"벡터의 외적(cross product)"의 두 판 사이의 차이

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* <math>\mathbf{a}\times\mathbf{b}=-(\mathbf{b}\times\mathbf{a})</math><br>
 
* <math>\mathbf{a}\times\mathbf{b}=-(\mathbf{b}\times\mathbf{a})</math><br>
 
* <math>\mathbf{a}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \mathbf{b}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b})=0</math>
 
* <math>\mathbf{a}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \mathbf{b}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b})=0</math>
*  라그랑지 항등식<br><math>|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|^{2}+|\mathbf{a}\cdot \mathbf{b}|^{2}=|\mathbf{a}}|^{2}|\mathbf{b}|^{2}</math><br>
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*  라그랑지 항등식<br><math>|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|^{2}+(\mathbf{a}\cdot \mathbf{b})^{2}=|\mathbf{a}}|^{2}|\mathbf{b}|^{2}</math><br>
 
*  벡터 삼중곱 (라그랑지 공식)<br><math>\mathbf{a}\times (\mathbf{b}\times \mathbf{c}) = (\mathbf{a}\cdot\mathbf{c})\mathbf{b}  - (\mathbf{a}\cdot\mathbf{b})\mathbf{c}</math><br>
 
*  벡터 삼중곱 (라그랑지 공식)<br><math>\mathbf{a}\times (\mathbf{b}\times \mathbf{c}) = (\mathbf{a}\cdot\mathbf{c})\mathbf{b}  - (\mathbf{a}\cdot\mathbf{b})\mathbf{c}</math><br>
 
*  스칼라 삼중곱<br><math>\mathbf{a}\cdot(\mathbf{b}\times \mathbf{c})= \mathbf{b}\cdot(\mathbf{c}\times \mathbf{a})= \mathbf{c}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \begin{vmatrix}  a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \\ \end{vmatrix}</math><br>
 
*  스칼라 삼중곱<br><math>\mathbf{a}\cdot(\mathbf{b}\times \mathbf{c})= \mathbf{b}\cdot(\mathbf{c}\times \mathbf{a})= \mathbf{c}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \begin{vmatrix}  a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \\ \end{vmatrix}</math><br>
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<h5 style="margin: 0px; line-height: 2em;">외적의 일반화</h5>
 
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*  외적의 공리<br>
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다음과 같은 외적의 공리를 사용하여, 일반화하자.<br>
**  bilinearity<br>
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**  겹선형성(bilinearity)<br>
 
** <math>\mathbf{a}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \mathbf{b}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b})=0</math>
 
** <math>\mathbf{a}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \mathbf{b}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b})=0</math>
**  라그랑지 항등식 <math>|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|^{2}+|\mathbf{a}\cdot \mathbf{b}|^{2}=|\mathbf{a}}|^{2}|\mathbf{b}|^{2}</math><br>
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**  라그랑지 항등식 <math>|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|^{2}+(\mathbf{a}\cdot \mathbf{b})^{2}=|\mathbf{a}}|^{2}|\mathbf{b}|^{2}</math><br>
 
*  (정리) 이 세 조건을 만족시키는 <math>\mathbb{R}^{n}</math> 위에 정의된 이항연산이 존재한다면, <math>n=1,3,7</math> 이 성립한다.<br> (증명)<br>'''[Massey1983]''', '''[Walsh1967]''' 참조<br> 외적의 공리를 만족시키는 <math>\mathbb{R}^{n}</math> 위에 정의된 이항연산 x 가 존재한다고 하자. <math>\mathbb{R}^{n+1}</math> 위에 다음과 같은 이항연산을 정의할 수 있다.<br><math>(a,\mathbf{x)}(b,\mathbf{y)}:=(ab-\mathbf{x}\cdot\mathbf{y},a\mathbf{y}+b\mathbf{x}+\mathbf{x}\times\mathbf{y})</math><br> 그러면 다음의 두 사실을 확인할 수 있다.<br><math>(1,\mathbf{0)}(a,\mathbf{x)}=(a,\mathbf{x)}(1,\mathbf{0)}=(a,\mathbf{x)}</math><br><math>|(a,\mathbf{x)}(b,\mathbf{y)}|^2=|(a,\mathbf{x)}|^{2}|(b,\mathbf{y)}|^2</math><br> composition 대수에 대한 후르비츠의 정리([[1,2,4,8 과 1,3,7]] 항목 참조) 로부터 <math>n=1,3,7</math> 을 얻는다. ■<br>
 
