Ein Vektorraum
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
sei die Menge aller geordneter n-Tupel von reellen Zahlen. Ein
Element eines Vektorraumes heißt Vektor
a
=
(
a
1
,
…
,
a
n
)
=
(
a
1
⋮
a
n
)
;
a
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {a} =(a_{1},\ldots ,a_{n})\ ={\begin{pmatrix}a_{1}\\\vdots \\a_{n}\end{pmatrix}};\quad \mathbf {a} \in \mathbb {R} ^{n}}
mit den Koordinaten des Vektors
a
1
,
…
,
a
n
;
a
i
∈
R
{\displaystyle a_{1},\ldots ,a_{n}\ ;\quad a_{i}\in \mathbb {R} }
Vektoren weisen einen Zahlenwert (Betrag) und eine Richtung auf. Skalare haben nur einen Zahlenwert.
Freie Vektoren können beliebig im Raum verschoben werden. Ortsvektoren (gebundene Vektoren) sind ortsgebunden.
a
=
(
a
1
,
…
,
a
n
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {a} =(a_{1},\ldots ,a_{n})\in \mathbb {R} ^{n}}
b
=
(
b
1
,
…
,
b
n
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {b} =(b_{1},\ldots ,b_{n})\in \mathbb {R} ^{n}}
a
+
b
=
(
a
1
+
b
1
,
…
,
a
n
+
b
n
)
=
(
a
1
+
b
1
⋮
a
n
+
b
n
)
{\displaystyle \mathbf {a} +\mathbf {b} =\left(a_{1}+b_{1},\ldots ,a_{n}+b_{n}\right)={\begin{pmatrix}a_{1}+b_{1}\\\vdots \\a_{n}+b_{n}\end{pmatrix}}}
(
a
+
b
)
+
c
=
a
+
(
b
+
c
)
{\displaystyle (\mathbf {a} +\mathbf {b} )+\mathbf {c} =\mathbf {a} +(\mathbf {b} +\mathbf {c} )}
a
+
b
=
b
+
a
{\displaystyle \mathbf {a} +\mathbf {b} =\mathbf {b} +\mathbf {a} }
Der Nullvektor ist das neutrale Element der Vektoraddition.
o
=
(
0
,
…
,
0
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {o} =(0,\ldots ,0)\in \mathbb {R} ^{n}}
o
+
a
=
a
+
o
=
a
{\displaystyle \mathbf {o} +\mathbf {a} =\mathbf {a} +\mathbf {o} =\mathbf {a} }
a
+
c
=
b
{\displaystyle \mathbf {a} +\mathbf {c} =\mathbf {b} }
läßt sich stets umformen zu
c
=
b
−
a
{\displaystyle \mathbf {c} =\mathbf {b} -\mathbf {a} }
.
c
{\displaystyle \mathbf {c} }
sei in diesem Fall der Differenzvektor.
Gegeben seien die Vektoren
a
=
(
1
,
−
1
,
5
)
{\displaystyle \mathbf {a} =(1,-1,5)}
und
b
=
(
2
,
0
,
1
)
{\displaystyle \mathbf {b} =(2,0,1)}
. Gesucht sind
a
+
b
{\displaystyle \mathbf {a} +\mathbf {b} }
und
a
−
b
{\displaystyle \mathbf {a} -\mathbf {b} }
.
a
+
b
=
(
1
−
1
5
)
+
(
2
0
1
)
=
(
3
−
1
6
)
{\displaystyle \mathbf {a} +\mathbf {b} ={\begin{pmatrix}1\\-1\\5\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}2\\0\\1\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}3\\-1\\6\end{pmatrix}}}
a
−
b
=
(
1
−
1
5
)
−
(
2
0
1
)
=
(
−
1
−
1
4
)
{\displaystyle \mathbf {a} -\mathbf {b} ={\begin{pmatrix}1\\-1\\5\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}2\\0\\1\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}-1\\-1\\4\end{pmatrix}}}
Multiplikation eines Vektors mit einem Skalar
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Geometrisch entspricht die Multiplikation eines Vektors mit einem Skalar der Streckung eines Vektors.
