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向量的点

如 【点】 在数学中,数量积(dot product; scalar product,也称为点积)是接受在实数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。...【向量积,数学中又称外积、积,物理中称矢积、,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。并且两个向量积与这两个向量和垂直。...性质 几何意义及其运用 积的长度 |a×b| 可以解释成这两个向量a,b共起点时,所构成平行四边形的面积。...: a× (b×c) +b× (c×a) +c× (a×b) =0 分配律,线性性和雅可比恒等式别表明:具有向量加法和积的 R3 构成了一个李代数。...两个非零向量a和b平行,当且仅当a×b=0 拉格朗日公式 这是一个著名的公式,而且非常有用: a×(b×c)=b(a·c) -c(a·b), 证明过程如下: 二重向量化简公式及证明 可以简单地记成

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向量的内积和积_点的区别

几何意义 点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。...相互垂直 a·b<0 方向基本相反,夹角在90°到180°之间 公式 两个向量,又叫向量积、外积、积,的运算结果是一个向量而不是一个标量。...对于向量a和向量b: a和b的公式为: 其中: 根据i、j、k间关系,有: 几何意义 在三维几何中,向量a和向量b的结果是一个向量,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,的概念非常有用,可以通过两个向量,生成第三个垂直于a,b的法向量,从而构建X、Y、Z坐标系。

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高数学习笔记之向量内积(点)和外积()概念及几何意义

0x00 概述 在机器学习的过程中,需要了解向量内积(点)和外积()概念及几何意义。 0x01 向量的内积(点) 1.1 定义 概括地说,向量的内积(点/数量积)。...对两个向量执行点运算,就是对这两个向量对应位一一相之后求和的操作,如下所示,对于向量a和向量b: ? a和b的点积公式为: ? 这里要求一维向量a和向量b的行列数相同。...根据三角形余弦定理(这里a、b、c均为向量,下同)有: ?...() 2.1 定义 概括地说,两个向量的外积,又叫向量积,其运算结果是一个向量而不是一个标量。...2.2 向量外积的性质 ''' 1. a × b = -b × a. (反称性) 2. (λa + μb) × c = λ(a ×c) + μ(b ×c).

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Unity 点的原理和使用

Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位,朝向,角度等相关数据,下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点的使用。... (又称”积”,”向量积”,”外积”)(cross product,用x) 定义:c = a x b,其中a b c均为向量 几何意义是:得到一个与这两个向量都垂直的向量,这个向量的模是以两个向量为边的平行四边形的面积...的右手定则是用来确定乘积的方向的。 右手法则:右手的四指方向指向第一个矢量,屈向矢量的夹角方向(两个矢量夹角方向取小于180°的方向),那么此时大拇指方向就是所得的矢量的方向....(大拇指应与食指成九十度)(注意:Unity当中使用左手,因为Unity使用的是左手坐标系) 数学上的右手法则 Unity当中的左手法则 Unity项目应用: 1.根据乘得到a,b向量的相对位置...3.根据大小,得到a,b向量所形成的平行四边形的面积大小,根据面积大小得到向量的相对大小。

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窥探向量矩阵的存内计算原理—基于向量矩阵的存内计算

原文:窥探向量矩阵的存内计算原理—基于向量矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中,存内计算技术凭借其出色的向量矩阵操作效能引起了广泛关注。...窥探向量矩阵的存内计算原理生动地展示了基于向量矩阵的存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律,在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量矩阵操作。...基于基尔霍夫定律,比特线上的输出电流便是向量矩阵操作的结果。将这一操作扩展,将矩阵存储在ReRAM阵列中,通过比特线输出相应的结果向量。探寻代表性工作的独特之处 1....DPE (Hewlett Packard Laboratories) DPE是专为向量矩阵操作设计的存内计算加速器。...ISAAC (University of Utah) ISAAC是专为神经网络推理设计的存内计算架构,其多个存内计算阵列通过C-mesh片上网络连接。

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支持向量机之最小二(LS)-------6

上次了解了核函数与损失函数之后,支持向量机的理论已经基本完成,今天将谈论一种数学优化技术------最小二乘法(Least Squares, LS)。...使误差平方和达到最小以寻求估计值的方法,就叫做最小二乘法,用最小二乘法得到的估计,叫做最小二估计。当然,取平方和作为目标函数只是众多可取的方法之一。...对最小二乘法的优良性做了几点说明: 最小二使得误差平方和最小,并在各个方程的误差之间建立了一种平衡,从而防止某一个极端误差取得支配地位 计算中只要求偏导后求解线性方程组,计算过程明确便捷 最小二可以导出算术平均值作为估计值...先来梳理下几个基本概念: (1) 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。...上面仅仅给出了SMO算法的最终求解公式,并未给出具体的求解过程,这个内容将在明天给出,也是关于支持向量机基本理论的最后一点内容~~~~

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求两个矢量的夹角(带正负)

