Vektorlarning skalar mahsuloti (bundan buyon matnda SP deb yuritiladi). Aziz do'stlar! Matematik imtihon vektorlarni echish bo'yicha bir guruh muammolarni o'z ichiga oladi. Biz allaqachon ba'zi muammolarni ko'rib chiqdik. Siz ularni "Vektorlar" toifasida ko'rishingiz mumkin. Umuman olganda, vektorlar nazariyasi murakkab emas, asosiysi uni izchil o'rganishdir. Maktab matematika kursida vektorlar bilan hisob-kitoblar va amallar oddiy, formulalar murakkab emas. Ko'rib chiqing. Ushbu maqolada biz vektorlarning SP bo'yicha muammolarni tahlil qilamiz (Yagona davlat imtihoniga kiritilgan). Endi nazariyaga "cho'milish":

H Vektorning koordinatalarini topish uchun uning oxiri koordinatalaridan ayirish kerakuning kelib chiqishining tegishli koordinatalari

Va yana:

*Vektor uzunligi (modul) quyidagicha aniqlanadi:

Bu formulalarni eslab qolish kerak!!!

Vektorlar orasidagi burchakni ko'rsatamiz:

0 dan 180 0 gacha o'zgarishi mumkinligi aniq(yoki 0 dan Pi gacha radianlarda).

Skayar ko'paytmaning belgisi haqida ba'zi xulosalar chiqarishimiz mumkin. Vektorlarning uzunligi ijobiy qiymatga ega, bu aniq. Bu shuni anglatadiki, skalar mahsulotning belgisi vektorlar orasidagi burchakning kosinus qiymatiga bog'liq.

Mumkin holatlar:

1. Agar vektorlar orasidagi burchak o'tkir bo'lsa (0 0 dan 90 0 gacha), u holda burchakning kosinasi musbat qiymatga ega bo'ladi.

2. Agar vektorlar orasidagi burchak o'tmas bo'lsa (90 0 dan 180 0 gacha), u holda burchakning kosinasi manfiy qiymatga ega bo'ladi.

*Nol gradusda, ya'ni vektorlar bir xil yo'nalishga ega bo'lganda, kosinus birga teng bo'ladi va shunga mos ravishda natija ijobiy bo'ladi.

180 o da, ya'ni vektorlar qarama-qarshi yo'nalishga ega bo'lsa, kosinus minus birga teng,va shunga ko'ra natija salbiy bo'ladi.

Endi MUHIM NOKTA!

90 o da, ya'ni vektorlar bir-biriga perpendikulyar bo'lganda, kosinus nolga teng, shuning uchun SP nolga teng. Bu fakt (natija, xulosa) vektorlarning nisbiy pozitsiyasi haqida gapiradigan ko'plab muammolarni hal qilishda, shu jumladan matematika topshiriqlarining ochiq bankiga kiritilgan masalalarda qo'llaniladi.

Keling, bayonotni tuzamiz: skalar mahsulot nolga teng bo'ladi, agar bu vektorlar perpendikulyar to'g'rilarda yotsa.

Shunday qilib, SP vektorlari uchun formulalar:

Agar vektorlarning koordinatalari yoki ularning boshlanishi va oxiri nuqtalarining koordinatalari ma'lum bo'lsa, biz har doim vektorlar orasidagi burchakni topishimiz mumkin:

Keling, vazifalarni ko'rib chiqaylik:

27724 a va b vektorlarning skalyar ko‘paytmasini toping.

Ikki formuladan biri yordamida vektorlarning skalyar mahsulotini topishimiz mumkin:

Vektorlar orasidagi burchak noma'lum, lekin biz vektorlarning koordinatalarini osongina topamiz va keyin birinchi formuladan foydalanamiz. Ikkala vektorning kelib chiqishi koordinatalarning kelib chiqishiga to'g'ri kelganligi sababli, bu vektorlarning koordinatalari ularning uchlari koordinatalariga teng, ya'ni

Vektorning koordinatalarini qanday topish mumkinligi maqolada tasvirlangan.

Biz hisoblaymiz:

Javob: 40

Vektorlarning koordinatalarini topamiz va formuladan foydalanamiz:

Vektorning koordinatalarini topish uchun vektor oxiri koordinatalaridan uning boshlanishining mos keladigan koordinatalarini ayirish kerak, ya'ni

Skayar mahsulotni hisoblaymiz:

Javob: 40

a va b vektorlar orasidagi burchakni toping. Javobingizni darajalarda bering.

Vektorlarning koordinatalari quyidagi shaklga ega bo'lsin:

Vektorlar orasidagi burchakni topish uchun vektorlarning skalyar mahsuloti formulasidan foydalanamiz:

Vektorlar orasidagi burchakning kosinusu:

Demak:

Ushbu vektorlarning koordinatalari teng:

Keling, ularni formulaga almashtiramiz:

Vektorlar orasidagi burchak 45 daraja.

Javob: 45

Vektorlarning nuqta mahsuloti

Biz vektorlar bilan ishlashda davom etamiz. Birinchi darsda Dummies uchun vektorlar Biz vektor tushunchasini, vektorlar bilan amallarni, vektor koordinatalarini va vektorlar bilan eng oddiy masalalarni ko'rib chiqdik. Agar siz ushbu sahifaga birinchi marta qidiruv tizimidan kelgan bo'lsangiz, yuqoridagi kirish maqolasini o'qishni qat'iy tavsiya qilaman, chunki materialni o'zlashtirish uchun siz men foydalanadigan atamalar va belgilar bilan tanishishingiz, vektorlar haqida asosiy bilimlarga ega bo'lishingiz kerak. asosiy muammolarni hal qila olish. Ushbu dars mavzuning mantiqiy davomi bo'lib, unda men vektorlarning skalyar mahsulotidan foydalanadigan tipik vazifalarni batafsil tahlil qilaman. Bu JUDA MUHIM faoliyat.. Misollarni o'tkazib yubormaslikka harakat qiling; ular foydali bonus bilan birga keladi - amaliyot sizga o'rgangan materialingizni mustahkamlashga va analitik geometriyadagi umumiy muammolarni hal qilishda yaxshiroq bo'lishga yordam beradi.

