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<h5>이 항목의 수학노트 원문주소</h5>
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==개요==
  
* [[공간벡터]]
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* 3차원 유클리드 공간의 벡터
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* 더 일반적인 벡터공간으로 추상화되며, [[선형대수학]] 에서 공부하게 된다
  
 
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<h5>개요</h5>
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==정의==
  
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* Euclid공간 <math>\mathbb{E}^3</math>는 세 실수 <math>a_ 1, a_ 2, a_ 3</math>로 된 순서쌍 <math>\mathbf{a}=(a_ 1, a_ 2, a_ 3)</math> 들의 집합을 의미하며, 이 순서쌍 <math>\mathbf{a}</math>를 <math>\mathbb{E}^3</math>의 <em style="line-height: 2em;">'''점 (point)'''</em> 또는 '''<em style="line-height: 2em;">벡터(vector)</em>'''라 한다.
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*  점 (0, 0, 0)에 대응되는 벡터를 '''<em style="line-height: 2em;">영벡터(zero vector)</em>'''라고 부르고 '''0'''으로 나타낸다.
  
 
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<h5 style="line-height: 3.428em; margin: 0px; color: rgb(34, 61, 103); font-family: 'malgun gothic',dotum,gulim,sans-serif; font-size: 1.166em; background-position: 0px 100%;">정의</h5>
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*  Euclid공간 <math>\mathbb{E}^3</math>는 세 실수 <math>a_1, a_2, a_3</math>로 된 순서쌍 <math>\mathbf{a}=(a_1, a_2, a_3)</math> 들의 집합을 의미하며, 이 순서쌍 <math>\mathbf{a}</math>를 <math>\mathbb{E}^3</math>의 <em style="line-height: 2em;">'''점(point)'''</em> 또는 '''<em style="line-height: 2em;">벡터(vector)</em>'''라 한다.<br>
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==백터의 연산==
*  점 (0, 0, 0)에 대응되는 벡터를 '''<em style="line-height: 2em;">영벡터(zero vector)</em>'''라고 부르고 '''0'''으로 나타낸다.<br>
 
  
 
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* <math>\mathbb{E}^3</math>의 두 벡터 <math>\mathbf{a}=(a_ 1, a_ 2, a_ 3)</math>, <math>\mathbf{b}=(b_ 1, b_ 2, b_ 3)</math>에 대하여 이들의 '''합<em>(sum)</em>'''은 <math>\mathbf{a}+\mathbf{b}=(a_ 1+b_ 1, a_ 2+b_ 2, a_ 3+b_ 3)</math>이고 다음 성질을 만족한다.
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** <math>\mathbf{a}+\mathbf{b}=\mathbf{b}+\mathbf{a}</math> (교환법칙)
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** <math>(\mathbf{a}+\mathbf{b})+\mathbf{c}=\mathbf{a}+(\mathbf{b}+\mathbf{c})</math> (결합법칙)
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** <math>\mathbb{E}^3</math>의 모든 <math>\mathbf{a}</math>에 대하여, <math>\mathbf{a}+\mathbf{0}=\mathbf{a}</math>(영벡터의 존재)
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** <math>\mathbb{E}^3</math>의 벡터 <math>\mathbf{a}</math>에 대하여, <math>\mathbf{a}+(-\mathbf{a})=\mathbf{0}</math>(역벡터의 존재)
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* <math>k\in\mathbb{R}</math>와 <math>\mathbb{E}^3</math>의 벡터 <math>\mathbf{a}=(a_ 1, a_ 2, a_ 3)</math>에서 <math>\mathbf{a}</math>의 '''<math>k</math>배<em>(k multiple)</em>'''는 <math>k\mathbf{a}</math>는 <math>k\mathbf{a}=(ka_ 1, ka_ 2, ka_ 3)</math>이고 다음 성질을 만족한다.
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** <math>k_ 1(k_ 2a)=(k_ 1k_ 2)a</math> (결합법칙)
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** <math>(k_ 1+k_ 2)a=k_ 1a+k_ 2a</math> (분배법칙)
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** <math>k(a+b)=ka+kb</math> (분배법칙)
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** <math>1a=a</math>
  
 
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==메모==
  
<h5>백터의 연산</h5>
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* <math>\mathbb{E}^3</math>의 두 벡터 <math>\mathbf{a}=(a_1, a_2, a_3)</math>, <math>\mathbf{b}=(b_1, b_2, b_3)</math>에 대하여 이들의 '''합<em>(sum)</em>'''은 <math>\mathbd{a}+\mathbd{b}=(a_1+b_1, a_2+b_2, a_3+b_3)</math>이고 다음 성질을 만족한다.<br>
 
** <math>\mathbd{a}+\mathbd{b}=\mathbd{b}+\mathbd{a}</math> (교환법칙)<br>
 
** <math>(\mathbd{a}+\mathbd{b})+\mathbd{c}=\mathbd{a}+(\mathbd{b}+\mathbd{c})</math> (결합법칙)<br>
 
** <math>\mathbb{E}^3</math>의 모든 <math>\mathbd{a}</math>에 대하여, <math>\mathbd{a}+\mathbd{0}=\mathbd{a}</math>(영벡터의 존재)<br>
 
