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内积的几何意义在线播放_外积的几何意义(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

内积的几何意义

B站上睡前刷到一个UP讲傅里叶. 闲的又看了一眼..... 上学时候完全搞不明白. 之前看了好多up的科普.觉得已经凑合搞懂了. 但还顺不下来. 结果这个up上来就说相关性.说点乘当时就觉得好像什么东西瞬间通了,就赶紧去翻点乘的几何意义. 原来点乘出来那个数,就能表示相似性.... 感觉这回仿佛彻底被讲通了. 等于公式就是拿那个时域的函数,去和虚座标上"用像极座标那样表示法rⷥ^(ix)"表示的一个个不同相位的标准正弦函数去求内积...... 内积越大,相关性(相似性)越大..... 草,之前觉得这公式乱七八糟的,现在看懂,突然就觉得眉清目秀了.原来是讲了这么简单一件事. 原来归根结底是用了内积能表示相似性这点.... 太MT天才了.

2025年考研数学大纲最新变化解析嘿，准备考研的小伙伴们，你们是不是也在关注今年的数学大纲有啥新变化？别急，我来给你们捋一捋。数二大纲基本不变 𐟓š 首先，数二的大纲基本上没啥大变化。高数部分还是那些老知识点，线代和概率论也还是那些内容。不过，概率论里有个小变动，把“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”改成了“掌握用事件独立性进行概率计算”。虽然看起来不起眼，但大家还是要留意一下哦。高数部分 𐟓– 函数、极限、连续：这部分内容基本上还是那些经典的考点，像函数的单调性、周期性、奇偶性，还有函数关系的建立等等。极限的概念和性质也是重中之重。一元函数微分学：导数和微分的基础知识还是要掌握的，比如导数的几何意义、函数的可导性与连续性的关系。还有高阶导数、洛必达法则这些高级一点的技巧也要熟悉。一元函数积分学：不定积分和定积分的基本公式、性质和计算方法还是要牢记的。特别是定积分的几何意义和物理应用，像平面图形的面积、旋转体的体积这些都要会算。多元函数微积分学：这部分内容相对复杂一些，但也不必太紧张。多元函数的偏导数、全微分，还有多元函数的极值和条件极值这些都要掌握。特别是二重积分的计算方法和应用，像计算曲面的面积、旋转体的体积这些都要会做。常微分方程：这部分内容虽然有点繁琐，但也不难。像变量可分离的微分方程、一阶线性微分方程这些基础题型还是要掌握的。特别是二阶常系数齐次和非齐次线性微分方程的解法，还有一些简单的应用问题也要会解决。线代部分 𐟧ጥˆ—式：行列式的概念和性质还是要牢记的，特别是行列式按行（列）展开定理的应用。矩阵：矩阵的概念、线性运算、乘法、转置这些基础知识还是要掌握的。特别是矩阵的逆、伴随矩阵、初等变换这些高级一点的技巧也要熟悉。向量：向量的概念、线性组合与线性表示还是要牢记的。特别是向量的内积、正交规范化方法这些高级一点的技巧也要掌握。线性方程组：克拉默法则还是要会的，还有齐次和非齐次线性方程组的解法也要熟悉。特别是用初等行变换求解线性方程组的方法。矩阵的特征值与特征向量：矩阵的特征值和特征向量的概念、性质还是要掌握的。特别是相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件也要熟悉。二次型：二次型及其矩阵表示还是要牢记的，特别是合同变换与合同矩阵的概念、二次型的标准形和规范形也要掌握。还有用正交变换和配方法化二次型为标准形的方法也要熟悉。小结 𐟓 总的来说，今年的数学大纲变化不大，但还是有些细节需要注意。大家还是要按照自己的计划好好复习，争取在考试中取得好成绩！加油吧！𐟒ꀀ

