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高等数学·向量代数与空间解析几何
第四章 向量代数与空间解析几何
第一节 向量及向量代数
定义1:
向
量
向
量
的
模
单
位
向
量
向
量
的
方
向
余
弦
方
向
数
方
向
角
向
量
向
量
的
模
单
位
向
量
向
量
的
方
向
余
弦
方
向
数
方
向
角
(1)
(
1
)
向
量
:
a
→
=
x
i
→
+
y
j
→
+
z
k
→
=
{
x
,
y
,
z
}
(2)
(
2
)
向
量
的
模
:
|
a
→
|
=
x
2
+
y
2
+
z
2
(3)
(
3
)
单
位
向
量
:
|
a
→
|
=
1
,
a
→
=
(
x
x
2
+
y
2
+
z
2
,
y
x
2
+
y
2
+
z
2
,
z
x
2
+
y
2
+
z
2
)
=
(
cos
α
,
cos
β
,
cos
γ
)
(4)
(
4
)
向
量
a
→
的
方
向
余
弦
(
方
向
数
)
:
方
向
角
α
,
β
,
γ
∈
[
0
,
π
]
(5)
a
→
=
(
cos
α
,
cos
β
,
cos
γ
)
定理1:
设
则
设
则
(6)
设
A
(
a
1
,
a
2
,
a
3
)
,
B
(
b
1
,
b
2
,
b
3
)
∈
R
3
,
则
A
B
→
=
{
b
1
,
b
2
,
b
3
}
−
{
a
1
,
a
2
,
a
3
}
=
{
b
1
−
a
1
,
b
2
−
a
2
,
b
3
−
a
3
}
定义2
线
性
运
算
即
与
同
向
即
为
零
向
量
即
与
反
向
线
性
运
算
即
与
同
向
即
为
零
向
量
即
与
反
向
(7)
(
1
)
线
性
运
算
:
a
→
+
b
→
,
a
→
−
b
→
(8)
λ
a
→
=
{
|
λ
a
→
|
a
→
,
λ
0
,
即
与
a
→
同
向
0
→
,
λ
=
0
,
即
为
零
向
量
−
|
λ
a
→
|
a
→
,
λ
<
0
,
即
与
a
→
反
向
数
积
内
积
点
积
数
积
是
一
个
数
注
解
:
判
定
垂
直
矢
积
外
积
叉
积
矢
积
是
一
个
向
量
满
足
和
和
的
方
向
满
足
右
手
法
则
注
解
:
判
断
平
行
的
几
何
意
义
:
数
积
内
积
点
积
数
积
是
一
个
数
注
解
:
判
定
垂
直
矢
积
外
积
叉
积
矢
积
是
一
个
向
量
满
足
和
和
的
方
向
满
足
右
手
法
则
注
解
:
判
断
平
行
的
几
何
意
义
:
(9)
(
2
)
数
积
(
内
积
,
点
积
)
:
数
积
a
→
⋅
b
→
是
一
个
数
(10)
a
→
⋅
b
→
=
|
a
→
|
|
b
→
|
cos
θ
(11)
注
解
:
判
定
垂
直
(12)
(
3
)
矢
积
(
外
积
,
叉
积
)
:
矢
积
a
→
∗
b
→
是
一
个
向
量
,
满
足
:
(13)
[
1
]
|
a
→
∗
b
→
|
=
|
a
→
|
|
b
→
|
sin
θ
(14)
[
2
]
a
→
∗
b
→
⊥
a
→
和
b
→
,
a
→
,
b
→
和
a
→
∗
b
→
的
方
向
满
足
右
手
法
则
(15)
注
解
:
(16)
1
)
判
断
平
行
(17)
2
)
|
a
→
∗
b
→
|
的
几
何
意
义
:
混
合
积
注
解
的
几
何
意
义
是
体
积
混
合
积
注
解
的
几
何
意
义
是
体
积
(18)
(
4
)
混
合
积
:
[
a
→
b
→
c
→
]
=
Δ
(
a
→
∗
b
→
)
⋅
c
→
=
c
→
⋅
(
a
→
∗
b
→
)
=
(
b
→
∗
c
→
)
⋅
a
→
(19)
注
解
:
[
a
→
b
→
c
→
]
的
几
何
意
义
是
体
积
定理 2
设
则
设
则
(20)
设
a
→
=
{
a
1
,
a
2
,
a
3
}
,
b
→
=
{
b
1
,
b
2
,
b
3
}
(21)
则
λ
a
→
+
μ
b
→
=
{
λ
a
1
+
μ
b
1
,
λ
a
2
+
μ
b
2
,
λ
a
3
+
μ
b
3
}
定理 3
定理 4
定理 5
定理 6
例题
解
:
表
示
的
混
合
积
即
且
混
合
积
几
何
意
义
为
三
向
量
空
间
围
成
的
体
积
方
向
尊
崇
右
手
定
则
值
为
因
为
所
以
因
为
垂
直
于
所
以
同
理
又
因
为
所
以
所
以
解
:
表
示
的
混
合
积
即
且
混
合
积
几
何
意
义
为
三
向
量
空
间
围
成
的
体
积
方
向
尊
崇
右
手
定
则
值
为
因
为
所
以
因
为
垂
直
于
所
以
同
理
又
因
为
所
以
所
以
(22)
解
:
(23)
(
a
,
b
,
c
)
表
示
a
,
b
,
c
的
混
合
积
,
即
(
a
,
b
,
c
)
=
(
a
X
b
)
.
