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MATHEMATICA 内置符号
向量运算
教程 »
|
Orthogonalize
Dot
Inner
Normalize
VectorAngle
参见 »
|
列表中的数学和统计运算
矩阵和线性代数
向量操作
6.0的新功能: 数学和算法
6.0的新功能: 矩阵和线性代数函数
更多关于 »
Projection
Projection
求向量
u
在向量
v
上的投影.
Projection
求关于内积函数
f
的投影.
更多信息
对于普通的向量
u
和
v
,投影是
.
»
在
Projection
[
u
,
v
,
f
]
中,
u
和
v
可以是任何表达式或者表达式的列表,由内积函数
f
给出这些表达式的成对实结果.
»
范例
关闭所有单元
例
(2)
求出向量 (5, 6, 7) 在
x
轴上的投影:
投影到另一个向量上:
求出向量 (5, 6, 7) 在
x
轴上的投影:
In[1]:=
Out[1]=
投影到另一个向量上:
In[1]:=
Out[1]=
范围
(4)
采用符号向量:
假设所有变量是实数:
利用精确的算法求出向量
u
在向量
v
上的投影:
采用机器算法:
采用有 20 位精确度的算法:
复向量在任意向量上的投影:
推广和延伸
(1)
采用不同的内积函数:
应用
(2)
找出一个向量的水平分量和正交分量:
是水平分量和正交分量的和:
非规格化的 Gram-Schmidt算法( 采用
Orthogonalize
以取得更好的实现效果):
在三个向量的随机集合上应用 Gram-Schmidt 算法:
检验正交性:
生成一些正交多项式:
属性和关系
(3)
向量
u
在向量
v
上的投影是在向量
v
的方向上:
对于普通向量
u
和向量
v
,投影向量为
:
向量
u
在向量
v
上的投影和外积矩阵乘法等效:
参见
Orthogonalize
Dot
Inner
Normalize
VectorAngle
教程
向量运算
更多关于
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向量操作
6.0的新功能: 数学和算法
6.0的新功能: 矩阵和线性代数函数
版本 6 的新功能