线性代数 --- 向量的长度

 一个向量的长度的平方等于这个向量与这个向量自己的内积

从代数的角度定义向量的长度

      正如我在另外一篇文章中(见本文底部的推荐链接)提到的,两个向量(这是默认是两个列向量)的内积,可以表示为\LARGE v\cdot w也可以表示为\LARGE v^{T}w。现在我们考虑一种特殊情形,现在我们有一个向量v=(1,2,3),那么这个向量自己和自己的内积是多少呢,他又代表了什么含义呢?

        一个向量的长度等于他和他自己的内积的平方根。这个向量与他自己是重合的,夹角为0。下面我们就给出一个向量的长度的正式定义:


从几何的角度定义向量的长度

        在一个二维空间下,任意向量x的长度,是一个直角三角形的斜边。如下图所示:

根据Pythagoras(毕达哥拉斯)定理,如果用符号\left \| x \right \|表示斜边x的长度。则有:

 继续,在一个三维空间中,向量x=(x1,x2,x3)是一个长方体的对角线。如下图所示:

        这个对角线x的长度\left \| x \right \|,可以通过分别使用两次Pythagoras定理得到。第一次是应用该定理求得底面对角线OA=(x1,x2,0)的长度\left \| OA \right \|^{2}={x_{1}}^{2}+{x_{2}}^{2}。在OA,OB与竖棱(0,0,x3)所构成的直角三角形OAB中,斜边OB就是我们最终所要求的对角线x,这里我们再用一次Pythagoras定理,得:

 以此类推,对于n维空间R^{n}中的向量x=(x1,x2,......,xn)有:

        即,R^{n}中的n维向量x的长度\left \| x \right \|等于它所有分量的平方和的平方根,取正号。这相当于是应用了n-1次Pythagoras定理。此外,对于一维向量,n=1的情况。该向量的长度等于其唯一一个分量的绝对值,也取正号。


个人笔记:

(全文完)

作者 --- 松下J27

格言摘抄:什么是女人?女人是形式逻辑的典范,是辩证逻辑的障碍。(《遥远的救世主》---豆豆)

推荐链接:线性代数 --- 向量的内积(点积)(个人学习笔记)_松下J27的博客-CSDN博客_线性代数内积

参考文献(鸣谢):

1,《Introduction to Linear Algebra》,5th Edition - Gilbert Strang

 2,线性代数及其应用,侯自新,南开大学出版社,1990.

文中截图均来自于以上两本书中的插图。

  (配图与本文无关)

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