Vektorlarni qo'shish, vektorni songa ko'paytirish.... Matematiklar boshqa narsani o'ylab topmagan deb o'ylash soddalik bo'lardi. Yuqorida muhokama qilingan harakatlarga qo'shimcha ravishda, vektorlar bilan boshqa bir qator operatsiyalar mavjud, xususan: vektorlarning nuqta mahsuloti, vektorlarning vektor mahsuloti Va vektorlarning aralash mahsuloti . Vektorlarning skalyar mahsuloti bizga maktabdan tanish, qolgan ikkita mahsulot an'anaviy ravishda oliy matematika kursiga tegishli. Mavzular sodda, ko'p muammolarni hal qilish algoritmi sodda va tushunarli. Yagona narsa. Axborotning munosib miqdori mavjud, shuning uchun bir vaqtning o'zida hamma narsani o'zlashtirishga va hal qilishga harakat qilish istalmagan. Bu, ayniqsa, qo'g'irchoqlar uchun to'g'ri keladi; menga ishoning, muallif o'zini matematikadan Chikatilo kabi his qilishni mutlaqo istamaydi. Xo'sh, matematikadan emas, albatta, =) Ko'proq tayyor talabalar materiallardan tanlab foydalanishlari mumkin, ma'lum ma'noda etishmayotgan bilimlarni "olish" mumkin, siz uchun men zararsiz graf Drakula bo'laman =)

Keling, nihoyat eshikni ochamiz va ikkita vektor bir-biriga duch kelganida nima sodir bo'lishini ishtiyoq bilan kuzatamiz ...

Vektorlarning skalyar ko'paytmasining ta'rifi.
Skayar mahsulotning xossalari. Oddiy vazifalar

Nuqtali mahsulot tushunchasi

Avvalo haqida vektorlar orasidagi burchak. O'ylaymanki, hamma vektorlar orasidagi burchak nima ekanligini intuitiv ravishda tushunadi, lekin har holda, biroz ko'proq. Erkin nolga teng bo'lmagan vektorlarni va ni ko'rib chiqamiz. Agar siz ushbu vektorlarni ixtiyoriy nuqtadan chizsangiz, ko'pchilik allaqachon aqliy tasavvur qilgan rasmga ega bo'lasiz:

Tan olaman, bu erda men vaziyatni faqat tushunish darajasida tasvirlab berdim. Agar sizga vektorlar orasidagi burchakning qat'iy ta'rifi kerak bo'lsa, iltimos, darslikka murojaat qiling; amaliy masalalar uchun, printsipial jihatdan, bizga kerak emas. Shuningdek, BU YERDA VA BU YERDA men amaliy ahamiyati pastligi sababli joylarda nol vektorlarni e'tiborsiz qoldiraman. Men ba'zi keyingi bayonotlarning nazariy to'liq emasligi uchun meni qoralashi mumkin bo'lgan ilg'or saytga tashrif buyuruvchilar uchun buyurtma qildim.

0 dan 180 darajagacha (0 dan radiangacha) qiymatlarni qabul qilishi mumkin. Analitik jihatdan bu fakt qo‘sh tengsizlik ko‘rinishida yoziladi: yoki (radianlarda).

Adabiyotda burchak belgisi ko'pincha o'tkazib yuboriladi va oddiygina yoziladi.

Ta'rif: Ikki vektorning skalyar ko'paytmasi bu vektorlarning uzunliklari va ular orasidagi burchakning kosinuslari ko'paytmasiga teng RAQAMdir:

Endi bu juda qattiq ta'rif.

Biz asosiy ma'lumotlarga e'tibor qaratamiz:

Belgilash: skalyar hosila yoki oddiygina ifodalanadi.

Amaliyot natijasi NUMBER: Vektor vektorga ko'paytiriladi va natijada son bo'ladi. Darhaqiqat, agar vektorlarning uzunliklari raqamlar bo'lsa, burchakning kosinusu son bo'lsa, ularning mahsuloti ham raqam bo'ladi.

Faqat bir nechta isitish misollari:

1-misol

Yechim: Biz formuladan foydalanamiz . Ushbu holatda:

Javob:

Kosinus qiymatlarini topish mumkin trigonometrik jadval . Men uni chop etishni maslahat beraman - bu minoraning deyarli barcha bo'limlarida kerak bo'ladi va ko'p marta kerak bo'ladi.

Sof matematik nuqtai nazardan, skalyar mahsulot o'lchovsizdir, ya'ni natija, bu holda, shunchaki raqam va hammasi. Fizika muammolari nuqtai nazaridan, skalyar mahsulot har doim ma'lum bir jismoniy ma'noga ega, ya'ni natijadan keyin u yoki bu jismoniy birlik ko'rsatilishi kerak. Kuchning ishini hisoblashning kanonik misolini har qanday darslikda topish mumkin (formula aynan skaler mahsulotdir). Kuchning ishi Joulda o'lchanadi, shuning uchun javob juda aniq yoziladi, masalan, .