*  (정리) 이 세 조건을 만족시키는 <math>\mathbb{R}^{n}</math> 위에 정의된 이항연산이 존재한다면, <math>n=1,3,7</math> 이 성립한다.<br> (증명)<br>'''[Massey1983]''', '''[Walsh1967]''' 참조<br> 외적의 공리를 만족시키는 <math>\mathbb{R}^{n}</math> 위에 정의된 이항연산 x 가 존재한다고 하자. <math>\mathbb{R}^{n+1}</math> 위에 다음과 같은 이항연산을 정의할 수 있다.<br><math>(a,\mathbf{x)}(b,\mathbf{y)}:=(ab-\mathbf{x}\cdot\mathbf{y},a\mathbf{y}+b\mathbf{x}+\mathbf{x}\times\mathbf{y})</math><br> 그러면 다음의 두 사실을 확인할 수 있다.<br><math>(1,\mathbf{0)}(a,\mathbf{x)}=(a,\mathbf{x)}(1,\mathbf{0)}=(a,\mathbf{x)}</math><br><math>|(a,\mathbf{x)}(b,\mathbf{y)}|^2=|(a,\mathbf{x)}|^{2}|(b,\mathbf{y)}|^2</math><br> composition 대수에 대한 후르비츠의 정리([[1,2,4,8 과 1,3,7]] 항목 참조) 로부터 <math>n=1,3,7</math> 을 얻는다. ■<br>
  
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<h5 style="margin: 0px; line-height: 3.428em; color: rgb(34, 61, 103); font-family: 'malgun gothic',dotum,gulim,sans-serif; font-size: 1.166em; background-position: 0px 100%;">재미있는 사실</h5>
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* http://www.physicsforums.com/showthread.php?t=66085<br>
  
 
 
 
 
  
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<h5>역사</h5>
  
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* Josiah Willard Gibbs published a treatise on vector algebra which included a definition of the vector dot product and vector cross product.
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* http://www.google.com/search?hl=en&tbs=tl:1&q=vector+cross+product[[수학사연표 (역사)|]]
 
* [[수학사연표 (역사)|수학사연표]]
 
* [[수학사연표 (역사)|수학사연표]]
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2010년 9월 16일 (목) 15:09 판

이 항목의 스프링노트 원문주소

 

 

개요
  • 삼차원 유클리드 벡터공간에 정의된 이항연산
  • 두 벡터 \(\mathbf{a}, \mathbf{b}\)의 외적 \(\mathbf{a}\times\mathbf{b}\)는 \(\mathbf{a}, \mathbf{b}\)에 각각 수직이며, 크기가 \(|\mathbf{a}| |\mathbf{b}|\sin\theta\)인 벡터가 된다
  • 벡터의 크기는 두 벡터가 만드는 평행사변형의 넓이와 같게 됨

 

 

 

정의
  • 단위벡터 \(\mathbf{i}=(1,0,0), \mathbf{j}=(0,1,0), \mathbf{k}=(0,0,1)\)
  • 두 벡터 \(\mathbf a = (a_1, a_2, a_3)\)과 \(\mathbf b = (b_1, b_2, b_3)\)에 대하여 다음과 같이 정의됨
    \(\mathbf{a}\times\mathbf{b}=\det \begin{bmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ \end{bmatrix}\)
    \(=(a_2b_3-a_3b_2,a_3b_1-a_1b_3,a_1b_2-a_2b_1)\)

 

 

