"벡터의 내적"의 두 판 사이의 차이
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* 두 n차원 벡터 <math>\mathbf a = (a_1, a_2, \cdots , a_n)</math>과 <math>\mathbf b = (b_1, b_2, \cdots , b_n)</math> 에 대하여, 내적은 다음과 같이 정의된다<br><math>\mathbf{a}\cdot \mathbf{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + \cdots + a_nb_n = \sum_{i=1}^n a_ib_i</math><br> | * 두 n차원 벡터 <math>\mathbf a = (a_1, a_2, \cdots , a_n)</math>과 <math>\mathbf b = (b_1, b_2, \cdots , b_n)</math> 에 대하여, 내적은 다음과 같이 정의된다<br><math>\mathbf{a}\cdot \mathbf{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + \cdots + a_nb_n = \sum_{i=1}^n a_ib_i</math><br> | ||
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| − | + | * 원점과 두 벡터 <math>\mathbf a = (2,1)</math>, <math>\mathbf b = (1,3)</math>로 이루어진 삼각형의 원점에서의 각의 크기 | |
| + | * 코사인법칙과 벡터의 내적을 통한 방법의 비교 | ||
2010년 1월 1일 (금) 03:11 판
이 항목의 스프링노트 원문주소
개요
정의
- 두 n차원 벡터 \(\mathbf a = (a_1, a_2, \cdots , a_n)\)과 \(\mathbf b = (b_1, b_2, \cdots , b_n)\) 에 대하여, 내적은 다음과 같이 정의된다
\(\mathbf{a}\cdot \mathbf{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + \cdots + a_nb_n = \sum_{i=1}^n a_ib_i\)
코사인 법칙으로부터의 유도
- 삼각형의 두 변의 길이와 그 끼인 각에 대하여, 나머지 한변의 길이를 다음과 같이 표현할 수 있음
\(c^2 = a^2 + b^2 - 2ab\cos\theta\)
(정리) 내적에 관한 다음 공식을 통해, 두 벡터간의 각도 \(\theta\)를 쉽게 계산할 수 있음
\(\mathbf a \cdot \mathbf b = |\mathbf a| \cdot |\mathbf b| \cos \theta\)
(증명)
일반적인 경우, \(\mathbf a ,\mathbf b,\mathbf a - \mathbf b\) 세 벡터는 삼각형을 이룬다.
\(a= |\mathbf a| \), \(b=|\mathbf b| \), \(c=|\mathbf a - \mathbf b| \) 로 두자.
\(c^2-a^2-b^2=|\mathbf a - \mathbf b| ^2-|\mathbf a|^2 -|\mathbf b|^2 =(\mathbf a - \mathbf b)\cdot(\mathbf a - \mathbf b)-(\mathbf a \cdot \mathbf a)-(\mathbf b \cdot \mathbf b)=-2\mathbf a \cdot \mathbf b\)
코사인법칙으로부터 \(\mathbf a \cdot \mathbf b = ab\cos\theta= |\mathbf a| \cdot |\mathbf b| \cos \theta\) 를 얻는다.
삼각형에의 응용
- 원점과 두 벡터 \(\mathbf a = (2,1)\), \(\mathbf b = (1,3)\)로 이루어진 삼각형의 원점에서의 각의 크기
- 코사인법칙과 벡터의 내적을 통한 방법의 비교
재미있는 사실
역사
관련된 다른 주제들
수학용어번역
사전 형태의 자료
- http://ko.wikipedia.org/wiki/내적
- http://en.wikipedia.org/wiki/inner_product
- http://www.wolframalpha.com/input/?i=
- NIST Digital Library of Mathematical Functions
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