2-misol

Agar toping , vektorlar orasidagi burchak esa ga teng.

Bu siz o'zingiz hal qilishingiz uchun misol, javob dars oxirida.

Vektorlar orasidagi burchak va nuqta mahsulot qiymati

1-misolda skalyar ko'paytma musbat, 2-misolda esa manfiy bo'lib chiqdi. Keling, skalar ko'paytmaning belgisi nimaga bog'liqligini aniqlaymiz. Keling, formulamizni ko'rib chiqaylik: . Nolga teng bo'lmagan vektorlarning uzunliklari har doim ijobiy: , shuning uchun belgi faqat kosinusning qiymatiga bog'liq bo'lishi mumkin.

Eslatma: Quyidagi ma'lumotlarni yaxshiroq tushunish uchun qo'llanmada kosinus grafigini o'rganish yaxshiroqdir Funksiya grafiklari va xossalari . Kosinus segmentda qanday harakat qilishini ko'ring.

Yuqorida aytib o'tilganidek, vektorlar orasidagi burchak ichida farq qilishi mumkin , va quyidagi holatlar mumkin:

1) Agar burchak vektorlar orasida achchiq: (0 dan 90 darajagacha), keyin , Va nuqta mahsuloti ijobiy bo'ladi birgalikda rahbarlik qilgan, keyin ular orasidagi burchak nolga teng deb hisoblanadi va skalyar mahsulot ham ijobiy bo'ladi. dan boshlab, formula soddalashtiradi: .

2) Agar burchak vektorlar orasida to'mtoq: (90 dan 180 darajagacha), keyin , va shunga mos ravishda, nuqta mahsuloti manfiy: . Maxsus holat: vektorlar bo'lsa qarama-qarshi yo'nalishlar, keyin ular orasidagi burchak hisobga olinadi kengaytirilgan: (180 daraja). Skayar mahsulot ham salbiy, chunki

Qarama-qarshi bayonotlar ham to'g'ri:

1) bo'lsa, bu vektorlar orasidagi burchak o'tkirdir. Shu bilan bir qatorda, vektorlar birgalikda yo'naltirilgan.

2) bo'lsa, bu vektorlar orasidagi burchak to'g'ri burchakli bo'ladi. Shu bilan bir qatorda vektorlar qarama-qarshi yo'nalishda.

Ammo uchinchi holat alohida qiziqish uyg'otadi:

3) Agar burchak vektorlar orasida Streyt: (90 daraja), keyin skalyar mahsulot nolga teng: . Qarama-qarshilik ham to'g'ri: agar , keyin . Bayonotni ixcham tarzda quyidagicha shakllantirish mumkin: Ikki vektorning skalyar ko'paytmasi, agar vektorlar ortogonal bo'lsa, nolga teng bo'ladi. Qisqa matematik belgilar:

! Eslatma : Keling, takrorlaymiz matematik mantiq asoslari : Ikki tomonlama mantiqiy oqibat belgisi odatda "agar va faqat agar", "agar va faqat agar" o'qiladi. Ko'rib turganingizdek, o'qlar ikkala tomonga yo'naltirilgan - "bundan kelib chiqadi va aksincha - bundan kelib chiqadi." Aytgancha, bir tomonlama kuzatuv belgisidan nimasi farq qiladi? Belgida aytiladi faqat shu, "Bundan kelib chiqadiki", va buning aksi haqiqat emas. Masalan: , lekin har bir hayvon pantera emas, shuning uchun bu holda siz belgidan foydalana olmaysiz. Shu bilan birga, belgi o'rniga mumkin bir tomonlama belgidan foydalaning. Masalan, masalani yechishda vektorlar ortogonal degan xulosaga keldik: - bunday yozuv to'g'ri bo'ladi va undan ham ko'proq mos keladi .

Uchinchi holat katta amaliy ahamiyatga ega, chunki u vektorlarning ortogonal yoki yo'qligini tekshirishga imkon beradi. Bu muammoni darsning ikkinchi qismida hal qilamiz.

Nuqtali mahsulotning xossalari

Keling, ikkita vektor bo'lgan vaziyatga qaytaylik birgalikda rahbarlik qilgan. Bunda ular orasidagi burchak nolga teng, skalyar hosila formulasi quyidagi shaklni oladi: .

Agar vektor o'ziga ko'paytirilsa nima bo'ladi? Vektorning o'zi bilan mos kelishi aniq, shuning uchun biz yuqoridagi soddalashtirilgan formuladan foydalanamiz:

Raqam chaqiriladi skalyar kvadrat vektor va sifatida belgilanadi.

Shunday qilib, vektorning skalyar kvadrati berilgan vektor uzunligining kvadratiga teng:

Ushbu tenglikdan vektor uzunligini hisoblash formulasini olishimiz mumkin:

Hozircha bu noaniq ko'rinadi, ammo darsning maqsadlari hamma narsani o'z o'rniga qo'yadi. Muammolarni hal qilish uchun bizga ham kerak nuqta mahsulotining xususiyatlari.

Ixtiyoriy vektorlar va har qanday son uchun quyidagi xususiyatlar to'g'ri bo'ladi:

1) - kommutativ yoki kommutativ skalyar mahsulot qonuni.

2) - tarqatish yoki tarqatuvchi skalyar mahsulot qonuni. Oddiy qilib aytganda, siz qavslarni ochishingiz mumkin.

3) - assotsiativ yoki assotsiativ skalyar mahsulot qonuni. Konstanta skalyar mahsulotdan olinishi mumkin.