성질
  • 겹선형성 (bilinearity)
  • \(\mathbf{a}\times\mathbf{b}=-(\mathbf{b}\times\mathbf{a})\)
  • \(\mathbf{a}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \mathbf{b}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b})=0\)
  • 라그랑지 항등식
    \(|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|^{2}+(\mathbf{a}\cdot \mathbf{b})^{2}=|\mathbf{a}}|^{2}|\mathbf{b}|^{2}\)
  • 벡터 삼중곱 (라그랑지 공식)
    \(\mathbf{a}\times (\mathbf{b}\times \mathbf{c}) = (\mathbf{a}\cdot\mathbf{c})\mathbf{b} - (\mathbf{a}\cdot\mathbf{b})\mathbf{c}\)
  • 스칼라 삼중곱
    \(\mathbf{a}\cdot(\mathbf{b}\times \mathbf{c})= \mathbf{b}\cdot(\mathbf{c}\times \mathbf{a})= \mathbf{c}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \\ \end{vmatrix}\)
  • 자코비 항등식
    \(\mathbf{a}\times (\mathbf{b}\times \mathbf{c})+\mathbf{b}\times (\mathbf{c}\times \mathbf{a})+\mathbf{c}\times (\mathbf{a}\times \mathbf{b})=\mathbf{0}\)

 

 

사원수와의 관계
  • 사원수의 곱셈은 3차원 벡터의 내적, 외적과 다음과 같은 관계를 가진다.
  • 사원수 \(a+x_1i+x_2j+x_3k\)를 \(\mathbf{x}=(x_1,x_2,x_3)\)로 두어 \((a,\mathbf{x)}\)로 쓰자.
  • \((a+x_1i+x_2j+x_3k)\cdot (b+y_1i+y_2j+y_3k)=(a,\mathbf{x)}\cdot(b,\mathbf{y)}=(ab-\mathbf{x}\cdot\mathbf{y},a\mathbf{y}+b\mathbf{x}+\mathbf{x}\times\mathbf{y})\)
  • 여기서 \(\times\) 는 3차원 벡터의 외적

 

 

외적의 일반화
  • 다음과 같은 외적의 공리를 사용하여, 일반화하자.
    • 겹선형성(bilinearity)
    • \(\mathbf{a}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b}) = \mathbf{b}\cdot(\mathbf{a}\times \mathbf{b})=0\)
    • 라그랑지 항등식 \(|\mathbf{a}\times\mathbf{b}|^{2}+(\mathbf{a}\cdot \mathbf{b})^{2}=|\mathbf{a}}|^{2}|\mathbf{b}|^{2}\)
  • (정리) 이 세 조건을 만족시키는 \(\mathbb{R}^{n}\) 위에 정의된 이항연산이 존재한다면, \(n=1,3,7\) 이 성립한다.
    (증명)
    [Massey1983], [Walsh1967] 참조
    외적의 공리를 만족시키는 \(\mathbb{R}^{n}\) 위에 정의된 이항연산 x 가 존재한다고 하자. \(\mathbb{R}^{n+1}\) 위에 다음과 같은 이항연산을 정의할 수 있다.
    \((a,\mathbf{x)}(b,\mathbf{y)}:=(ab-\mathbf{x}\cdot\mathbf{y},a\mathbf{y}+b\mathbf{x}+\mathbf{x}\times\mathbf{y})\)
    그러면 다음의 두 사실을 확인할 수 있다.
    \((1,\mathbf{0)}(a,\mathbf{x)}=(a,\mathbf{x)}(1,\mathbf{0)}=(a,\mathbf{x)}\)
    \(|(a,\mathbf{x)}(b,\mathbf{y)}|^2=|(a,\mathbf{x)}|^{2}|(b,\mathbf{y)}|^2\)
    composition 대수에 대한 후르비츠의 정리(1,2,4,8 과 1,3,7 항목 참조) 로부터 \(n=1,3,7\) 을 얻는다. ■

 

 

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