初識向量,你必須要理解的概念

2021-01-08 小朱與數學

生活中,有些物理量是可以用大小表示的,比如路程;但有些物理量用大小還不能夠準確表示,因為它還有方向,比如力、位移等。這一類既有大小又有方向的量,我們把它們稱之為向量。

向量既然是有方向的,那麼它在平面中就應該從一個點指向另一個點,也就是說它有起點和終點。任選一個點為起點作向量,可以指向任意方向,其長度也可以是任何非負實數,存在無數種可能,那麼終點可以為平面中任何一點。

大小和方向完全相同的兩個向量,我們稱兩個向量相等。兩個相等的向量,起點位置和終點位置可能均不相同,但兩個起點和終點的相對位置相同。對於向量,我們只關心其代表的相對位置,它往任意方向平移後的向量與原向量相等。

同一個方向的所有向量及其相反方向的所有向量,我們稱之為共線,其向量大小也許是不同的。

由於向量可以任意平移,其向量的加法,可按照首尾相接的原則來相加。將其中一個向量進行平移,使其起點位置與另一個向量的終點位置重合,那麼向量相加的結果就是最開始的起點指向最後的終點。多個向量相加同樣也可以通過平移使其首尾相接,得到合併之後的起點指向終點。

學習向量必須要清楚其物理意義,理解好相對位置的概念。

本文由小朱與數學原創,歡迎關注,帶你一起長知識!