Ko'pincha, barcha turdagi xususiyatlar (bu ham isbotlanishi kerak!) Talabalar tomonidan keraksiz axlat sifatida qabul qilinadi, bu faqat imtihondan so'ng darhol yodlanishi va xavfsiz tarzda unutilishi kerak. Ko'rinib turibdiki, bu erda muhim narsa, hamma birinchi sinfdan boshlab omillarni qayta tartibga solish mahsulotni o'zgartirmasligini biladi: . Men sizni ogohlantirishim kerakki, oliy matematikada bunday yondashuv bilan narsalarni chalkashtirib yuborish oson. Shunday qilib, masalan, kommutativ xususiyat uchun to'g'ri emas algebraik matritsalar . uchun ham to'g'ri emas vektorlarning vektor mahsuloti . Shuning uchun, hech bo'lmaganda, nima qila olishingizni va nima qila olmasligingizni tushunish uchun oliy matematika kursida uchragan har qanday xususiyatlarni o'rganish yaxshiroqdir.

3-misol

.

Yechim: Birinchidan, vektor bilan vaziyatni aniqlab olaylik. Qanday bo'lmasin, bu nima? Vektorlar yig'indisi aniq belgilangan vektor bo'lib, u bilan belgilanadi. Vektorlar bilan harakatlarning geometrik talqinini maqolada topish mumkin Dummies uchun vektorlar . Vektorli bir xil maydanoz vektorlarning yig'indisi va .

Demak, shartga ko'ra, skalyar ko'paytmani topish talab qilinadi. Nazariy jihatdan, siz ishchi formulani qo'llashingiz kerak , lekin muammo shundaki, biz vektorlarning uzunligi va ular orasidagi burchakni bilmaymiz. Ammo shart vektorlar uchun shunga o'xshash parametrlarni beradi, shuning uchun biz boshqa yo'lni tanlaymiz:

(1) Vektorlar ifodalarini almashtiring.

(2) Biz qavslarni polinomlarni ko'paytirish qoidasiga muvofiq ochamiz; vulgar tilni burish maqolada mavjud Kompleks sonlar yoki Kasr-ratsional funktsiyani integrallash . Men o'zimni takrorlamayman =) Aytgancha, skalyar mahsulotning distributiv xususiyati qavslarni ochishga imkon beradi. Bizning huquqimiz bor.

(3) Birinchi va oxirgi shartlarda vektorlarning skalyar kvadratlarini ixcham yozamiz: . Ikkinchi hadda skalyar ko'paytmaning almashtiriluvchanligidan foydalanamiz: .

(4) Biz shunga o'xshash atamalarni taqdim etamiz: .

(5) Birinchi atamada biz yaqinda aytib o'tilgan skalyar kvadrat formulasidan foydalanamiz. Oxirgi muddatda, shunga ko'ra, xuddi shu narsa ishlaydi: . Biz ikkinchi muddatni standart formulaga muvofiq kengaytiramiz .

(6) Ushbu shartlarni almashtiring , va yakuniy hisob-kitoblarni DIQQAT bilan bajaring.

Javob:

Skayar ko'paytmaning manfiy qiymati vektorlar orasidagi burchakning to'liq bo'lmaganligini bildiradi.

Muammo odatiy, uni o'zingiz hal qilish uchun bir misol:

4-misol

Vektorlarning skalyar mahsulotini toping va agar ma'lum bo'lsa .

Endi yana bir umumiy vazifa, faqat vektor uzunligi uchun yangi formula uchun. Bu erda yozuv biroz o'xshash bo'ladi, shuning uchun aniqlik uchun uni boshqa harf bilan qayta yozaman:

5-misol

Agar vektor uzunligini toping .

Yechim quyidagicha bo'ladi:

(1) vektor uchun ifodani keltiramiz.

(2) Biz uzunlik formulasidan foydalanamiz: , va butun ve ifodasi “ve” vektori vazifasini bajaradi.

(3) Biz yig'indining kvadrati uchun maktab formulasidan foydalanamiz. Bu erda qanday qilib qiziq ishlayotganiga e'tibor bering: - aslida bu farqning kvadrati va aslida shunday. Xohlaganlar vektorlarni qayta tartibga solishlari mumkin: - atamalarni qayta tartibga solishgacha xuddi shunday bo'ladi.

(4) Keyingi ikkita oldingi muammodan allaqachon tanish.

Javob:

Biz uzunlik haqida gapirayotganimiz sababli, o'lchamni - "birliklar" ni ko'rsatishni unutmang.

6-misol

Agar vektor uzunligini toping .

Bu siz o'zingiz hal qilishingiz uchun misoldir. To'liq yechim va javob dars oxirida.

Biz nuqta mahsulotidan foydali narsalarni siqib chiqarishni davom ettiramiz. Keling, formulamizga yana qaraylik . Proportsional qoidadan foydalanib, vektorlarning uzunliklarini chap tomonning maxrajiga qaytaramiz:

Keling, qismlarni almashtiramiz:

Ushbu formulaning ma'nosi nima? Agar ikkita vektorning uzunligi va ularning skalyar ko'paytmasi ma'lum bo'lsa, u holda bu vektorlar orasidagi burchakning kosinusini va shuning uchun burchakning o'zini hisoblash mumkin.

Nuqtali mahsulot raqammi? Raqam. Vektor uzunliklari raqamlarmi? Raqamlar. Bu kasr ham son ekanligini anglatadi. Va agar burchakning kosinusu ma'lum bo'lsa: , keyin teskari funktsiyadan foydalanib, burchakning o'zini topish oson: .

