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1、向量-向量叉乘向量点乘2010年07月28日星期三14:33向量(Vector)在几乎所有的几何问题中,向量(有时也称矢量)是一个基本点。向量的定义包含方向和一个数(长度)。在二维空间中,一个向量可以用一对x和y来表示。例如由点(1,3)到(5,1的向量可以用(4,-2)来表示。这里大家要特别注意,我这样说并不代表向量定义了起点和终点。向量仅仅定义方向和长度。向量加法向量也支持各种数学运算。最简单的就是加法。我们可以对两个向量相加,得到的仍然是一个向量。我们有: V1(x1,y1)+V2(x2,y2)=V3(x1+x2,y1+y2)下图表示了四个向量相加。注意
2、就像普通的加法一样,相加的次序对结果没有影响(满足交换律),减法也是一样的。点乘(DotProduct)如果说加法是凭直觉就可以知道的,另外还有一些运算就不是那么明显的,比如点乘和叉乘。点乘比较简单,是相应元素的乘积的和: V1(x1,y1) ·V2(x2,y2)=x1*x2+y1*y2注意结果不是一个向量,而是一个标量(Scalar)。点乘有什么用呢,我们有: A ·B=
3、A
4、
5、B
6、Cos(θ)θ是向量A和向量B见的夹角。这里
7、A
8、我们称为向量A的模(norm),也就是A的长度,在二维空间中就是
9、A
10、=sqrt(x2+y2)。这样我们就和容易计算两条线的
11、夹角: Cos(θ)=A·B/(
12、A
13、
14、B
15、)当然你知道要用一下反余弦函数acos()啦。(回忆一下cos(90)=0和cos(0)=1还是有好处的,希望你没有忘记。)这可以告诉我们如果点乘的结果,简称点积,为0的话就表示这两个向量垂直。当两向量平行时,点积有最大值另外,点乘运算不仅限于2维空间,他可以推广到任意维空间。(译注:不少人对量子力学中的高维空间无法理解,其实如果你不要试图在视觉上想象高维空间,而仅仅把它看成三维空间在数学上的推广,那么就好理解了)叉乘(crossproduct)相对于点乘,叉乘可能更有用吧。2维空间中的叉乘是: V1(x1,y1
16、)×V2(x2,y2)=x1y2–y1x2看起来像个标量,事实上叉乘的结果是个向量,方向在z轴上。上述结果是它的模。在二维空间里,让我们暂时忽略它的方向,将结果看成一个向量,那么这个结果类似于上述的点积,我们有: A×B=
17、A
18、
19、B
20、Sin(θ)然而角度θ和上面点乘的角度有一点点不同,他是有正负的,是指从A到B的角度。下图中θ为负。另外还有一个有用的特征那就是叉积的绝对值就是A和B为两边说形成的平行四边形的面积。也就是AB所包围三角形面积的两倍。在计算面积时,我们要经常用到叉积。(译注:三维及以上的叉乘参看维基:http://en.wikipedia.org/
21、wiki/Cross_product)点-线距离找出一个点和一条线间的距离是经常遇见的几何问题之一。假设给出三个点,A,B和C,你想找出点C到点A、B定出的直线间距离。第一步是找出A到B的向量AB和A到C的向量AC,现在我们用该两向量的叉积除以
22、AB
23、,这就是我们要找的的距离了(下图中的红线)。 d=(ABxAC)/
24、AB
25、如果你有基础的高中几何知识,你就知道原因了。上一节我们知道(ABXAC)/2是三角形ABC的面积,这个三角形的底是
26、AB
27、,高就是C到AB的距离。有时叉积得到的是一个负值,这种情况下距离就是上述结果的绝对值。当我们要找点到线段的距离时,情况
28、变得稍稍复杂一些。这时线段与点的最短距离可能是点到线段的某一端点,而不是点到直线的垂线。例如上图中点C到线段AB的最短距离应该是线段BC。我们有集中不同的方法来判断这种特殊情况。第一种情况是计算点积ABBc来判定两线段间夹角。如果点积大于等于零,那么表示AB到BC是在-90到90度间,也就是说C到AB的垂线在AB外,那么AB上到C距离最近的点就是B。同样,如果BAAC大于等于零,那么点A就是距离C最近的点。如果两者均小于零,那么距离最近的点就在线段AB中的莫一点。源代码参考如下: //ComputethedotproductAB BC intdot(
29、int[]A,int[]B,int[]C){ AB=newint[2]; BC=newint[2]; AB[0]=B[0]-A[0]; AB[1]=B[1]-A[1]; BC[0]=C[0]-B[0]; BC[1]=C[1]-B[1]; intdot=AB[0]*BC[0]+AB[1]*BC[1]; returndot; } //ComputethecrossproductABxAC intcross(int[]A,int[]B,int
30、[]C){