二维向量叉乘公式

二维向量也可以进行叉积运算,对于向量（x1,y1）、（x2,y2）（跟lz给的不太一样……）叉积运算结果为x1y2-x2y1,可以把二维向量叉积运算所得的结果看做一个数字,虽然更准确地说它应该是一个伪向量,方向垂直于（x1,x2）、（x2,y2）所在平面,相应的遵循左手或右手定则不知道能不能帮到lz……

向量a=(x1,y1),向量b=(x2,y2)

a·b=x1x2+y1y2=|a||b|cosθ(θ是a,b夹角)

PS:向量之间不叫"乘积",而叫数量积。如a·b叫做a与b的数量积或a点乘b

向量积，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同，它的运算结果是一个向量而不是一个标量。

几何向量的概念在线性代数中经由抽象化，得到更一般的向量概念。此处向量定义为向量空间的元素，要注意这些抽象意义上的向量不一定以数对表示，大小和方向的概念亦不一定适用。因此，平日阅读时需按照语境来区分文中所说的"向量"是哪一种概念。

向量几何表示

向量可以用有向线段来表示。

有向线段的长度表示向量的大小，向量的大小，也就是向量的长度。长度为0的向量叫做零向量，记作长度等于1个单位的向量，叫做单位向量。箭头所指的方向表示向量的方向。

代数规则

1、反交换律：a×b=-b×a

2、加法的分配律：a×（b+c）=a×b+a×c。

3、与标量乘法兼容：（ra）×b=a×（rb）=r（a×b）。

4、不满足结合律，但满足雅可比恒等式：a×（b×c）+b×（c×a）+c×（a×b）=0。

5、分配律，线性性和雅可比恒等式别表明：具有向量加法和叉积的R3构成了一个李代数。

6、两个非零向量a和b平行，当且仅当a×b=0。

参考资料：

若两向量坐标为：（a1，b1，c1），（a2，b2，c2），则叉乘过程如下

在物理学中，已知力与力臂求力矩，就是向量的外积，即叉乘。将向量用坐标表示（三维向量），

i、j、k分别为空间中相互垂直的三条坐标轴的单位向量。

扩展资料：

1、与数量积的区别

注：向量积≠向量的积（向量的积一般指点乘）

一定要清晰地区分开向量积（矢积）与数量积（标积），见下表：

2、叉乘应用

在物理学光学和计算机图形学中，叉积被用于求物体光照相关问题。

求解光照的核心在于求出物体表面法线，而叉积运算保证了只要已知物体表面的两个非平行矢量（或者不在同一直线的三个点），就可依靠叉积求得法线。

参考资料来源：百度百科-向量积

叉乘公式是a×（b×c）=b（ac）−c（ab），向量积，数学中又称外积，叉积，物理中称矢积，叉乘，是一种在向量空间中向量的二元运算，它的运算结果是一个向量而不是一个标量。

在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。

矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。

一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑地集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型，如电力系统网络模型。

含义：说是矩阵的叉乘，其实是说的是两个向量的叉乘，矩阵是不能叉乘的。cross(A,B)返回向量A和B的叉乘，其中A，B必须是3个元素的向量。

公式：|c|=|a×b|=|a||b|sin<a，b>。

含义解析：即c的长度在数值上等于以a，b，夹角为θ组成的平行四边形的面积。而c的方向垂直于a与b所决定的平面，c的指向按右手定则从a转向b来确定。运算结果c是一个伪向量。这是因为在不同的坐标系中c可能不同。

举例：a=[1,2,3],b=[4,5,6]，则cross(a,b)=[-3 6 -3]。它表示的意思是三维空间中的两个点A(1,2,3)和B(4,5,6),再加上原点O，则构成的两个向量OA，OB，则cross(a,b)就是垂直平面OAB的向量，它的模是三角形OAB面积的2倍。

扩展资料：

矩阵形式

给定直角坐标系的单位向量i，j，k满足下列等式：

i×j=k；

j×k=i；

k×i=j；

通过这些规则，两个向量的叉积的坐标可以方便地计算出来，不需要考虑任何角度：设

a=[a1，a2，a3]=a1i+a2j+a3k；

b=[b1，b2，b3]=b1i+b2j+b3k；

则a×b=[a2b3-a3b2，a3b1-a1b3，a1b2-a2b1]。

叉积也可以用四元数来表示。注意到上述i，j，k之间的叉积满足四元数的乘法。一般而言，若将向量[a1，a2，a3]表示成四元数a1i+a2j+a3k，两个向量的叉积可以这样计算：计算两个四元数的乘积得到一个四元数，并将这个四元数的实部去掉，即为结果。

更多关于四元数乘法，向量运算及其几何意义请参看四元数（空间旋转）。

高维情形

七维向量的叉积可以通过八元数得到，与上述的四元数方法相同。

七维叉积具有与三维叉积相似的性质：

双线性性：x×（ay+bz）=ax×y+bx×z；（ay+bz）×x=ay×x+bz×x；

反交换律：x×y+y×x=0；

同时与x和y垂直：x·（x×y）=y·（x×y）=0；

拉格朗日恒等式：|x×y|²=|x|²|y|²-（x·y）²；

不同于三维情形，它并不满足雅可比恒等式：x×（y×z）+y×（z×x）+z×（x×y）≠0。

参考资料来源：百度百科--向量积

参考资料来源：百度百科--矩阵

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