7-misol

Vektorlar orasidagi burchakni toping va agar ma'lum bo'lsa.

Yechim: Biz formuladan foydalanamiz:

Hisob-kitoblarning yakuniy bosqichida texnik texnika qo'llanildi - denominatordagi mantiqsizlikni bartaraf etish. Mantiqsizlikni yo'q qilish uchun men son va maxrajni ga ko'paytirdim.

Shunday qilib, agar , Bu:

Teskari trigonometrik funktsiyalarning qiymatlarini topish mumkin trigonometrik jadval . Garchi bu kamdan-kam hollarda sodir bo'lsa. Analitik geometriya masalalarida ko'pincha ba'zi bir qo'pol ayiqlar ga o'xshaydi va burchakning qiymatini taxminan kalkulyator yordamida topish kerak. Aslida, biz bunday rasmni bir necha bor ko'ramiz.

Javob:

Shunga qaramay, o'lchamlarni - radianlarni va darajalarni ko'rsatishni unutmang. Shaxsan, "barcha savollarni hal qilish" uchun men ikkalasini ham ko'rsatishni afzal ko'raman (agar shart, albatta, javobni faqat radyanlarda yoki faqat darajalarda taqdim etishni talab qilmasa).

Endi siz yanada murakkab vazifani mustaqil ravishda engishingiz mumkin:

7-misol*

Vektorlarning uzunliklari va ular orasidagi burchak berilgan. , vektorlar orasidagi burchakni toping.

Vazifa unchalik qiyin emas, chunki u ko'p bosqichli.
Keling, yechim algoritmini ko'rib chiqaylik:

1) Shartga ko'ra siz va vektorlar orasidagi burchakni topishingiz kerak, shuning uchun formuladan foydalanishingiz kerak. .

2) Skalar hosilani toping (3, 4-misollarga qarang).

3) Vektor uzunligi va vektor uzunligini toping (5, 6-misollarga qarang).

4) Yechimning oxiri 7-misolga to'g'ri keladi - biz raqamni bilamiz, ya'ni burchakning o'zini topish oson:

Dars oxirida qisqacha yechim va javob.

Darsning ikkinchi bo'limi bir xil skalyar mahsulotga bag'ishlangan. Koordinatalar. Bu birinchi qismga qaraganda osonroq bo'ladi.

Vektorlarning nuqta mahsuloti,
ortonormal asosda koordinatalar bilan berilgan

Javob:

Aytishga hojat yo'q, koordinatalar bilan shug'ullanish ancha yoqimli.

14-misol

Vektorlarning skalyar mahsulotini toping va agar

Bu siz o'zingiz hal qilishingiz uchun misoldir. Bu erda siz operatsiyaning assotsiativligidan foydalanishingiz mumkin, ya'ni hisoblamang , lekin darhol skaler mahsulotdan tashqaridagi uchlikni oling va uni oxirgi marta ko'paytiring. Yechim va javob dars oxirida.

Bo'lim oxirida vektor uzunligini hisoblash bo'yicha provokatsion misol:

15-misol

Vektorlarning uzunliklarini toping , Agar

Yechim: Oldingi bo'limning usuli yana o'zini taklif qiladi: lekin boshqa yo'l bor:

Vektorni topamiz:

Va uning uzunligi ahamiyatsiz formulaga muvofiq :

Bu erda nuqta mahsuloti umuman ahamiyatli emas!

Vektor uzunligini hisoblashda ham foydali emas:
STOP. Vektor uzunligining aniq xususiyatidan foydalanishimiz kerak emasmi? Vektor uzunligi haqida nima deya olasiz? Bu vektor vektordan 5 marta uzun. Yo'nalish qarama-qarshi, ammo bu muhim emas, chunki biz uzunlik haqida gapiramiz. Shubhasiz, vektorning uzunligi mahsulotga teng modul vektor uzunligi uchun raqamlar:
- modul belgisi raqamning mumkin bo'lgan minusini "yeydi".

Shunday qilib:

Javob:

Koordinatalar bilan belgilangan vektorlar orasidagi burchakning kosinus formulasi

Endi biz vektorlar orasidagi burchakning kosinusu uchun ilgari olingan formuladan foydalanish uchun to'liq ma'lumotga egamiz vektor koordinatalari orqali ifodalang:

Tekis vektorlar orasidagi burchakning kosinusu va ortonormal asosda belgilangan, formula bilan ifodalanadi:
.

Fazo vektorlari orasidagi burchakning kosinusu, ortonormal asosda belgilangan, formula bilan ifodalanadi:

16-misol

Uchburchakning uchta uchi berilgan. Toping (cho'qqi burchagi).

Yechim: Shartlarga ko'ra, rasm chizish shart emas, lekin baribir:

Kerakli burchak yashil yoy bilan belgilangan. Keling, burchakning maktab belgisini darhol eslaylik: - alohida e'tibor o'rtacha harf - bu bizga kerak bo'lgan burchakning tepasi. Qisqartirish uchun siz oddiygina yozishingiz mumkin.

Chizmadan ko'rinib turibdiki, uchburchakning burchagi vektorlar orasidagi burchakka to'g'ri keladi va boshqacha qilib aytganda: .

Tahlilni aqliy ravishda bajarishni o'rganish tavsiya etiladi.