线性代数学习心得：从错误中发现真理我的线性代数基础并不扎实，从我更新频率就可以看出，这本书我看了很久。当然，期间我也看了很多其他书，哈哈哈。我认真读了前七章的每一个定理，大致看了看第十章，第八章和第九章打算先放一放，因为这本书的英文第四版对这些部分进行了大改，我打算先看第四版的这些部分。我发现了一个作者的错误，在第六章的内积空间中，理论上的所有结果都是建立在有限维向量空间上的，但是对于例子6.58，研究的空间是Cr:实值连续函数构成的实内积空间，这显然不是一个有限维向量空间。相当于作者为了说明一个弱定理的强大偷偷用了它的强大版本，有点可爱。我还想到了一个利用线性映射基本定理和正交补证明行秩等于列秩的方法，虽然没有书上的方法那么优雅，但也很有成就感。个人认为证明行秩等于列秩的最好方法是MIT教授Strang讲的CR分解，通过一个算法以及看矩阵乘法的不同方式，直接就证明了，非常优雅。其实本科学线性代数最困扰我的问题是矩阵的左逆为什么等于右逆。如果用矩阵乘法的定义，一堆数乘起来虽然也能证，但是难免不优雅。用这本书上的结论，那就轻松多了。v到v的线性映射可逆等价于单性或满性（线性映射基本定理告诉我们，v到v的线性映射单性等价于满性，所以这里可以用或，其实两个东西如果有一个都会有）。那可逆后，一组基vi其实就是映射到了另一组基si然后乘以左逆就是再逆回最开始的基vi。所以如果先用si乘左逆，那么是vi，根据前面的定义，乘以原矩阵（映射），vi又会被映回si，si又是一组基，所以就是很显然的结论了。但是要真正说明这一点，绕不开可逆的条件。在传统教科书中，可逆用行列式来刻画，并且后期需要用行列式把复数矩阵的特征值等价于行列式等于0这个方程的根，然后用代数基本定理证明。但本书中是直接深入研究了线性映射，给出了线性映射基本定理，把可逆性用这个定理刻画的清清楚楚了，就不需要行列式来研究线性映射可逆性进而不需要它研究特征值特征向量。这样行文下，可以最后定义行列式，而且压根不需要什么逆序数，拿特征值定义就行了，非常优雅。其实行列式是被大家讨厌，是因为行列式被'玩坏'了，本来用来搭建理论体系的脚手架，非要用来技巧题，让大家把线性代数的印象集中在对着一个表算来算去，很不好。行列式其实性质很好，很轻易就能得到线性映射的可逆的充分必要条件，行列式的值与基的选择无关，所以其实在研究本质的线性算子，而不是那个和基的选择相关的矩阵。行列式还有克莱默法则解方程的优雅表示，非常好的几何意义。

内积和外积的区别，你真的懂吗？ 𐟓š 向量内积与外积的区别在数学中，内积和外积是两个重要的概念。内积（也叫“数量积”）大家应该都很熟悉，高中数学中就有所涉及。而外积（也叫“向量积”）则相对不那么常见，但在教资考试中却是必考内容。 𐟔 外积的定义外积是一个向量，记作a㗢，它的长度规定为：|a㗢| = |a||b|sin𜌥…𖤸편是a和b之间的夹角。外积的方向与a和b都垂直，并且使a、b和a㗢构成右手系。确定a㗢的方向可以利用“右手四指从a弯向b（转角小于𜉦—𖯼Œ拇指的指向就是a㗢的方向”。 𐟓 外积的几何意义当向量a和b不共线时，a㗢表示以a和b为邻边的平行四边形的面积。结合a㗢的方向，可以给出以a和b为邻边的平行四边形的有向面积。若这个平行四边形是由向量a沿逆时针方向转到向量b而得到的，则面积取正值；若是由向量a沿顺时针方向转到向量b而得到的，则面积取负值。 𐟧䖧篧š„运算规律对于任意向量a、b、c和任意实数𜌦œ‰以下运算规律：反交换律：a㗢 = -b㗡结合律：(Aa)㗢 = a㗨Ab) 左分配律：a㗨b+c) = a㗢 + a㗣右分配律：(b+c)㗡 = b㗡 + c㗡 𐟓 外积的坐标计算在右手直角坐标系中，设向量a的坐标为(x1,y1,z1)，向量b的坐标为(x2,y2,z2)，则a㗢的坐标为：(y1z2 - y2z1, z1x2 - z2x1, x1y2 - x2y1)。这个公式可以通过二阶行列式来理解，二阶行列式的几何意义与向量的外积相同。 𐟓– 实例解析例如，在空间直角坐标系中，已知向量a=(1,1,1)，向量b=(0,3,-3)，且a㗣=b，向量c的模长为√6，求c的坐标表示。设c=(x,y,z)，则有a㗣=(z-3,y-2,x-2)。由于a㗣=b，于是有2-y=0, -2=3, y-=-3，解得x=2, y=-1, z=-1，因此c=(2,-1,-1)。通过这些知识点，大家可以更好地掌握向量的外积，希望对教资考试有所帮助！