** <math>\mathbb{E}^3</math>의 벡터 <math>\mathbd{a}</math>에 대하여, <math>\mathbd{a}+(-\mathbd{a})=\mathbd{0}</math>(역벡터의 존재)<br>
 
* <math>k\in\mathbb{R}^3</math>와 <math>\mathbb{E}^3</math>의 벡터 <math>\mathbf{a}=(a_1, a_2, a_3)</math>에서 <math>\mathbd{a}</math>의 '''<math>k</math>배<em>(k multiple)</em>'''는 <math>k\mathbd{a}</math>는 <math>k\mathbd{a}=(ka_1, ka_2, ka_3)</math>이고 다음 성질을 만족한다.<br>
 
** <math>k_1(k_2a)=(k_1k_2)a</math> (결합법칙)<br>
 
** <math>(k_1+k_2)a=k_1a+k_2a</math> (분배법칙)<br>
 
** <math>k(a+b)=ka+kb</math> (분배법칙)<br>
 
** <math>1a=a</math><br>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<h5>재미있는 사실</h5>
 
 
 
 
 
  
 
* Math Overflow http://mathoverflow.net/search?q=
 
* Math Overflow http://mathoverflow.net/search?q=
* 네이버 지식인 http://kin.search.naver.com/search.naver?where=kin_qna&query=
 
  
 
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<h5>역사</h5>
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==역사==
  
 
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* http://www.google.com/search?hl=en&tbs=tl:1&q=
 
* http://www.google.com/search?hl=en&tbs=tl:1&q=
* [[수학사연표 (역사)|수학사연표]]
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* [[수학사 연표]]
  
 
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<h5>메모</h5>
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==메모==
  
 
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<h5>관련된 항목들</h5>
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==관련된 항목들==
  
* [[벡터의 내적]]<br>
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* [[벡터의 내적]]
* [[벡터의 외적(cross product)|벡터의 외적]]<br>
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* [[벡터의 외적(cross product)|벡터의 외적]]

2020년 11월 16일 (월) 07:30 기준 최신판

개요

  • 3차원 유클리드 공간의 벡터
  • 더 일반적인 벡터공간으로 추상화되며, 선형대수학 에서 공부하게 된다



정의

  • Euclid공간 \(\mathbb{E}^3\)는 세 실수 \(a_ 1, a_ 2, a_ 3\)로 된 순서쌍 \(\mathbf{a}=(a_ 1, a_ 2, a_ 3)\) 들의 집합을 의미하며, 이 순서쌍 \(\mathbf{a}\)를 \(\mathbb{E}^3\)의 점 (point) 또는 벡터(vector)라 한다.
  • 점 (0, 0, 0)에 대응되는 벡터를 영벡터(zero vector)라고 부르고 0으로 나타낸다.



백터의 연산

  • \(\mathbb{E}^3\)의 두 벡터 \(\mathbf{a}=(a_ 1, a_ 2, a_ 3)\), \(\mathbf{b}=(b_ 1, b_ 2, b_ 3)\)에 대하여 이들의 (sum)은 \(\mathbf{a}+\mathbf{b}=(a_ 1+b_ 1, a_ 2+b_ 2, a_ 3+b_ 3)\)이고 다음 성질을 만족한다.
    • \(\mathbf{a}+\mathbf{b}=\mathbf{b}+\mathbf{a}\) (교환법칙)
    • \((\mathbf{a}+\mathbf{b})+\mathbf{c}=\mathbf{a}+(\mathbf{b}+\mathbf{c})\) (결합법칙)
    • \(\mathbb{E}^3\)의 모든 \(\mathbf{a}\)에 대하여, \(\mathbf{a}+\mathbf{0}=\mathbf{a}\)(영벡터의 존재)
    • \(\mathbb{E}^3\)의 벡터 \(\mathbf{a}\)에 대하여, \(\mathbf{a}+(-\mathbf{a})=\mathbf{0}\)(역벡터의 존재)
  • \(k\in\mathbb{R}\)와 \(\mathbb{E}^3\)의 벡터 \(\mathbf{a}=(a_ 1, a_ 2, a_ 3)\)에서 \(\mathbf{a}\)의 \(k\)배(k multiple)는 \(k\mathbf{a}\)는 \(k\mathbf{a}=(ka_ 1, ka_ 2, ka_ 3)\)이고 다음 성질을 만족한다.
    • \(k_ 1(k_ 2a)=(k_ 1k_ 2)a\) (결합법칙)
    • \((k_ 1+k_ 2)a=k_ 1a+k_ 2a\) (분배법칙)
    • \(k(a+b)=ka+kb\) (분배법칙)
    • \(1a=a\)

메모



역사



메모

관련된 항목들