Vektorlarni topamiz:

Skayar mahsulotni hisoblaymiz:

Va vektorlarning uzunliklari:

Burchak kosinusu:

Bu men qo'g'irchoqlarga tavsiya qiladigan vazifani bajarish tartibi. Ilg'or o'quvchilar hisob-kitoblarni "bir qatorda" yozishlari mumkin:

Bu erda "yomon" kosinus qiymatiga misol. Olingan qiymat yakuniy emas, shuning uchun denominatordagi irratsionallikdan xalos bo'lishning ahamiyati yo'q.

Keling, burchakning o'zini topamiz:

Agar siz chizilgan rasmga qarasangiz, natija juda ishonchli. Tekshirish uchun burchakni transportyor bilan ham o'lchash mumkin. Monitor qopqog'ini shikastlamang =)

Javob:

Javobda biz buni unutmaymiz uchburchakning burchagi haqida so'radi(va vektorlar orasidagi burchak haqida emas), aniq javobni ko'rsatishni unutmang: va burchakning taxminiy qiymati: , kalkulyator yordamida topilgan.

Jarayondan zavqlanganlar burchaklarni hisoblashlari va kanonik tenglikning haqiqiyligini tekshirishlari mumkin

17-misol

Uchburchak fazoda uning uchlari koordinatalari bilan aniqlanadi. va tomonlari orasidagi burchakni toping

Bu siz o'zingiz hal qilishingiz uchun misoldir. To'liq yechim va javob dars oxirida

Qisqa yakuniy qism prognozlarga bag'ishlangan bo'lib, ularda skalyar mahsulot ham mavjud:

Vektorning vektorga proyeksiyasi. Vektorning koordinata o'qlariga proyeksiyasi.
Vektorning yo'nalish kosinuslari

Vektorlarni ko'rib chiqing va:

Vektorni vektorga proyeksiya qilaylik, buning uchun vektorning boshidan va oxiridan boshlab tashlab qo'yamiz perpendikulyarlar vektorga (yashil nuqtali chiziqlar). Tasavvur qiling-a, yorug'lik nurlari vektorga perpendikulyar tushadi. Keyin segment (qizil chiziq) vektorning "soyasi" bo'ladi. Bunda vektorning vektorga proyeksiyasi segmentning UZUNLIGI bo'ladi. Ya'ni, LOYIHA - BIR SON.

Bu NUMBER quyidagicha belgilanadi: , “katta vektor” vektorni bildiradi QAYSI loyiha, "kichik pastki chiziq vektori" vektorni bildiradi ON prognoz qilingan.

Kirishning o'zi shunday o'qiydi: "a" vektorining "be" vektoriga proyeksiyasi.

Agar "be" vektori "juda qisqa" bo'lsa nima bo'ladi? Biz "bo'l" vektorini o'z ichiga olgan to'g'ri chiziq chizamiz. Va "a" vektori allaqachon prognoz qilinadi "bo'l" vektorining yo'nalishiga, oddiygina - "be" vektorini o'z ichiga olgan to'g'ri chiziqqa. Agar "a" vektori o'ttizinchi shohlikda qoldirilsa, xuddi shunday bo'ladi - u baribir "be" vektorini o'z ichiga olgan to'g'ri chiziqqa osongina proyeksiya qilinadi.

Agar burchak vektorlar orasida achchiq(rasmdagi kabi), keyin

Agar vektorlar ortogonal, keyin (proyeksiya o'lchamlari nolga teng deb hisoblangan nuqtadir).

Agar burchak vektorlar orasida to'mtoq(rasmda, vektor o'qini aqliy ravishda o'zgartiring), keyin (bir xil uzunlik, lekin minus belgisi bilan olingan).

Keling, ushbu vektorlarni bir nuqtadan chizamiz:

Shubhasiz, vektor harakat qilganda uning proyeksiyasi o'zgarmaydi

Shunday qilib, vektor uzunligi uning koordinatalari kvadratlari yig'indisining kvadrat ildizi sifatida hisoblanadi
. n o'lchovli vektorning uzunligi ham xuddi shunday hisoblanadi
. Agar vektorning har bir koordinatasi oxiri va boshi koordinatalari orasidagi farq ekanligini eslasak, u holda biz segment uzunligi uchun formulani olamiz, ya'ni. Nuqtalar orasidagi Evklid masofasi.

Skalyar mahsulot tekislikdagi ikkita vektor bu vektorlarning uzunliklari va ular orasidagi burchak kosinuslarining mahsuloti:
. Ikki vektorning skalyar ko'paytmasi ekanligini isbotlash mumkin = (x 1, x 2) va = (y 1 , y 2) bu vektorlarning tegishli koordinatalari ko‘paytmalari yig‘indisiga teng:
= x 1 * y 1 + x 2 * y 2.

n o‘lchovli fazoda X= (x 1, x 2,...,x n) va Y= (y 1, y 2,...,y n) vektorlarning skalyar ko‘paytmasi ko‘paytmalar yig‘indisi sifatida aniqlanadi. ularning mos keladigan koordinatalari: X*Y = x 1 * y 1 + x 2 * y 2 + ... + x n * y n.

Vektorlarni bir-biriga ko'paytirish amali satr matritsasini ustun matritsasiga ko'paytirishga o'xshaydi. Biz natija vektor emas, balki raqam bo'lishini ta'kidlaymiz.

Vektorlarning skalyar mahsuloti quyidagi xossalarga (aksiomalarga) ega:

1) Kommutativ xususiyat: X*Y=Y*X.

2) Qo‘shishga nisbatan taqsimlovchi xususiyat: X(Y+Z) =X*Y+X*Z.

3) Har qanday haqiqiy son  uchun
.

4)
, ifX nol vektor emas;
ifX - nol vektor.

