点乘和叉乘的区别(点乘与叉乘有什么区别？)

点乘和叉乘的区别是什么?

点乘是向量的内积 叉乘是向量的外积

点乘，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。

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。

扩展资料：

向量的点乘:a * b

公式：a * b = |a| * |b| * cosθ

点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。

点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。

向量的叉乘：a ∧ b

a ∧ b = |a| * |b| * sinθ

向量积被定义为：

模长：（在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)（0° ≤ θ ≤ 180°），它位于这两个矢量所定义的平面上。）

方向：a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在平面垂直，且遵守右手定则。（一个简单的确定满足“右手定则”的结果向量的方向的 *** 是这样的：若坐标系是满足右手定则的，当右手的四指从a以不超过180度的转角转向b时，竖起的大拇指指向是c的方向。c = a ∧ b）

点乘与叉乘有什么区别？

1、表示意义不同：

点乘是向量的内积。

叉乘是向量的外积。

2、结果单位不同：

点乘，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。

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。

3、计算 *** 不同：

点乘，公式：a * b = |a| * |b| * cosθ

叉乘，公式：a ∧ b = |a| * |b| * sinθ

点乘和叉乘的区别是什么？

点乘是向量的内积 叉乘是向量的外积。

点乘，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。

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。

点积

在数学中，又称数量积（dot proct; scalar proct），是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。

两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：

a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。

使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1矩阵，点积还可以写为：

a·b=（a^T）*b，这里的a^T指示矩阵a的转置。

点乘和叉乘的区别是什么？

点乘，也叫向量的内积、数量积。

运算法则为向量a·向量b=|a||b|cos<a,b>叉乘，也叫向量的外积、向量积。运算法则为|向量c|=|向量a×向量b|=|a||b|sin<a,b> 1运算法则 点乘 点乘，也叫向量的内积、数量积。顾名思义，求下来的结果是一个数。

向量a·向量b=|a||b|cos<a,b> 在物理学中，已知力与位移求功，实际上就是求向量F与向量s的内积，即要用点乘叉乘 叉乘，也叫向量的外积、向量积。顾名思义，求下来的结果是一个向量，记这个向量为c。

|向量c|=|向量a×向量b|=|a||b|sin<a,b> 量c的方向与a,b所在的平面垂直，且方向要用“右手法则”判断（用右手的四指先表示向量a的方向，然后手指朝着手心的方向摆动到向量b的方向，大拇指所指的方向就是向量c的方向）。

因此向量的外积不遵守乘法交换率，因为向量a×向量b=-向量b×向量a在物理学中，已知力与力臂求力矩，就是向量的外积，即叉乘2几何意义 点乘的几何意义 可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影。

叉乘的几何意义 在三维几何中，向量a和向量b的叉乘结果是一个向量，更为熟知的叫法是法向量，该向量垂直于a和b向量构成的平面。 在3D图像学中，叉乘的概念非常有用，可以通过两个向量的叉乘，生成第三个垂直于a，b的法向量，从而构建X、Y、Z坐标系。

点乘和叉乘的区别是什么?

区别：点乘是向量的内积，叉乘是向量的外积。

1、点乘：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。

2、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。

点乘与叉乘有什么区别?

向量的乘法有两种，分别成为内积和外积.

内积也称数量积，因为其结果为一个数(标量)

向量a，b的内积为、a、*、b、cos，其中表示a与b的夹角

向量外积也叫叉乘，其结果为一个向量，方向是按右手系垂直与a，b所在平面、a、*、b、sin

叉乘和点乘的区别有哪些？

1、两者的运算结果不同。

点乘运算得到的结果为一个标量；叉乘运算结果为一个向量而不是一个标量。

2、两者的应用范围不同。

点乘的应用范围：线性代数；叉乘的应用范围：其应用十分广泛，通常应用于物理学光学和计算机图形学中。

两个向量叉乘可以得到一个转轴，点乘之后可以得到一个角度，有了一个转轴，一个角度可以得到一个旋转。

这是人们非常熟悉的一个思路，使用两个 N 系下的 z 轴叉乘，来得到一个对齐 z 轴的旋转。之前接触的旋转，都是坐标系旋转，这个旋转使得初始坐标系 cur，与目标坐标系tar 的 z 轴重合了。

把这个z 轴重合的中间状态叫做 half，也就是说这个旋转使得，cur 坐标系和 half 坐标系重合了。正常来说如果我们会使用下式来描述机体坐标系之间的误差。

但是使用这种描述方式是有前提的，如果使用轴角表示这个旋转过程，这个旋转的转轴是属于 cur 系的，这就是常说的机体系下的机体误差。

同理如果我们描述地理系下的误差用轴角表示的话，这个轴是属于 N 系的，我们可以称作地理系下的地理误差。