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【C++】B2091 向量点积计算

前言 在线性代中,点积是一种基础而重要的向量操作,应用广泛,从学科计算到传统运算阶段都十分常见。...本文对一道向量点积的题目进行全面分析,并对三种不同实现方案进行比较和解析,帮助读者更好地理解和掌握向量点积的计算。...C++ 参考手册 题目描述 在线性代数中,计算点积是一种基础的操作。...n ; 仅用一个数组存储向量 a 的值; 在读取向量 b 的值时,即时计算点积并累加; 最后输出计算结果。...进一步优化 如果对代码的可读性和现代化有更高的要求,可以使用 C++ 的标准库容器(如 std::vector)和算法函数(如 std::inner_product)来简化代码,实现更加简洁的向量点积计算

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    点积与叉积

    向量的点积:向量点积是其各个分量乘积的和 几何意义:点积的结果是一个标量,等于向量大小与夹角的cos值的乘积。...a•b = |a||b|cosθ 如果a和b都是单位向量,那么点积的结果就是其夹角的cos值。...向量叉积:两个向量a和b的叉积写作a×b(有时也被写成a∧b,避免和字母x混淆)。它的运算结果是一个向量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。...拓展方式:假设有两个2d向量a,b,我们直接把他们视为3d向量,z轴补0,那么这个时候的a,b向量的叉乘结果c,c.x=0,c.y=0,c.z=a.x*b.y-b.x*a.y,这个时候可以吧2d的叉乘值定义为得到一个值...(关于旋转正方向,请戳这里) 向量二重外积公式:a × (b×c )= b(a · c) − c(a ·b)。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    向量的内积和叉积_点乘和叉乘的区别

    向量是由n个实数组成的一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)的有序数组; 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积,对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,点乘的结果是一个标量...点乘公式 对于向量a和向量b: a和b的点积公式为: 要求一维向量a和向量b的行列数相同。...点乘几何意义 点乘的几何意义是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,有公式: 推导过程如下,首先看一下向量组成: 定义向量: 根据三角形余弦定理有: 根据关系c...=a-b(a、b、c均为向量)有: 即: 向量a,b的长度都是可以计算的已知量,从而有a和b间的夹角θ: 根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。...并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直。

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    C# 已知点和向量,求距离的点

    已知一个点 P 和向量 v ,求在这个点P按照向量 v 运行距离 d 的点 B 。 已经知道了一个点 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离点 P 为 d 的点 B。 ?...首先把 v 规范化,规范化的意识是向量的摸变为1 ? 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑色向量 ? 那么 B 的计算可以转换为求 B 的向量 ? 这时的 B 向量可以使用下面的公式 ?...因为 B 的坐标和 B 向量是相同,所以 B 的坐标就是 B=(A_x,A_y)+(L·V'_x,L·V'_y) \\ =(A_x+L·V'_x,A_y+L·V'_y) MathJax.Hub.Config...inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']]}}); ---- 本文会经常更新,请阅读原文: https://lindexi.gitee.io/post/C-...%E5%B7%B2%E7%9F%A5%E7%82%B9%E5%92%8C%E5%90%91%E9%87%8F-%E6%B1%82%E8%B7%9D%E7%A6%BB%E7%9A%84%E7%82%B9.

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    pytorch 要点之雅可比向量积

    同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。...雅可比向量积(Jacobian Vector Product) 雅可比矩阵描述了一个向量值函数的导数。在深度学习中,我们通常不需要完整的雅可比矩阵,而是只对雅可比向量积感兴趣。...雅可比向量积是一个向量和一个向量的乘积,其中第一个向量是函数的导数,第二个向量是任意向量。 PyTorch中的autograd模块提供了autograd.grad函数,使我们能够计算雅可比向量积。...) 在这个例子中,我们定义了一个向量v,然后使用torch.autograd.grad计算了雅可比向量积Jv。...雅可比向量积在训练神经网络中起到关键作用,特别是在使用优化算法进行参数更新时。它能够高效地计算梯度,提高训练速度和稳定性。 结论 PyTorch中的自动微分和雅可比向量积是深度学习中不可或缺的工具。

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    线性代数的本质课程笔记(中)-点积和叉积

    from=search&seid=12903800853888635103 点积的标准观点 如果我们有两个维数相同的向量,他们的点积就是对应位置的数相乘,然后再相加: 从投影的角度看,要求两个向量v和w...的点积,可以将向量w朝着过原点的向量v所在的直线进行投影,然后将w投影后的长度乘上向量v的长度(注意两个向量的的夹角)。...当两个向量的夹角小于90度时,点积后结果为正,如果两个向量垂直,点积结果为0,如果两个向量夹角大于90度,点积结果为负。 一个有趣的发现是,你把w投影到v上面,或者把v投影到w上面,结果是相同的。...所以对于两个向量的点积来说,无论选择哪个向量进行投影,结果都是一样的。 问题又来了,投影的思路和对位相乘再相加的思路,有什么联系呢?...,把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。

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