考研数学一知识点全解析研究生入学考试的数学一主要考察本科时期学习的高等数学、线性代数和概率论与数理统计。以下是各部分知识点的详细总结： 𐟓š 高等数学函数极限与连续：函数的概念、定义域、值域、对应法则，函数的单调性、有界性、周期性和奇偶性，复合函数、反函数和隐函数，基本初等函数和初等函数。数列极限与函数极限：定义，左极限和右极限，无穷小量的概念和比较，极限的四则运算，极限存在的两个准则（单调有界夹逼和洛必达法则），两个重要极限。函数连续性与间断点：初等函数的连续性，闭区间连续函数的性质（有界性、最大值和最小值定理、介值定理）。导数与微分：导数和微分的概念，几何意义和物理意义，四则运算，函数连续与可导的关系，平面曲线的切线和法线，基本初等函数的导数，复合函数、反函数和隐函数的导数，参数方程确定的函数的导数，高阶导数。中值定理与不等式：中值定理，不等式与零点问题，导数的应用。积分：原函数与不定积分的概念，不定积分的基本性质和基本积分公式，定积分的概念和基本性质，积分上限函数及其导数，牛顿-莱布尼茨公式，换元积分和分部积分，反常积分（广义积分），定积分的应用（平面图形的面积、曲线弧长、旋转体体积、侧面积等）。 𐟓Š 线性代数行列式：行列式的概念和基本性质，行列式按行展开定理。矩阵：矩阵的概念，单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵及其性质，矩阵的线性运算和乘法，方阵的幂和方阵乘积的行列式，矩阵的转置。逆矩阵：逆矩阵的概念和性质，矩阵可逆的充分必要条件，伴随矩阵。矩阵的初等变换：初等矩阵，矩阵的秩，矩阵的等价。分块矩阵：分块矩阵及其运算。向量：向量的概念，向量的线性组合与线性表示，向量组的线性相关与线性无关，极大线性无关组，等价向量组，向量的内积。线性无关向量组的正交规范法：施密特方法。特征值与特征向量：矩阵的特征值和特征向量的概念和性质，相似矩阵的概念与性质，矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵。二次型：二次型及其矩阵表示，秩，合同变换与合同矩阵，标准形与规范形，惯性定理（正/负惯性指数），用正交变换和配方法化二次型为标准型。 𐟎悧Ž‡论与数理统计随机事件和概率：随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的概念与基本性质。条件概率：概率的基本公式（加法、减法、乘法、全概率公式、贝叶斯公式），事件的独立性。随机变量及其概率分布：随机变量分布函数的概念与性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度。常见的随机变量分布：0-1分布、二项分布B(n,p)、几何分布、超几何分布、泊松分布P()、均匀分布U(a,b)、正态分布N(𒩣€指数分布E()等及其应用。随机变量函数的分布：多维随机变量及其分布。大数定律和中心极限定理：切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列维林德伯格定理。数理统计的基本概念：总体个体简单随机样本统计量（样本均值、样本方差），样本据Xⲥˆ†布、F分布分位数正态总体常用的抽样分布。参数估计：点估计的概念（估计量与估计值），矩估计法和最大似然估计法。估计量的评选标准（无偏性、有效性、一致性）。区间估计的概念（单个正态总体的均值与方差的区间估计）。通过以上知识点的学习和理解，你将能够更好地应对考研数学一的挑战。

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