高中数学基础-平面向量
文章目录
- 1、平面向量
- 2、复数
高中数学-平面向量、复数
1、平面向量
- 向量:具有大小和方向的量称为向量;物理学中向量也称矢量,只有大小没有方向的量称为标量;向量的大小称为模,大小为1的是单位向量,长度为0、没有方向的是0向量
- 平行向量:两个向量方向一致称为平行向量;两个平行向量的大小也一致,称为相等向量;平行向量可以转移到一根直线上,所以也可以称为共线向量(平行向量=共线向量)
- 向量加法:两个向量收尾对接,可以形成一个三角形,起点到终点就是合成向量;三角形加法法则也可以解释成平行四边形向量法则; a ⃗ + b ⃗ = c ⃗ \vec{a}+\vec{b}=\vec{c} a+b=c(最初的定义是为了合成)
- 向量减法:大小相等、方向相反的向量称为相反向量;两个相反向量想加等于0向量;向量相减,可以看成加上一个相反向量, a ⃗ − b ⃗ = a ⃗ + ( − b ⃗ ) \vec{a}-\vec{b}=\vec{a}+(-\vec{b}) a−b=a+(−b);如果三角形同一顶点有两条射线向量 A B ⃗ A C ⃗ \vec{AB}\vec{AC} ABAC,那么 A B ⃗ − A C ⃗ = C B ⃗ \vec{AB}-\vec{AC}=\vec{CB} AB−AC=CB,也就是减数项是起点,被减项是终点。
- 数乘:平行向量之间满足 a ⃗ = λ a ⃗ \vec{a}=λ\vec{a} a=λa, λ为实数,相当于一个数乘的系数;方向不变、大小扩大倍数
- 向量加法、向量减法、数乘,最后得到的结果还是向量
- 向量数量积:两个非零向量夹角为θ,数量积为 a ⃗ ∗ b ⃗ = ∣ a ∣ ∗ ∣ b ∣ ∗ cos θ \vec{a}*\vec{b}=|a|*|b|*\cos θ a∗b=∣a∣∗∣b∣∗cosθ,向量相乘以后就变成数值、失去方向性, cos θ \cos θ cosθ的意义是把他们合成到一条直线上再运算;这里规定了向量数量积的原始定义;
- 投影向量:两个向量起点放到一起,其中一个向量的终点做另一个向量的垂线,起点到垂足点可以形成一个新的向量,称为投影向量; a ⃗ 在 b ⃗ 上的投影 p r o j b a = ∣ a ∣ cos θ = ∣ a ⃗ b ⃗ ∣ ∣ b ∣ = ( ∣ a ⃗ b ⃗ ∣ ∣ b ⃗ b ⃗ ∣ ) b ⃗ \vec{a}在\vec{b}上的投影proj_ba=|a|\cos θ=\frac{|\vec{a}\vec{b}|}{|b|}=(\frac{|\vec{a}\vec{b}|}{|\vec{b}\vec{b}|})\vec{b} a在b上的投影projba=∣a∣cosθ=∣b∣∣ab∣=(∣bb∣∣ab∣)b
- 向量乘法运算:符合交换律(元素位置可以互换)、结合律(先计算一部份得到结果再和剩下的计算)、分配律(有加法有乘法,加法内部的元素各自与外部相乘)(注意减法和除法是不满足交换律的)
- 向量没有除法
- 平面向量基本定理:假设 e 1 , e 2 e_1,e_2 e1,e2是两个不平行的单位向量(如果这两个单位向量是xy轴的单位向量,就会变成直角坐标系向量),那么任意向量可以表示成 a ⃗ = λ 1 e 1 + λ 2 e 2 \vec{a}=λ_1e_1+λ_2e_2 a=λ1e1+λ2e2, e 1 , e 2 e_1,e_2 e1,e2称为所有向量的基底
- 向量分解:如果分解成两个垂直方向的向量,称为正交分解
- 向量和直角坐标系:假设 i , j i,j i,j为xy轴的单位向量,那么 a ⃗ = x i + y j \vec{a}=xi+yj a=xi+yj就是向量 a ⃗ \vec{a} a的坐标表示; i , j i,j i,j可以表示为 ( 1 , 0 ) , ( 0 , 1 ) (1,0),(0,1) (1,0),(0,1), a ⃗ \vec{a} a可以表示为 ( x , y ) (x,y) (x,y);假设 ( x , y ) (x,y) (x,y)在是一个点A,那么 a ⃗ \vec{a} a也可以写成 O A ⃗ \vec{OA} OA;单位向量的正负由参考方向确定,一般为x轴y轴正向
- 平面向量:坐标轴的向量可以可以相加, a ⃗ = ( x 1 , y 1 ) , b ⃗ = ( x 2 , y 2 ) = > a ⃗ + b ⃗ = ( x 1 + x 2 , y 1 + y 2 ) \vec{a}=(x_1,y_1), \vec{b}=(x_2,y_2)=>\vec{a}+\vec{b}=(x_1+x_2, y_1+y_2) a=(x1,y1),b=(x2,y2)=>a+b=(x1+x2,y1+y2)
