多元變量微積分-第一講-向量

2021-02-20 劉梳子

內容來源:網易公開課 多元變量微積分 (Pro. Denis Auroux)

第一講 向量

向量:既有方向又有大小的量

通常情況下會將向量放到坐標系中,常用的是笛卡爾坐標系,向量起始點通常放到原點(註:沒有固定的起點,只要方向相同,大小相等,就認為兩向量是相同的,但為了用數值坐標來表示向量,將起始點放到原點),因此,三維向量可以寫成如下形式:

 

1.1向量加法:

幾何圖形:

 

用坐標值進行相加(從圖中可以看出,分別是兩向量坐標值的相加):

 

1.2向量減法:

定義了加法,減法很顯然了,比如上圖中,

 

1.3向量數乘(向量的伸縮,如果a為負,代表反向):

 

1.4 點積(對應元素相乘相加)

 

結果是一個數!

幾何意義:投影

  

 

為什麼數值計算的結果就代表幾何上的投影呢?

 

利用餘弦定理:

 

2.應用

2.1計算長度和角度

利用點積找角度很簡單,這裡就不舉例了。

 

2.2檢測正交性

當角度為90度時,即點積為0時,兩個向量正交。

舉例:滿足x+2y+3z=0的點組成的圖形是?

答:是一個平面,向量(x,y,z)與向量(1,2,3)正交,因此組成一個過原點的平面,向量(1,2,3)是其法向量。

 

