];
>> dot(a, e_1)
ans =3>> dot(a, e_2)
ans =4>> dot(a, e_1_prime)
ans =4.9497>> dot(a, e_2_prime)
ans =0.7071
Ref
相关文章:
【数理知识】向量与基的内积,Matlab 代码验证
序号内容1【数理知识】向量的坐标基表示法,Matlab 代码验证2【数理知识】向量与基的内积,Matlab 代码验证 文章目录 1. 向量与基的内积2. 二维平面向量举例3. 代码验证Ref 1. 向量与基的内积 假设存在一个二维平面内的向量 a ⃗ \vec{a} a ,…...
黑客入侵:福特汽车Sync3车机存在漏洞,黑客入侵可抹除系统数据
据福特汽车公告,他们发现部分2021年至2022年车型的Sync3车机存在Wi-Fi漏洞,该漏洞可能被黑客利用来入侵并抹除车机内的系统数据。这一漏洞源于福特车系中采用的WL18xx MCP驱动程序的内存缓冲区溢位漏洞,其漏洞编号为CVE-2023-29468。 这一发现…...
面试热题(单词搜索)
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。 单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相…...
自定义表格组件:实现表格中有固定列的功能逻辑
目录 1,效果图2,实现思路3,实现方式 1,效果图 可以拖动纵向滑块,最左边一列固定住。 以同样的道理,可以在右面固定一列 2,实现思路 作为一个table组件,要接受父组件中的对table的…...
uni-app弹窗列表滚动, 弹框下面的内容也跟随滚动解决方案
滑动弹窗里的列表,弹框下面的内容也会跟着滑动,导致弹窗中的列表不能正常滚动 1.弹窗组件代码,需要在最外层的view中加入touchmove.stop.prevent"moveHandle",且弹窗中需要滚动的列表要使用scroll-view标签包裹起来&…...
Django操作cookie、Django操作session、Django中的Session配置、CBV添加装饰器、中间件、csrf跨站请求
一、Django操作cookie cookie的原理cookie的工作原理是:由服务器产生内容,浏览器收到请求后保存在本地;当浏览器再次访问时,浏览器会自动带上Cookie,这样服务器就能通过Cookie的内容来判断这个是“谁”了。1.设置cook…...
内网穿透——使用Windows自带的网站程序建立网站
文章目录 1.前言2.Windows网页设置2.1 Windows IIS功能设置2.2 IIS网页访问测试 3. Cpolar内网穿透3.1 下载安装Cpolar3.2 Cpolar云端设置3.3 Cpolar本地设置 4.公网访问测试5.结语 1.前言 在网上各种教程和介绍中,搭建网页都会借助各种软件的帮助,比如…...
JavaScript请求数据的4种方法总结(Ajax、fetch、jQuery、axios)
JavaScript请求数据有4种主流方式,分别是Ajax、fetch、jQuery和axios。 一、Ajax、fetch、jQuery和axios的详细解释: 1、 Ajax Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种使用JavaScript在用户的浏览器上发送请求的技术&…...
js中的break和continue中的区别
js中break和continue有着一些差别。 首先,虽然break和continue都有跳出循环的作用,但break是完全跳出循环,而continue则是跳出一次循环,然后开启下一次的循环。 下面我就来举几个例子吧。 var num 0;for(var i 1;i < 10;i){i…...
Cat(2):下载与安装
1 github源码下载 要安装CAT,首先需要从github上下载最新版本的源码。 官方给出的建议如下: 注意cat的3.0代码分支更新都发布在master上,包括最新文档也都是这个分支注意文档请用最新master里面的代码文档作为标准,一些开源网站…...
程序崩溃生成dump文件定位到崩溃处
#include <DbgHelp.h> #pragma comment(lib,"Dbghelp.lib")long __stdcall CrashInfocallback(_EXCEPTION_POINTERS* pexcp) {// 创建dmp文件HANDLE hDumpFile ::CreateFile(L"Memory.DMP",GENERIC_WRITE,0,NULL,CREATE_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORM…...
安卓获取当前的IP地址
文章目录 获取IP地址完整示例代码 获取IP地址 在安卓中,我们使用静态方法NetworkInterface.getNetworkInterfaces() 来获取当前设备上所有的网络接口。 网络接口是指设备上用于进行网络通信的硬件或软件。这些接口可以是物理接口(如以太网接口、无线网…...
Pyqt5-自动化电池监测工具
开源第二篇,书接上回,上回的工具用起来着实不方便,功能也少,不能满足大部分需求,体现在:钉钉发送数据,数据处理,以及接收数据,定时任务等这部分。 随后对其进行了优化 数…...
Struts2一次请求参数问题的记录
最近,一次前端正常请求,但后台出现请求参数值的变化,导致报错,问题如下: 从入参request中查看请求参数,是一个Json字符串,其中有个description的键值对; 但是,接下来调用…...
ctfshow-web9
0x00 前言 CTF 加解密合集CTF Web合集 0x01 题目 0x02 Write Up 拿到一个站的时候一定要看robots.txt文件 访问一下 看到一个phps,然后下载一下 看到md5,参考这个https://blog.csdn.net/HAI_WD/article/details/132345156?spm1001.2014.3001.5501 …...
