1.矩陣上標 （1）AT T是transpose轉置。 （2）A-1 -1是inverse逆矩陣。 （3）A+ ①廣義逆矩陣，是逆矩陣的推廣，奇異矩陣（行列式為0的方陣）和非方陣，沒有逆矩 ...

兩個向量的點積 import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) a2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6]) a3 = np.dot(a1, a2) print(a3) # 70，對應位置的值相乘再相加 向量與矩陣的點積 ...

代數定義： 幾何定義 進而可以進一步判斷兩個向量是否同一方向或正交(即垂直)等方向關系，具體對應關系為： a∙b>0→方向基本相同，夾角在0°到90°之間 a∙b=0→ 正交，相互垂直 ...

轉自：http://blog.csdn.net/zhiyi_2012/article/details/12972813 在數學中，數量積（也稱為內積、標量積、點積、點乘）是接受在實數R上的兩個向量並返回一個實數值標量的二元運算。它是歐幾里得空間的標准內積。 幾何學定義與例子 兩個向量 ...

向量的點積（英語：dot product）（數量積的定義）： 幾何意義是：是一條邊向另一條邊的投影乘以另一條邊的長度。 在其物理上面的幾何意義是容易理解的。如下圖所示： 現在求F1在水平方向上的做功： W = F1 * Cosθ * S 那么套用數量積公式 ...

1 向量點積 向量點積度量兩向量的相似度，可以分別從直角坐標與極坐標角度進行理解。 向量 ， 點積可被分解為兩個方向的乘積之和，如下圖： 通俗的說，假如 x 方向表示蘋果，y 方向表示橙子， 表示有 個蘋果， 個橙子，對蘋果乘以 ，對橙子乘以 ，最終 ...

一、向量數量積用於計算向量夾角 中學階段學空間幾何時，知道用兩個向量a,b之間的數量積來計算向量之間的夾角。 這是因為三角形的余弦定理： △ABC中角A、B、C對應的邊分別為a、b、c則有cosA=(b²+c²-a²)/(2bc)cosB=(a²+c²-b²)/(2ac)cosC=(a²+b ...

設兩個向量$\mathbf{a} = \overrightarrow{OA} = (x_1, y_1), \mathbf{b} = \overrightarrow{OB} = (x_2, y_2)$，兩向量夾角為$\theta$，向量點積的定義如下： $$\mathbf{a} \cdot ...