感謝支持

相關焦點

  • 公開課 多元微積分難點4-向量函數及空間曲線
    此教學視頻僅獻給學習多元微積分的學霸們切向量(tangent vector)主法向量(normal vector)副法向量(binormal vector) AB/BC、統計、微觀經濟、宏觀經濟、SAT2數學;美高數學(多元微積分、線性代數、微積分、預備微積分(Pre-cal)、代數、幾何)教學經歷:曾在北京八中、中加等知名國際高中代課、網絡課(3000以上小時數)課程類型:基礎課、串講課、考前衝刺課、美高數學課(預習、同步輔導及考前複習
  • 多元變量微積分-第二講-點積與叉乘
    上一講介紹了向量和點積,點積在幾何上的意義是投影,可以計算向量長度,兩個向量間的角度,檢測向量的正交性。
  • CFD理論掃盲|03 向量微積分
    CFD理論中的數學公式很多都可以用向量來表示。因此,掌握向量微積分的基本公式是很有幫助的。
  • 微積分、線性代數、概率論,這裡有份超詳細的ML數學路線圖
    深入挖掘一下,你會發現,線性代數、微積分和概率論等都和機器學習背後的算法息息相關。機器學習算法背後的數學知識你了解嗎?在構建模型的過程中,如果想超越其基準性能,那麼熟悉基本細節可能會大有幫助,尤其是在想要打破 SOTA 性能時,尤其如此。機器學習背後的原理往往涉及高等數學。例如,隨機梯度下降算法建立在多變量微積分和概率論的基礎上。
  • 持續學習:數學分析之多元微積分理論簡介
    之前的數學分析相關文章討論的是一維的函數微積分理論。本套教材最後一冊從一維數軸過渡到二維平面,來探討和分析多元函數微積分理論。有了前面的基礎,我們不難將之前的知識體系遷移到這裡來。首先明確定於域,從數軸R到平面R^2,然後給出點和面的關係,點和點集的關係,平面集合的開閉關係。
  • 學術派暑期好課|多元微積分
    針對這個問題,我們「牆裂」推薦:多元微積分(Multi-variable Calculus)。並且,有的同學雖然AP微積分BC拿到了不錯的成績,但其實在知識的掌握程度上,心裡可能還是有點虛。這個暑期,學術派開設了多元微積分的課程,線上直播授課,強力幫同學們解決在做上述選擇時的困難。
  • 【經典書】微積分導論第二卷,632頁pdf
    這是為未來的科學家和工程師準備的微積分介紹的第二卷。第二卷是第一卷的延續,包括第六到第十二章。
  • 算法中的微積分:5大函數求導公式讓你在面試中脫穎而出
    本文將回顧一些微積分的基本概念助你準備面試,如一元和多元函數的導數、梯度、雅可比矩陣和黑塞矩陣。同時,本文還能為你深入研究機器學習、尤其是神經網絡背後的數學運算打下良好的基礎。這些概念將通過5個導數公式來展示,絕對是面試必備乾貨。
  • 多變量微積分-二十五講-散度定理
    散度定理,又稱為高斯散度定理、高斯公式、高斯-奧斯特羅格拉德斯基公式或高-奧公式,是指在向量分析中,一個把向量場通過曲面的流動(即通量)與曲面內部的向量場的表現聯繫起來的定理
  • 微積分從入門到精通第七關——中間變量是什麼「鬼」?
    01微積分從入門到精通的十道關卡(七)>請先關注,後下單02第七關 中間變量是什麼「鬼」?我們學習微積分首當其衝的是對函數變化過程進行量化的極限語言,而極限語言中最難描述的也最容易讓學生頭疼的則是關於「中間變量」。
  • 【線性回歸】多變量分析:多元回歸分析
    多元回歸分析(Multiple Regression Analysis)是多變量分析的基礎,也是理解監督類分析方法的入口
  • A Level數學詞彙分類整理——微積分篇
    analytic expression解析表達式analytic geometry解析幾何antiderivative原函數asymptote漸進average value平均值boundary邊界boundary integral邊界積分bounded有界的calculus微積分
  • 多個變量結果的正態分布 - CSDN
    多元正態分布也稱多元高斯分布。如同正態分布在單變量分析中的地位類似,在對多個因變量(多元)同時進行分析時,常常假設因變量組合成的向量服從一個多元正態分布。比如重複測量數據將重複的測量結果(比如各個時間點上的測量結果)視為不同的因變量,可以採用多元方差分析,此時就要求各個因變量的組合向量服從多元正態分布。對多元正態分布的判斷通常採用的邊際分布來判斷,即每個因變量的分布呈正態或近似正態。
  • 微積分中偉大的「萊布尼茲積分法則」
    在微積分中,萊布尼茲關於積分符號的規則以戈特弗裡德·萊布尼茲命名,我們來研究如下形式 的積分如下圖此積分的導數可表示為,這個就是萊布尼茲法則的一般形式請注意,如果 a(x)和 b(x)是常數,而不是變量x,我們得到一個萊布尼茲規則的特例:因此,在某些條件下,可以互換積分和偏微分算子。
  • 撼人心靈的微積分
    □謝遠濤 世事洞明皆學問,「你下次看到天空中的彩虹,請留意彩虹的最高點角度總是向上42度,很有意思的是,你可以用第一學期的微積分知識來證實這一點
  • 大師寫的行雲流水的微積分教材:《微積分及其應用》
    ·特雷爾合著的單變量微積分教材,內容覆蓋了一元微積分的基礎,包括:數列的極限、函數的連續性、函數的微分、可微函數的基本理論、導數的應用、函數的積分、積分的方法、積分的近似計算,以及微分方程。《微積分及其應用(中譯本)》與拉克斯的另一著名教材《線性代數及其應用》簡明清晰、行雲流水的風格一致,通過引入許多背景自然的應用實例,兩位作者致力於引導讀者對微積分這一重要的基礎課題獲得理解。《微積分及其應用(中譯本)》末尾還提供了部分習題的答案。
  • 機器之心最幹的文章:機器學習中的矩陣、向量求導
    所以本文適合讀者了解矩陣、向量求導,而詳細地學習與分析請下載本文的PDF版。PDF 下載地址:https://pan.baidu.com/s/1pKY9qht所謂矩陣求導,本質上只不過是多元函數求導,僅僅是把把函數的自變量以及求導的結果排列成了矩陣的形式,方便表達與計算 而已。
  • 高等數學入門——向量的模、方向餘弦、投影的概念及計算公式
    本系列文章適合作為大一新生初學高等數學時的課堂同步輔導,也可作為高等數學期末複習以及考研第一輪複習時的參考資料。文章中的例題大多為紮實基礎的常規性題目和幫助加深理解的概念辨析題,並適當選取了一些考研數學試題。所選題目難度各異,對於一些難度較大或對理解所學知識有幫助的「經典好題」,我們會詳細講解。閱讀更多「高等數學入門」系列文章,歡迎關注數學若只如初見!
  • 微積分是數學的基礎,極限是微積分的核心,如何掌握「極限」?
    無論是非數學專業理工科的高等數學,還是數學專業的數學分析,微積分都是其最基礎、最重要的內容。在微積分的基礎上,繼續發展出:常微分方程論、偏微分方程論、微分幾何、實變函數論、複變函數論、解析數論等分支學科。微積分的地位,由此可見一斑,想躲是躲不過去的。