.
c
.
且
(
a
X
b
)
.
.
c
=
(
b
X
c
)
.
.
a
=
(
c
X
a
)
.
.
b
(24)
混
合
积
几
何
意
义
为
三
向
量
空
间
围
成
的
体
积
(25)
A
X
B
方
向
尊
崇
右
手
定
则
值
为
A
B
s
i
n
A
.
.
B
=
A
B
c
o
s
(26)
因
为
(
a
+
b
)
X
(
b
+
c
)
=
a
X
b
+
a
X
c
+
b
X
b
+
b
X
c
=
a
X
b
+
a
X
c
+
b
X
c
(27)
所
以
(
a
+
b
)
X
(
b
+
c
)
.
.
(
c
+
a
)
=
(
a
X
b
+
a
X
c
+
b
X
c
)
.
.
(
c
+
a
)
=
(
a
,
b
,
c
)
+
(
a
,
b
,
a
)
+
(
a
,
c
,
c
)
+
(
a
,
c
,
a
)
+
(
b
,
c
,
c
)
+
(
b
,
c
,
a
)
.
(28)
因
为
(
a
X
b
)
垂
直
于
a
(29)
所
以
(
a
,
b
,
a
)
=
(
a
X
b
)
∗
a
=
0
,
(30)
同
理
,
(
a
,
c
,
c
)
=
(
a
,
c
,
a
)
=
(
b
,
c
,
c
)
=
0.
(31)
又
因
为
(
a
,
b
,
c
)
=
2
,
(32)
所
以
(
b
,
c
,
a
)
=
(
a
,
b
,
c
)
=
2.
(33)
所
以
(
a
+
b
)
x
(
b
+
c
)
.
.
(
c
+
a
)
=
4.
第二节 平面与直线
平面
点法式方程
为
法
向
量
为
平
面
上
的
一
点
为
法
向
量
为
平
面
上
的
一
点
(34)
p
0
p
→
⋅
n
→
=
0
(35)
⇔
a
(
x
−
x
0
)
+
b
(
y
−
y
0
)
+
c
(
z
−
z
0
)
=
0
(36)
n
→
=
a
,
b
,
c
≠
0
为
法
向
量
,
P
0
(
x
0
,
y
0
,
z
0
)
为
平
面
上
的
一
点
一般式方程
为
法
向
量
为
法
向
量
(37)
a
x
+
b
y
+
c
z
+
d
=
0
,
n
→
=
{
a
,
b
,
c
}
≠
0
为
法
向
量
注解:
截距式方程
为
平
面
在
三
个
坐
标
轴
上
的
截
距
注
解
截
距
式
方
程
只
能
表
示
和
三
个
坐
标
轴
都
相
交
的
平
面
为
平
面
在
三
个
坐
标
轴
上
的
截
距
注
解
截
距
式
方
程
只
能
表
示
和
三
个
坐
标
轴
都
相
交
的
平
面
(38)
x
a
+
y
b
+
z
c
=
1
(39)
a
,
b
,
c
为
平
面
在
三
个
坐
标
轴
上
的
截
距
(40)
注
解
:
截
距
式
方
程
只
能
表
示
和
三
个
坐
标
轴
都
相
交
的
平
面
点到面的距离
点
到
平
面
的
距
离
点
到
平
面
的
距
离
(41)
点
P
0
(
x
0
,
y
0
,
z
0
)
到
平
面
a
x
+
b
y
+
c
z
+
d
=
0
的
距
离
(42)
ρ
=
|
a
x
0
+
b
y
0
+
c
z
0
+
d
|
a
2
+
b
2
+
c
2
两平面夹角(法向量夹角)
(43)
c
o
s
θ
=
n
1
→
⋅
n
2
→
|
n
1
→
|
|
n
2
→
|
平面与平面的位置关系
直线
标准式方程(点向式)
其
中
为
直
线
上
一
点
为
直
线
的
方
向
向
量
其
中
为
直
线
上
一
点
为
直
线
的
方
向
向
量
(44)
p
→
/
/
p
0
p
→
(45)
x
−
x
0
l
=
y
−
y
0
m
=
z
−
z
0
n
(46)
其
中
P
0
(
x
0
,
y
0
,
z
0
)
为
直
线
上
一
点
,
L
→
=
{
l
,
m
,
n
}
≠
0
为
直
线
的
方
向
向
量
一般式方程
参数式方程
点到直线的距离
两直线夹角
直线与直线的位置
直线与平面的位置关系
基本方法
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2.在python jupyter下运行cuda c++程序
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