网络安全(黑客)自学路线/笔记
想自学网络安全(黑客技术)首先你得了解什么是网络安全!什么是黑客! 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全…...
Vim基本使用
Vim基本使用 概念模式类型常规模式编辑模式命令模式 概念 vim 是一款功能丰富、高度可定制和高效的文本编辑器,适用于处理各种文本文件和编程任务。熟练使用vim帮助提高编辑效率,并为用户提供更多的操作选项。 模式类型 常规模式 使用vim打开一个文件…...
二 根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品
二 根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品 2.0 用户行为数据拆分 方便练习可以对数据做拆分处理 pandas的数据分批读取 chunk 厚厚的一块 相当大的数量或部分 import pandas as pd reader pd.read_csv(behavior_log.csv,chunksize100,iteratorTrue) count 0; for chunk in …...
SpringBoot ⽇志⽂件
日志 1. 作用2. 日志的使用3. 日志的级别4. 日志的持久化 1. 作用 日志最主要的⽤途就是排除和定位问题。 除了发现和定位问题之外,我们还可以通过⽇志实现以下功能: 记录⽤户登录⽇志,⽅便分析⽤户是正常登录还是恶意破解⽤户。记录系统的…...
SpringBoot案例-部门管理-查询
查看页面原型,明确需求需求 页面原型 需求分析 阅读接口文档 接口文档链接如下: https://docs.qq.com/doc/DUkRiTWVaUmFVck9N 思路分析 用户发送请求,交由对应的Controller类进行处理,Controller类调用service实现查询部门功…...
RCS调度系统:从架构蓝图到智能协同的实战解析
1. RCS调度系统:现代仓储的智能大脑 想象一下,在一个数万平方米的智能仓库里,上百台AGV(自动导引车)正在同时穿梭。它们有的在搬运货架,有的在分拣包裹,还有的在自动充电。这些AGV既不会撞车&am…...
BiliBiliCCSubtitle:高效解决B站字幕处理难题全攻略
BiliBiliCCSubtitle:高效解决B站字幕处理难题全攻略 【免费下载链接】BiliBiliCCSubtitle 一个用于下载B站(哔哩哔哩)CC字幕及转换的工具; 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiliBiliCCSubtitle 一、问题篇:字幕处理的真实困境与技术…...
CD3抗体如何成为双抗药物的核心靶点?
一、双特异性抗体药物为何发展迅猛?双特异性抗体(BsAb)是一类能够同时特异性结合两个不同抗原或抗原表位的人工工程抗体。其通过同时阻断两个靶点介导的生物学功能,或将表达不同抗原的细胞拉近,实现单一抗体难以完成的…...
智能视频PPT提取:从动态内容到静态文档的高效转化方案
智能视频PPT提取:从动态内容到静态文档的高效转化方案 【免费下载链接】extract-video-ppt extract the ppt in the video 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/extract-video-ppt 场景痛点:视频内容提取的三大核心挑战 如何从90分钟的…...
从播放卡顿到流媒体优化:深入MP4的stbl盒子,理解视频流畅播放的关键
从播放卡顿到流媒体优化:深入MP4的stbl盒子,理解视频流畅播放的关键 当你在深夜调试一个在线视频播放器,发现用户总是抱怨卡顿和拖拽不准时,是否曾思考过问题可能隐藏在MP4文件最核心的stbl盒子中?作为流媒体开发者&am…...
QueryExcel:解放双手的Excel批量查询神器,告别Ctrl+F的繁琐时代
QueryExcel:解放双手的Excel批量查询神器,告别CtrlF的繁琐时代 【免费下载链接】QueryExcel 多Excel文件内容查询工具。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QueryExcel 在日常工作中,你是否也曾被海量Excel文件中的数据查找…...
Python 批量导出数据库数据至 Excel 文件
简介 langchain专门用于构建LLM大语言模型,其中提供了大量的prompt模板,和组件,通过chain(链)的方式将流程连接起来,操作简单,开发便捷。 环境配置 安装langchain框架 pip install langchain langchain-community 其中…...
3个秘诀让城通网盘下载提速10倍:ctfileGet工具全解析
3个秘诀让城通网盘下载提速10倍:ctfileGet工具全解析 【免费下载链接】ctfileGet 获取城通网盘一次性直连地址 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/ctfileGet ctfileGet是一款专注于获取城通网盘直连地址的开源工具,通过本地解析技术帮…...
别再手动下载了!教你用Python+Schedule库打造个人YouTube视频自动下载工具
Python自动化神器:用Schedule库打造智能视频下载系统 每次手动下载YouTube视频不仅耗时耗力,还容易错过更新。作为Python开发者,我们完全可以用代码解放双手,打造一个全自动的视频下载系统。今天要分享的这套方案,结合…...
DriverStore Explorer:突破Windows驱动管理瓶颈,释放系统空间提升80%存储效率
DriverStore Explorer:突破Windows驱动管理瓶颈,释放系统空间提升80%存储效率 【免费下载链接】DriverStoreExplorer Driver Store Explorer [RAPR] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DriverStoreExplorer 诊断存储异常:设…...