相關焦點

  • 吳國平:要想滿分破解向量複雜運算,關鍵要掌握好向量基礎概念
    同時高中數學我們需要學到很多知識內容,而平面向量就像一個節點、橋梁,能把很多數學知識內容進行「交融」式結合,成為多個知識板塊之間的橋梁,如與平面解析幾何、數列等內容相互結合。要想考好高考數學,讓高考數學成績得到進一步提高,那麼大家就要掌握平面向量相關知識內容。因此,今天我們就一起來講講平面向量的概念,以及線性運算等相關知識內容。
  • 用概念激活向量 (CAVs) 理解深度網絡
    知識表達vs理解,性能vs可說明性,效率vs.簡單程度……任何模稜兩可的事物,都可以通過在準確性和可解釋性之間進行權衡來解釋。你關心的是獲得較好的結果還是理解這些結果是如何產生的?這是數據科學家在每一個深度學習場景中都需要回答的問題。許多深度學習技術在本質上是複雜的,儘管它們在許多場景中都非常精確,但它們可能變得難以解釋。
  • 寒假複習四|向量的概念及線性運算(高三一輪資料,高一二可用)
    最新考綱 1.了解向量的實際背景;2.理解平面向量的概念,理解兩個向量相等的含義;3.理解向量的幾何表示;4.掌握向量加法、減法的運算,並理解其幾何意義;5.掌握向量數乘的運算及其幾何意義,理解兩個向量共線的含義;6.了解向量線性運算的性質及其幾何意義
  • 初識幾何,你必須要理解的點線面
    幾何中最基本的概念就是點、線、面、體。點在幾何中是一個最基本的元素,一切幾何形狀都可以看作是點的集合,可以理解為幾何空間中任意位置都對應一個點,點不是一個實體、是沒有大小之分的,可以想像成是一個無限小的元素。直線是由點組成的,直線是無限長的、沒有寬度的,兩點可唯一確定一條直線。線段是從直線上截取下來的有長度的一段,其長度是兩個端點的距離。
  • 教學研討|6.1平面向量的概念(2019版新教材)
    基於以上分析,可以確定本節課的教學重點:向量的概念,向量的幾何表示,相等向量和共線向量的概念. 二、目標和目標解析 1.目標 (1)了解向量的實際背景,理解平面向量的概念和向量的幾何表示. (2)通過類比用帶箭頭的線段表示位移,理解用有向線段表示向量,進而理解向量的表示; (3)藉助有向線段的長度和方向,理解向量的模、零向量、單位向量、平行向量、相等向量、共線向量等定義;能弄清平行向量、相等向量、共線向量的關係.
  • 明白了為什麼學習向量數量積,再來理解它的定義
    向量數量積定義當我們學習到了向量數量積的定義這時我們心中可能會有疑問,為什麼要學數量積?如此定義數量積的意義是什麼?其實數學中所有概念的定義都不是憑空而來的,都是為了解決一類問題而定義的,這些概念和定義是有實際意義的。
  • 高等數學入門——向量的模、方向餘弦、投影的概念及計算公式
    系列簡介:這個系列文章講解高等數學的基礎內容,注重學習方法的培養,對初學者不易理解的問題往往會不惜筆墨加以解釋。
  • 用幾何思維幫你理解基、線性組合與向量空間
    鋪墊在介紹各種「高大上」的名詞之前,我們先來看下向量的幾何意義。現在有一個2維向量w=(2,1),把它畫在坐標軸上就是這個樣子的:我們可以把它看成是從原點(0,0)出發,終點是(2,1)的一段路徑或者一個箭頭,也可以把向量w抽象為1個點(因為所有的向量都是從原點出發,可以忽略掉路徑),這個點的坐標(2,1)就是它的向量坐標。
  • 流形中的向量(或者矢量)和向量場
    所以一定要深刻理解矢量空間;2) 向量空間沒有點的概念,但是歐式空間中,點是最基本的概念。首先建立(歐式空間中的)點和向量空間的聯繫;3) 人們發現歐式空間中的任意一個點為基礎,各種方向和長度的直線段,滿足矢量空間的條件(俗稱線性8條件);4) 我們反過來思考,歐式空間中的向量是先有的,矢量空間是抽象後的概念。
  • 谷歌大腦提出概念激活向量,助力神經網絡可解釋性研究
    你想要最佳結果還是想理解這些結果是如何產生的?這是數據科學家在每個深度學習場景中都要回答的問題。很多深度學習技術本質上是複雜的,儘管在很多情況下它們產生的結果是準確的,但是它們難以解釋。如果我們繪製一些著名深度學習模型的可解釋性和準確率,可以得到:深度學習模型的可解釋性不是一個單一的概念,可以跨多個層次來理解:要跨越上圖定義的層次來解釋模型,需要一些基礎的構建塊。在近期的一篇文章中,谷歌的研究人員概述了他們認為解釋模型所需的基礎構建塊。
  • 矩陣的瑰寶:深入挖掘特徵值和特徵向量,直觀地看抽象概念
    特徵值和特徵向量可能看起來是很抽象的概念,但它們在你周圍的世界中扮演著不可或缺的角色。因為一切都是由數據定義的,矩陣是處理數據的最佳工具,而它們又是矩陣中的瑰寶,可以揭示矩陣的性質。理解特徵值和特徵向量是什麼,如何推導它們,以及它們的應用,對于欣賞矩陣之美,以及更廣泛地理解數據和數學在世界中扮演的角色,都是不可或缺的。
  • ,用幾何思維理解矩陣的「逆」和向量的「點積」
    時刻,也就是讓你頓悟的時刻。面對線性代數中複雜的概念和公式,如果我們從幾何的角度去審視它們,就好比我們擁有了上帝視角,可以從大局上掌控它們,也可以更深入的理解它們的內涵。逆先來看矩陣的逆。這裡我們不會引入複雜的公式去介紹如何求矩陣的逆,我們要做的是,先深入理解它,然後再去計算它。
  • 用直觀的方法理解抽象的概念——擴張空間(線性代數)
    除了一個出色的、高效的生物學特徵外,它還說明了線性代數中的一個重要概念:擴張空間。為了直觀地解釋擴張空間,我將給你一個類比,就像我解釋線性相關一樣。這是用色彩組合來解釋線性代數概念的第二部分。第一部分是關於線性相關的,你可以在這裡讀到用直觀的方法理解抽象的概念——線性相關(線性代數)。紅色和黃色的跨度想像你是一個畫家,面前有一張空白畫布的。
  • 高中數學說課稿:《平面向量》
    ,零向量,單位向量,平行向量,共線向量,相等向量等基本概念.為使學生更好地掌握這些基本概念,同時深化其認知過程和探究過程.在教學中我將教學的順序做如下的調整:將本節教學中認知過程的教學內容適當集中,以突出這節課的主題;例題,習題部分主要由學生依照概念自行分析,獨立完成.(3)重點,難點,關鍵由於本節課是本章內容的第一節課,是學生學習本章的基礎.為了本章後面知識的學習,首先必須掌握向量的概念,要抓住向量的本質
  • 矩陣:特徵向量(Eigenvector)
    如果特徵值是負數,那說明了矩陣不但把向量拉長(縮短)了,而且讓向量指向了相反的方向。一個矩陣可能可以拉長(縮短)好幾個向量,所以它可能就有好多個特徵值。有趣的是,如果A是實對稱矩陣,那麼那些不同的特徵值對應的特徵向量肯定是互相正交的。我們也可以說,一個變換矩陣的所有特徵向量組成了這個變換矩陣的一組基。所謂基可以理解為坐標系的軸。
  • 抓住高中三角形五心向量結論本質,才能理解透、記得牢
    在本號已發表的文章「抓住兩個共性特徵,助你攻克高中數學三角形五心之向量結論的證明」中,利用向量分解、運算等基本技能推導出以下三角形五心之向量結論:若有ΔABC,O為其所在平面上一點, ∠A、∠B、∠C所對邊分別為a、b、c,則有:這些結論看上去比較簡潔,而且看上去形態近似,非常容易混淆,而基於向量分解與運算的推導過程本身並不能提供太多用來輔助辨析與記憶的信息
  • 用直觀的方法理解抽象的概念——線性相關(線性代數)
    在線性代數的課程中,你會被各種定義轟炸。線性代數教科書簡直就是一本充滿各種術語的字典,這些術語晦澀難懂,難以理解。學生們在考試前,只有幾個月的時間來理解特徵值,特徵向量,厄米特矩等。令人沮喪的是,老師通常不會在課堂上教矩陣的空間感、或者解釋方程的深刻含義。
  • 矩陣的重要特性:特徵向量
    我們也可以說,一個變換矩陣的所有特徵向量組成了這個變換矩陣的一組基。所謂基可以理解為坐標系的軸,我們平常用到的大多是直角坐標系,在線形代數中可以把這個坐標系扭曲、拉伸、旋轉,稱為基的變換。我們可以按我們的需求去設定基,但是基的軸之間必須是線形無關的,也就是保證坐標系的不同軸不要指向同一個方向或可以被別的軸組合而成,否則的話,原來的空間就「撐」不起來了。
  • 【數學】向量點乘(內積)和叉乘(外積、向量積)概念及幾何意義
    向量點乘(內積)和叉乘(外積、向量積)概念及幾何意義解讀(經典)。