- 坐标点和向量:假设有AB两点坐标为 A ( x 1 , y 1 ) , B ( x 2 , y 2 ) A(x_1,y_1), B(x_2,y_2) A(x1,y1),B(x2,y2),那么 A B ⃗ = ( x 2 − x 1 , y 2 − y 1 ) \vec{AB}=(x_2-x_1,y_2-y_1) AB=(x2−x1,y2−y1),也就是说终点坐标减去起始点坐标
- 向量和实数相乘: a ⃗ = ( x , y ) = > λ a ⃗ = ( λ x , λ y ) \vec{a}=(x,y)=>λ\vec{a}=(λx,λy) a=(x,y)=>λa=(λx,λy)
- 平面向量的积: a ⃗ = ( x 1 , y 1 ) , b ⃗ = ( x 2 , y 2 ) = > a ⃗ ∗ b ⃗ = x 1 x 2 + y 1 y 2 \vec{a}=(x_1,y_1), \vec{b}=(x_2,y_2)=>\vec{a}*\vec{b}=x_1x_2+y_1y_2 a=(x1,y1),b=(x2,y2)=>a∗b=x1x2+y1y2
- 向量之间的角θ:数量积 a ⃗ ∗ b ⃗ = ∣ a ∣ ∗ ∣ b ∣ ∗ cos θ = x 1 x 2 + y 1 y 2 \vec{a}*\vec{b}=|a|*|b|*\cos θ=x_1x_2+y_1y_2 a∗b=∣a∣∗∣b∣∗cosθ=x1x2+y1y2,而 ∣ a ∣ = x 1 2 + y 1 2 , b = x 2 2 + y 2 2 |a|=\sqrt{x_1^2+y_1^2}, b=\sqrt{x_2^2+y_2^2} ∣a∣=x12+y12,b=x22+y22, 那么 cos θ = x 1 x 2 + y 1 y 2 x 1 2 + y 1 2 ∗ x 2 2 + y 2 2 \cos θ=\frac{x_1x_2+y_1y_2}{\sqrt{x_1^2+y_1^2}*\sqrt{x_2^2+y_2^2}} cosθ=x12+y12∗x22+y22x1x2+y1y2
- 平面向量和余弦定理:三角形中已知两边长为ab夹角为θ,假设这两边是向量 a ⃗ b ⃗ \vec{a}\vec{b} ab,那么第三边c可以表示为 c ⃗ = a ⃗ − b ⃗ \vec{c}=\vec{a}-\vec{b} c=a−b(或者相反)两边平方以下以便进行向量乘积引入θ, ( c ⃗ ) 2 = ∣ c ⃗ ∣ ∗ ∣ c ⃗ ∣ ∗ cos 0 = ( a ⃗ − b ⃗ ) 2 = ( ∣ a ⃗ ∣ ) 2 − 2 a ⃗ b ⃗ + ( ∣ b ⃗ ∣ ) 2 = ∣ a ⃗ ∣ ∗ ∣ a ⃗ ∣ ∗ cos 0 − 2 ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ ∗ cos θ + ∣ b ⃗ ∣ ∗ ∣ b ⃗ ∣ ∗ cos 0 = ( ∣ a ⃗ ∣ ) 2 − 2 ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ ∗ cos θ + ( ∣ b ⃗ ∣ ) 2 (\vec{c})^2=|\vec{c}|*|\vec{c}|*\cos 0=(\vec{a}-\vec{b})^2=(|\vec{a}|)^2-2\vec{a}\vec{b}+(|\vec{b}|)^2=|\vec{a}|*|\vec{a}|*\cos 0-2|\vec{a}||\vec{b}|*\cos θ+|\vec{b}|*|\vec{b}|*\cos 0=(|\vec{a}|)^2-2|\vec{a}||\vec{b}|*\cos θ+(|\vec{b}|)^2 (c)2=∣c∣∗∣c∣∗cos0=(a−b)2=(∣a∣)2−2ab+(∣b∣)2=∣a∣∗∣a∣∗cos0−2∣a∣∣b∣∗cosθ+∣b∣∗∣b∣∗cos0=(∣a∣)2−2∣a∣∣b∣∗cosθ+(∣b∣)2,那么这里只需要知道两边的大小和θ如 ∣ a ⃗ ∣ 、 ∣ b ⃗ ∣ 、 cos θ |\vec{a}|、|\vec{b}|、\cos θ ∣a∣、∣b∣、cosθ,就可以求出第三边的长度大小 ∣ c ⃗ ∣ |\vec{c}| ∣c∣;如果θ=90°,那么容易的到 c 2 = a 2 + b 2 c^2=a^2+b^2 c2=a2+b2(消掉了一项)
- 向量与解三角形:一般来说角A角B角C对应的边向量记作 a ⃗ ∣ b ⃗ ∣ c ⃗ \vec{a}|\vec{b}|\vec{c} a∣b∣c,默认规则
- 平面向量和正弦定理:三边和角关系满足 a sin A = b sin B = c sin C \frac{a}{\sin A}=\frac{b}{\sin B}=\frac{c}{\sin C} sinAa=sinBb=sinCc