文章目录 1 由点求夹角,再判断正负向量求夹角: 2 由点,使用atan2(y,x)求角度 1 由点求夹角,再判断正负向量求夹角: a * b= |a| * |b| * cos...=a.x * b.x + a.y* b.y   所以 = acos((a * b)/ ( |a| * |b|) );   结果为正值,需要判定正负,来确定角方向; 由向量判断正负...:    a X b = |a| * |b| * sin=a.x * b.y – a.y * b.x;    如果aXb = - 2 由点,使用...,b> 和 a X b = |a| * |b| * sin   可知tan= (a * b) / (aXb)   但是值域为-pi/2到pi/2   atan2是一个函数,在C语言里返回的是指方位角...,C 语言中atan2的函数原型为 double atan2(double y, double x) ,也可float,返回以弧度表示的 y/x 的反正切。

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线索二树 —C语言王道

目录 线索二树概念 ——普通二树缺点 ——中序线索二树 ——先序线索二树 ——后序线索二树  —— 三种线索二树的比较 二树的线索化 普通方法代码 中序线索化代码 先序线索化代码 后序线索二树代码...---- 线索二树概念 ——普通二树缺点 1、普通二树在遍历的时候必须从根节点出发,不能从其中某一点开始遍历。...2、普通二树不能快速的找到某个结点的前驱。...n个结点的二树,有n+1个空链域!...和上同理 ——后序线索二树  和上同理 —— 三种线索二树的比较 ---- 二树的线索化 用土方法找到中序遍历前驱 普通方法代码 //辅助全局变量,用于查找p的前驱 BiTNode *

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最小二支持向量回归机(LS-SVR)

今天,将给出支持向量机在回归方面的应用,最小二支持向量机 Least square support vector regression, LS-SVR....作为标准SVM 的改进,最小二支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)是在回答“How much can the SVM formulation...据此,Suykens在2002年提出加权最小二支持向量机(Weighted least squares support vector machine, WLS-SVM)。...Suykens 在借鉴SVM 优点的基础上,提出最小二支持向量机(Least Squares SupportVector Machine, LS-SVM。...因此通常将式转化为其对偶问题,并引入Lagrange 子进行求解: ? 根据Wolf对偶定理,对上式各变量求偏导数: ? 上述方程组等价于如下的矩阵形式: ? 其中: ?

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C语言树的实现

因此根也叫做根节点 子节点/孩纸:就是一个节点的下面离它最近的的节点,比如A的子节点是BC而不是BCDEFG,E的子节点是G,G没有子节点 父节点/父亲:这里就是倒置了一下,比如G的父节点是E,EF的父节点是C,...,我认为这个视频讲得比较好http://pan.baidu.com/s/1i3yYd2t 然后我们再细分二树,它分为: 空二树:就是什么都没有 满二树:每个节点都有两个子节点 完全二树:把一颗完全二树的最后一层从右往左删除一些节点得到的就是完全二树...: struct node *create_binary_tree(){ struct node *root; struct node *a=new node,*b=new node,*c=new...node,*d=new node,*e=new node,*f=new node,*g=new node; a->data='A'; b->data='B'; c->data='C'; d->...=NULL; c->lchild=e; c->rchild=f; d->lchild=NULL; d->rchild=NULL; e->lchild=g; e->rchild=NULL;

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Numpy 隐含的四大陷阱,千万别掉进去了!

比如一个 m x 3 的矩阵可以和 3 x 1 的列向量,结果是 m x 1 的列向量。而如果一个 m x 3 的矩阵和 1 x 3 的行向量是会报错的。...有时候要做,有时候要做点。我们看一下 numpy 是如何满足这个需求的。...假设 x, y, theta 的值如下,我们要先让 x 和 y 点,再让结果与 theta ,最后的结果我们期望的是一个 5 x 1 的列向量。...那好吧,我们这样做总行了吧,x[:, 0] * y 这样两个列向量就可以点乘了吧,不幸的还是不行,因为 numpy 认为这是 matrix,所以执行的是矩阵相乘(),要做点,必须转为 array...In [45] 会报错,因为在 array 里 * 运算符是点,而在 matrix 里 * 运算符是。如果要在 array 里算,需要用 dot 方法。

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Numpy 隐含的四大陷阱,千万别掉进去了!

比如一个 m x 3 的矩阵可以和 3 x 1 的列向量,结果是 m x 1 的列向量。而如果一个 m x 3 的矩阵和 1 x 3 的行向量是会报错的。...有时候要做,有时候要做点。我们看一下 numpy 是如何满足这个需求的。...假设 x, y, theta 的值如下,我们要先让 x 和 y 点,再让结果与 theta ,最后的结果我们期望的是一个 5 x 1 的列向量。 ?...那好吧,我们这样做总行了吧,x[:, 0] * y 这样两个列向量就可以点乘了吧,不幸的还是不行,因为 numpy 认为这是 matrix,所以执行的是矩阵相乘(),要做点,必须转为 array...In [45] 会报错,因为在 array 里 * 运算符是点,而在 matrix 里 * 运算符是。如果要在 array 里算,需要用 dot 方法。

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