To'rtta mos aksiomani qanoatlantiradigan vektorlarning skalyar ko'paytmasi berilgan chiziqli vektor fazo deyiladi. Evklid chiziqli vektoribo'sh joy.

Har qanday vektorni o'z-o'zidan ko'paytirsak, uning uzunligi kvadratini olishimiz oson. Demak, u boshqacha uzunligi vektorni uning skalyar kvadratining kvadrat ildizi sifatida aniqlash mumkin:.

Vektor uzunligi quyidagi xususiyatlarga ega:

1) |X| = 0X = 0;

2) |X| = ||*|X|, bu yerda haqiqiy son;

3) |X*Y||X|*|Y| ( Koshi-Bunyakovskiy tengsizligi);

4) |X+Y||X|+|Y| ( uchburchak tengsizligi).

n o'lchovli fazodagi vektorlar orasidagi burchak  skalar ko'paytma tushunchasi asosida aniqlanadi. Aslida, agar
, Bu
. Bu kasr birdan katta emas (Koshi-Bunyakovskiy tengsizligi bo'yicha), shuning uchun bu yerdan  ni topish mumkin.

Ikki vektor deyiladi ortogonal yoki perpendikulyar, agar ularning skalyar mahsuloti nolga teng bo'lsa. Skayar ko'paytmaning ta'rifidan kelib chiqadiki, nol vektor har qanday vektorga ortogonaldir. Agar ikkala ortogonal vektor nolga teng bo'lmasa, u holda cos= 0, ya'ni=/2 = 90 o bo'ladi.

7.4-rasmga yana qaraylik. Rasmdan ko'rinib turibdiki, vektorning gorizontal o'qga qiyaligi burchak kosinusini quyidagicha hisoblash mumkin.
, va vektorning vertikal o'qqa qiyaligiburchakning kosinusu quyidagicha bo'ladi.
. Bu raqamlar odatda chaqiriladi yo'nalish kosinuslari. Yo'nalish kosinuslari kvadratlari yig'indisi har doim birga teng ekanligini tekshirish oson: cos 2 +cos 2 = 1. Xuddi shunday, yo'nalish kosinuslari tushunchalarini kattaroq o'lchamdagi fazolar uchun kiritish mumkin.

Vektor fazo asosi

Vektorlar uchun biz tushunchalarni belgilashimiz mumkin chiziqli birikma,chiziqli bog'liqlik Va mustaqillik matritsa qatorlari uchun ushbu tushunchalar qanday kiritilganiga o'xshash. Bundan tashqari, agar vektorlar chiziqli bog'liq bo'lsa, ulardan hech bo'lmaganda bittasini boshqalar bilan chiziqli ravishda ifodalash mumkin (ya'ni, bu ularning chiziqli birikmasidir). Buning aksi ham to'g'ri: agar vektorlardan biri boshqalarning chiziqli birikmasi bo'lsa, unda bu vektorlarning barchasi birgalikda chiziqli bog'liqdir.

E'tibor bering, agar a l , a 2 ,...a m vektorlari orasida nol vektor bo'lsa, u holda bu vektorlar to'plami majburiy ravishda chiziqli bog'liqdir. Haqiqatdan ham, masalan, nol vektoridagi koeffitsient j ni bittaga, qolgan barcha koeffitsientlarni esa nolga tenglashtirsak, biz l a l + 2 a 2 +...+ m a m = 0 ni olamiz. Bunday holda, barcha koeffitsientlar nolga teng bo'lmaydi ( j ≠ 0).

Bundan tashqari, vektorlar to'plamidagi vektorlarning bir qismi chiziqli bog'liq bo'lsa, bu vektorlarning barchasi chiziqli bog'liqdir. Haqiqatdan ham, agar ba'zi vektorlar ikkala nolga teng bo'lmagan koeffitsientlar bilan chiziqli kombinatsiyasida nol vektorini bersa, qolgan vektorlarni nol koeffitsientlarga ko'paytiriladigan mahsulotlarning bu yig'indisiga qo'shish mumkin va u hali ham nol vektor bo'ladi.

Vektorlarning chiziqli bog'liqligini qanday aniqlash mumkin?

Masalan, uchta vektorni olaylik: a 1 = (1, 0, 1, 5), a 2 = (2, 1, 3, -2) va 3 = (3, 1, 4, 3). Keling, ulardan ustunlar bo'ladigan matritsa yarataylik:

Keyin chiziqli bog'liqlik masalasi ushbu matritsaning darajasini aniqlashga qisqartiriladi. Agar u uchtaga teng bo'lsa, unda uchta ustun ham chiziqli mustaqildir va agar u kamroq bo'lsa, bu vektorlarning chiziqli bog'liqligini ko'rsatadi.

Darajali 2 bo'lgani uchun vektorlar chiziqli bog'liqdir.

E'tibor bering, muammoni hal qilish chiziqli mustaqillik ta'rifiga asoslangan fikrlashdan boshlanishi mumkin. Ya'ni,  l a l + 2 a 2 + 3 a 3 = 0 vektor tenglamasini tuzing, u l *(1, 0, 1, 5) + 2 *(2, 1, 3, -) ko'rinishini oladi. 2) + 3 *(3, 1, 4, 3) = (0, 0, 0, 0). Keyin biz tenglamalar tizimini olamiz:

Ushbu tizimni Gauss usuli yordamida yechish bir xil bosqichli matritsani olishga qisqartiriladi, faqat u yana bitta ustun - bepul shartlarga ega bo'ladi. Ularning barchasi nolga teng bo'ladi, chunki nollarning chiziqli o'zgarishi boshqa natijaga olib kelmaydi. O'zgartirilgan tenglamalar tizimi quyidagi shaklga ega bo'ladi:

Bu sistemaning yechimi (-s;-s; s) bo'ladi, bu erda s - ixtiyoriy son; masalan, (-1;-1;1). Bu shuni anglatadiki, agar  l = -1; 2 =-1 va 3 = 1 ni olsak, u holda l a l + 2 a 2 + 3 a 3 = 0, ya’ni. vektorlar aslida lineer bog'liqdir.