投影向量
向量和坐标点的关系
三角形的边(向量)和角的关系
2、复数
- 复数:人为规定 i 2 = − 1 i^2=-1 i2=−1,于是 x 2 = − 1 = > x = i x^2=-1=>x=i x2=−1=>x=i,又继续规定 a + b i a+bi a+bi形式为复数,a为实数部分,bi为虚数部分;只有实数部分那么就是实数,只有虚数部分就是虚数,两部分都有就是复数;
- 复数和直角坐标系:将x轴看成是实数部分,将y轴看成是虚数部分,那么复数 a + b i a+bi a+bi在复数坐标系(也称为复平面)中会表现为一个点 ( a , b ) (a,b) (a,b);根据向量知识,复平面中点坐标P可以确定原点O到点的向量 O P ⃗ \vec{OP} OP, O P ⃗ \vec{OP} OP的模等于 a 2 + b 2 \sqrt{a^2+b^2} a2+b2
- 共轭复数:两个复数实数相同、虚数相反,称为共轭复数;如 a + b i a+bi a+bi、 a − b i a-bi a−bi(图像上是根据x轴对称)
- 复数加减:复数 z 1 = a + b i z_1=a+bi z1=a+bi, 复数 z 2 = c + d i z_2=c+di z2=c+di, 可以改造成向量相加 ( a , b ) + ( c , d ) = > ( a + c , b + d ) (a,b)+(c,d)=>(a+c,b+d) (a,b)+(c,d)=>(a+c,b+d), 结果再转化成复数格式等于 ( a + c ) + ( b + d ) i (a+c)+(b+d)i (a+c)+(b+d)i; 相减同理
- 复数相乘:复数 z 1 = a + b i z_1=a+bi z1=a+bi, 复数 z 2 = c + d i z_2=c+di z2=c+di, z 1 ∗ z 2 = ( a c − b d ) + ( a d + b c ) i z_1*z_2=(ac-bd)+(ad+bc)i z1∗z2=(ac−bd)+(ad+bc)i
- 复数相除:复数 z 1 = a + b i z_1=a+bi z1=a+bi, 复数 z 2 = c + d i z_2=c+di z2=c+di, z 1 z 2 = a + b i c + d i \frac{z_1}{z_2}=\frac{a+bi}{c+di} z2z1=c+dia+bi,分数上下同乘以 c − d i c-di c−di, z 1 z 2 = a c + b d c 2 + d 2 + b c − a d c 2 + d 2 i \frac{z_1}{z_2}=\frac{ac+bd}{c^2+d^2}+\frac{bc-ad}{c^2+d^2}i z2z1=c2+d2ac+bd+c2+d2bc−adi
- 复数的三角表示:复数 z = a + b i z=a+bi z=a+bi这种格式称为代数式;假设复数z的复平面向量模为r、向量和x轴夹角为θ,那么 a = r ∗ cos θ , b = r ∗ sin θ a=r*\cos θ, b=r*\sin θ a=r∗cosθ,b=r∗sinθ,这样复数可以改写成 z = r ∗ cos θ + r ∗ sin θ i = r ( cos θ + ∗ sin θ i ) z=r*\cos θ+r*\sin θi=r(\cos θ+*\sin θi) z=r∗cosθ+r∗sinθi=r(cosθ+∗sinθi),这个格式称为三角格式,θ称为幅角;如果 0 < = θ < = 2 π 0<=θ<=2\pi 0<=θ<=2π,那么θ就是三角复数的主幅角;
- 三角复数的相乘: z 1 = r 1 ( cos θ 1 + ∗ sin θ 1 i ) , z 2 = r 2 ( cos θ 2 + ∗ sin θ 2 i ) = > z 1 ∗ z 2 = r 1 r 2 ( cos ( θ 1 + θ 2 ) + sin ( θ 1 + θ 2 ) i ) z_1=r_1(\cos θ_1+*\sin θ_1i), z_2=r_2(\cos θ_2+*\sin θ_2i)=>z_1*z_2=r_1r_2(\cos(θ_1+θ_2)+\sin(θ_1+θ_2)i) z1=r1(cosθ1+∗sinθ1i),z2=r2(cosθ2+∗sinθ2i)=>z1∗z2=r1r2(cos(θ1+θ2)+sin(θ1+θ2)i),想当于将向量 z 1 z_1 z1绕着原点O逆时针旋转 θ 2 θ_2 θ2,那么角度就变成 θ 1 + θ 2 θ_1+θ_2 θ1+θ2了,再把向量 z 1 z_1 z1的模扩大 r 2 r_2 r2倍数
