矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb1 反对称矩阵定义设 A 为 n 维方阵 若有 则称矩阵 A 为反对称矩阵

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目录

1. 反对称矩阵定义

2. 反对称矩阵性质

3. 向量的反对称矩阵

4. 叉乘 与 点乘

点乘(内积)

叉乘(外积)

参考


1. 反对称矩阵定义

设A为n维方阵,若有矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb, (A’表示A的转置)则称矩阵A为反对称矩阵。

对于反对称矩阵,它的主对角线上的元素全为0,而位于主对角线两侧对称的元素反号。

2. 反对称矩阵性质

参考1:

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

参考2: 

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

3. 向量的反对称矩阵

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

有的地方a的反对称矩阵 也记作 a^

a^ b = a x b (a的反对称矩阵 乘以 b = 向量a 叉乘 向量b)

有的地方也写成 a_X b = a x b 或者 [a]_x b = a x b

拓展:

  • a^b = -b^a (a的反对称矩阵 乘以 向量b = b的反对称矩阵 乘以 a, 然后取相反数); 可通过矩阵和向量的乘法法则进行简单验证。
    • 其它意思一致(用[\cdot ]_\times 表示一个向量的反对称矩阵)的表示形式:[a]_\times b = - [b]_\times a
  • R a^ = (Ra)^ R 矩阵R 乘以 向量a的反对称矩阵 = 矩阵R乘以向量a后的反对称矩阵 再乘以 矩阵R

4. 叉乘 与 点乘

点乘(内积)

对应元素相乘相加,比如(列向量) A=(a1, a2, a3)’, B=(b1, b2, b3)’ 则 A·B = a1b1 + a2b2 + a3b3,结果是一个数值。 点积也叫数量积。结果是一个向量在另一个向量方向上投影的长度,是一个标量。即

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

 对于上述最后一个等式 A的转置(矩阵1×3) 等于 (a1,a2,a3),  B=(b1, b2, b3)’ (矩阵3×1) , 所以 矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb=a1b1 + a2b2 + a3b3 = A·B 。 

应用:当角度为90度时,即点积为0时,两个向量正交。 

叉乘(外积)

叉乘,也叫向量积。结果是一个和已有两个向量都垂直的向量。叉乘结果是一个向量,向量模长是向量A,B组成平行四边形的面积;向量方向是垂直于向量A,B组成的平面 (右手螺旋定则);

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

矩阵运算_反对称矩阵性质_axb = [a]xb

应用:叉乘更多的是判断某个平面的方向。从这个平面上选两个不共线的向量,叉乘的结果就是这个平面的法向量。(自己叉乘自己等于0, 即 A x A = 0

参考

向量叉积定义的证明

点乘和叉乘的区别是什么?

叉乘与反对称矩阵

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