Yechilgan misoldan ma'lum bo'ladiki, agar biz fazo o'lchamidan kattaroq vektorlar sonini olsak, ular albatta chiziqli bog'liq bo'ladi. Aslida, agar biz ushbu misolda beshta vektor olsak, biz 4 x 5 matritsaga ega bo'lamiz, uning darajasi to'rtdan katta bo'lishi mumkin emas. Bular. chiziqli mustaqil ustunlarning maksimal soni hali ham to'rttadan ko'p bo'lmaydi. Ikki, uch yoki to'rt o'lchovli vektorlar chiziqli mustaqil bo'lishi mumkin, lekin besh yoki undan ko'p bo'lishi mumkin emas. Binobarin, ikkitadan ortiq vektor tekislikda chiziqli mustaqil bo'la olmaydi. Ikki o'lchovli fazodagi har qanday uchta vektor chiziqli bog'liqdir. Uch o'lchovli fazoda har qanday to'rt (yoki undan ko'p) vektor har doim chiziqli bog'liqdir. Va h.k.

Shunung uchun o'lcham fazoni unda bo'lishi mumkin bo'lgan chiziqli mustaqil vektorlarning maksimal soni sifatida aniqlash mumkin.

n o'lchovli R fazoning n ta chiziqli mustaqil vektorlari to'plami deyiladi asos bu bo'shliq.

Teorema. Chiziqli fazoning har bir vektori bazis vektorlarining chiziqli birikmasi sifatida va o'ziga xos tarzda ifodalanishi mumkin.

Isbot. e l, e 2 ,...e n vektorlari bazis-o‘lchovli R fazoni tashkil qilsin. Har qanday X vektor bu vektorlarning chiziqli birikmasi ekanligini isbotlaylik. X vektor bilan birga vektorlar soni (n +1) bo'lishi sababli, bu (n +1) vektorlar chiziqli bog'liq bo'ladi, ya'ni. bir vaqtning o'zida nolga teng bo'lmagan l , 2 ,..., n , raqamlar mavjud, shundayki

 l e l + 2 e 2 +...+ n e n +X = 0

Bu holda, 0, chunki aks holda biz l e l + 2 e 2 +...+ n e n = 0 ni olamiz, bunda hamma koeffitsientlar l , 2 ,..., n nolga teng emas. Bu shuni anglatadiki, asosiy vektorlar chiziqli bog'liq bo'ladi. Shunday qilib, biz birinchi tenglamaning ikkala tomonini quyidagicha ajratishimiz mumkin:

( l /)e l + ( 2 /)e 2 +...+ ( n /)e n + X = 0

X = -( l /)e l - ( 2 /)e 2 -...- ( n /)e n

X = x l e l +x 2 e 2 +...+x n e n,

bu yerda x j = -( j /),
.

Endi biz chiziqli birikma ko'rinishidagi bunday tasvirning yagona ekanligini isbotlaymiz. Keling, buning aksini faraz qilaylik, ya'ni. yana bir vakillik borligini:

X = y l e l +y 2 e 2 +...+y n e n

Undan oldingi olingan ifodani davr bo'yicha ayiraylik:

0 = (y l – x 1)e l + (y 2 – x 2)e 2 +...+ (y n – x n)e n

Bazis vektorlari chiziqli mustaqil bo'lganligi sababli, biz (y j - x j) = 0 ni olamiz,
, ya'ni y j = x j . Shunday qilib, ifoda bir xil bo'lib chiqdi. Teorema isbotlangan.

X = x l e l +x 2 e 2 +...+x n e n ifoda deyiladi. parchalanish e l, e 2,...e n va x l, x 2,...x n sonlarga asoslangan X vektori - koordinatalar vektor x bu asosga nisbatan yoki shu asosda.

Isbotlash mumkinki, agar n o'lchovli Evklid fazosining noldan nolga teng vektorlari juft ortogonal bo'lsa, ular asosni tashkil qiladi. Aslida, tenglikning ikkala tomonini l e l + 2 e 2 +...+ n e n = 0 ni istalgan e i vektoriga ko‘paytiramiz. Biz  l (e l *e i) +  2 (e 2 *e i) +...+  n (e n *e i) = 0   i (e i *e i) = 0   i = ni olamiz.  i uchun 0.

n o‘lchamli Evklid fazo shaklining e l , e 2 ,...e n vektorlari ortonormal asos, agar bu vektorlar juft ortogonal bo'lsa va ularning har birining normasi bittaga teng bo'lsa, ya'ni. i≠j i |e i | uchun e i *e j = 0 bo‘lsa = 1 uchuni.

Teorema (isbot yo'q). Har bir n o'lchovli Evklid fazosida ortonormal asos mavjud.

Ortonormal bazisga misol sifatida n ta birlik vektorlar sistemasi e i, uning uchun i-chi komponent birga, qolgan komponentlar esa nolga teng. Har bir bunday vektor deyiladi or. Masalan, vektor vektorlari (1, 0, 0), (0, 1, 0) va (0, 0, 1) uch o'lchovli fazoning asosini tashkil qiladi.