- 三角复数的除法:用相乘的方式反算得到除法, r 2 ( cos θ 2 + ∗ sin θ 2 i ) ∗ r 1 r 2 ( cos ( θ 1 − θ 2 ) + ∗ sin ( θ 1 − θ 2 ) i ) = r 1 ( cos θ 1 + ∗ sin θ 1 i ) = > r 1 ( cos θ 1 + ∗ sin θ 1 i ) r 2 ( cos θ 2 + ∗ sin θ 2 i ) = z 1 z 2 = r 1 r 2 ( cos ( θ 1 − θ 2 ) + ∗ sin ( θ 1 − θ 2 ) i ) r_2(\cos θ_2+*\sin θ_2i)*\frac{r_1}{r_2}(\cos (θ_1-θ_2)+*\sin (θ_1-θ_2)i)=r_1(\cos θ_1+*\sin θ_1i)=>\frac{r_1(\cos θ_1+*\sin θ_1i)}{r_2(\cos θ_2+*\sin θ_2i)}=\frac{z_1}{z_2}=\frac{r_1}{r_2}(\cos (θ_1-θ_2)+*\sin (θ_1-θ_2)i) r2(cosθ2+∗sinθ2i)∗r2r1(cos(θ1−θ2)+∗sin(θ1−θ2)i)=r1(cosθ1+∗sinθ1i)=>r2(cosθ2+∗sinθ2i)r1(cosθ1+∗sinθ1i)=z2z1=r2r1(cos(θ1−θ2)+∗sin(θ1−θ2)i)
- 三角复数没有加减法
数集合的扩充
复平面
复数(向量)合成
三角复数
三角复数相乘
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1.安装mogondb数据库 参考MongoDB安装配置教程(详细版)_mongodb安装详细步骤-CSDN博客 安装mondbcompass数据库连接工具 参考https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/compass/current/connect/ 2.后端服务 1.创建src文件夹 并在src文件夹下创建 index…...
基于Spring Boot的党员学习交流平台设计与实现(LW+源码+讲解)
专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:…...
Plantsimulation中机器人怎么通过阻塞角度设置旋转135°
创建一个这样的简单模型。 检查PickAndPlace的角度表。源位于180的角位置,而物料终结位于90的角位置。“返回默认位置”选项未被勾选。源每分钟生成一个零件。启动模拟时,Plant Simulation会选择两个位置之间的最短路径。示例中的机器人无法绕135的角位…...
2025.2.23机器学习笔记:PINN文献阅读
2025.2.23周报 一、文献阅读题目信息摘要Abstract创新点网络架构架构A架构B架构C 实验结论后续展望 一、文献阅读 题目信息 题目: Physics-Informed Neural Networks for Modeling Water Flows in a River Channel期刊: IEEE TRANSACTIONS ON ARTIFICI…...
关于Postman自动获取token
在使用postman测试联调接口时,可能每个接口都需要使用此接口生成的令牌做Authorization的Bearer Token验证,最直接的办法可能会是一步一步的点击,如下图: 在Authorization中去选择Bearer Token,然后将获取到的token粘贴…...
Android KMP初探
Android KMP初探 前言: 最近线上听了Kotlin官网举行的KMP会议,感觉听神奇的,于是就把官方demo下载下来尝试了一下,下载插件和所需要的依赖都用了很久,但是发现里面的代码很少,于是尝试自己手写了一下&…...
ncDLRES:一种基于动态LSTM和ResNet的非编码RNA家族预测新方法
现有的计算方法主要分为两类:第一类是通过学习序列或二级结构的特征来预测ncRNAs家族,另一类是通过同源序列之间的比对来预测ncRNAs家族。在第一类中,一些方法通过学习预测的二级结构特征来预测ncRNAs家族。二级结构预测的不准确性可能会导致…...
前端项目打包过滤指定icon文件
1.需求背景 项目中有部分功能需要vip权限才可以使用,所有部分筛选、按钮 等有vip的icon提示 如下图 此项目衍生出一个特殊版本,此版本无需登录且拥有最高权限,所以产品要求去除项目中的所有vip相关的提示。 2.解决思路 (1&am…...