摘要：
叉积究竟应该如何理解呢？如何从多维空间压缩到一维空间呢？如何解读他们的坐标呢？ 对偶性的思想在于：当观察到多维空间向数轴的线性变换时，它均与空间中的唯一一个向量所对应，应用线性变换和这个向量点乘等价。 数值上说：这是因为这类线性变换可以用一个只有一行的矩阵描述，而它的每一列给出了基向量变换后的位置。 阅读全文
摘要：
叉积，在二维向量中，叉积描述的是两个向量张成的平行四边形的面积（等，行列式吗?） 行列式 叉乘与行列式密切相关，那么到底什么地方密切相关呢？ 计算结果所表达的含义，看起来及其相似，但是其中包含些许不同。 OK,带着疑问进入下一个阶段 两个向量越接近垂直，那么张成的空间，面积或者是体积就越大 卖了一个 阅读全文