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내적4

내적과 외적을 이용한 벡터 정사영 벡터의 정사영(projection)은 한 벡터를 다른 벡터의 방향으로 투영하여, 투영된 벡터의 크기와 방향을 구하는 방법입니다. 벡터 정사영을 통해 벡터 간의 관계를 파악하고, 벡터의 특정 성분만을 추출할 수 있습니다. 정사영은 내적과 외적을 사용하여 계산할 수 있으며, 물리학, 컴퓨터 그래픽, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 이 글에서는 내적과 외적을 이용하여 벡터의 정사영을 구하는 방법을 설명합니다.내적을 이용한 벡터의 정사영벡터의 내적(dot product)을 사용하면 한 벡터가 다른 벡터의 방향으로 얼마나 투영되는지 계산할 수 있습니다. 벡터 \( \mathbf{a} \)와 \( \mathbf{b} \)가 주어졌을 때, 벡터 \( \mathbf{a} \)를 벡터 \( \mat.. 2024. 11. 26.
벡터 내적의 활용 사례와 구체적인 수식 벡터 내적(스칼라 곱)은 두 벡터 간의 관계를 수치화하여 평행성, 유사성, 일(work) 등을 계산하는 데 유용하게 활용됩니다. 이 개념은 물리학, 컴퓨터 그래픽, 데이터 분석 등 여러 실생활 분야에서 널리 사용됩니다. 이 글에서는 벡터 내적의 대표적인 실생활 활용 사례를 구체적인 수식과 함께 설명하겠습니다.1. 물리학에서의 일(work) 계산물리학에서 일(work)은 힘이 물체를 이동시키는 데 쓰인 에너지를 의미하며, 벡터 내적을 통해 계산됩니다. 힘 벡터 \( \mathbf{F} \)와 변위 벡터 \( \mathbf{d} \)가 주어졌을 때, 일 \( W \)는 다음과 같이 계산됩니다:$$ W = \mathbf{F} \cdot \mathbf{d} = \| \mathbf{F} \| \| \mathbf{.. 2024. 11. 24.
고차원에서의 벡터 내적과 외적의 정의 벡터의 내적과 외적은 고차원 공간에서 중요한 연산으로, 내적은 두 벡터 간의 유사성 또는 평행성을 측정하며 외적은 새로운 벡터를 생성하여 평면이나 부피를 나타냅니다. 이 글에서는 고차원에서 벡터 내적과 외적의 정의를 설명하고, 이들이 어떤 성질을 가지며, 다양한 차원에서 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.고차원에서의 벡터 내적 (Dot Product)내적(Dot Product)은 두 벡터의 대응 성분을 곱한 뒤 합산하여 얻는 값으로, 두 벡터 사이의 평행성 또는 유사성을 나타내는 수치입니다. 고차원에서의 내적은 2차원이나 3차원에서의 내적 개념을 확장한 것이며, 다음과 같이 정의됩니다.두 벡터 \( \mathbf{A} = (a_1, a_2, \dots, a_n) \)과 \( \mathbf{B} = .. 2024. 11. 24.
벡터의 내적과 외적 활용법 벡터(Vector)는 크기와 방향을 가지는 양이다. 벡터의 성분만 주어진다면, 벡터의 내적, 외적을 쉽게 활용할 수 있다. 두 벡터 $\vec{a}=(a_1,a_2,a_3)$, $\vec{b}=(b_1,b_2,b_3)$ 일 때, 1. 벡터의 내적 $\vec{a}\cdot\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\rm cos \it \theta$ $=a_1b_1+a_2b_2+a_3b_3$ (스칼라양) 2. 벡터의 외적 $\vec{a}\times \vec{b}=(a_2b_3-a_3b_2,a_3b_1-a_1b_3,a_1b_2-a_2b_1)$ (벡터양) ※ 벡터 외적의 크기 $|\vec{a}\times\vec{b}|=|\vec{a}||\vec{b}|\rm sin \it \theta$ (외적의 크기는 평행사.. 2022. 10. 24.
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