α
,
β
∈
R
{\displaystyle \alpha ,\;\beta \ \in \mathbb {R} }
α
a
=
(
α
a
1
,
…
,
α
a
n
)
=
(
α
a
1
⋮
α
a
n
)
{\displaystyle \alpha \mathbf {a} =\left(\alpha a_{1},\ldots ,\alpha a_{n}\right)={\begin{pmatrix}\alpha a_{1}\\\vdots \\\alpha a_{n}\end{pmatrix}}}
1
a
=
a
{\displaystyle 1\mathbf {a} =\mathbf {a} }
(
α
β
)
a
=
α
(
β
a
)
{\displaystyle (\alpha \beta )\mathbf {a} =\alpha (\beta \mathbf {a} )}
(
α
+
β
)
a
=
α
a
+
β
a
{\displaystyle (\alpha +\beta )\mathbf {a} =\alpha \mathbf {a} +\beta \mathbf {a} }
α
(
a
+
b
)
=
α
a
+
α
b
{\displaystyle \alpha (\mathbf {a} +\mathbf {b} )=\alpha \mathbf {a} +\alpha \mathbf {b} }
−
a
=
(
−
a
1
,
…
,
−
a
n
)
=
(
−
a
1
⋮
−
a
n
)
{\displaystyle -\mathbf {a} =\left(-a_{1},\ldots ,-a_{n}\right)={\begin{pmatrix}-a_{1}\\\vdots \\-a_{n}\end{pmatrix}}}
a
+
(
−
a
)
=
o
{\displaystyle \mathbf {a} +(-\mathbf {a} )=\mathbf {o} }
Die zwei Vektoren a und b sind dann parallel, wenn gilt
a
=
λ
b
;
λ
∈
R
∧
λ
≠
0
{\displaystyle \mathbf {a} =\lambda \mathbf {b} \ ;\quad \lambda \in \mathbb {R} \wedge \lambda \neq 0}
λ
>
0
{\displaystyle \lambda >0}
: gleichsinnig parallel
λ
<
0
{\displaystyle \lambda <0}
: gegensinnig parallel
Sind die Vektoren
a
=
(
5
,
1
,
−
1
)
{\displaystyle \mathbf {a} =(5,1,-1)}
und
b
=
12
(
4
,
1
,
−
1
)
−
(
63
,
15
,
−
15
)
{\displaystyle \mathbf {b} =12(4,1,-1)-(63,15,-15)}
zueinander parallel?
b
=
12
(
4
1
−
1
)
−
(
63
15
−
15
)
=
(
−
15
−
3
3
)
=
−
3
(
5
1
−
1
)
{\displaystyle \mathbf {b} =12{\begin{pmatrix}4\\1\\-1\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}63\\15\\-15\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}-15\\-3\\3\end{pmatrix}}=-3{\begin{pmatrix}5\\1\\-1\end{pmatrix}}}
⇒
b
=
−
3
a
⇒
a
|
|
b
{\displaystyle \Rightarrow \;\mathbf {b} =-3\mathbf {a} \;\Rightarrow \;\mathbf {a} ||\mathbf {b} }
.
Gegeben sind zwei Vektoren
a
=
(
a
1
,
…
,
a
n
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {a} =(a_{1},\ldots ,a_{n})\in \mathbb {R} ^{n}}
b
=
(
b
1
,
…
,
b
n
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {b} =(b_{1},\ldots ,b_{n})\in \mathbb {R} ^{n}}
Das Skalarprodukt ergibt sich zu
a
⋅
b
=
∑
i
=
1
n
a
i
b
i
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =\sum _{i=1}^{n}a_{i}b_{i}}
Das Skalarprodukt ordnet einem Paar von Vektoren eine reelle Zahl zu.
Das Skalarprodukt unterscheidet sich grundlegend von der Multiplikation reeller Zahlen oder der Multiplikation eines Vektors mit einem Skalar.
Mittels Skalarprodukt lassen sich lineare Funktionen einfach anschreiben
f
(
x
)
=
a
1
x
1
+
a
2
x
2
+
…
+
a
n
x
n
=
a
⋅
x
{\displaystyle f(x)=a_{1}x_{1}+a_{2}x_{2}+\ldots +a_{n}x_{n}=\mathbf {a} \cdot \mathbf {x} }
Die Norm (Länge) eines Vektors a ist gegeben durch
‖
a
‖
=
a
⋅
a
=
a
1
2
+
⋯
+
a
n
2
{\displaystyle \|\mathbf {a} \|={\sqrt {\mathbf {a} \cdot \mathbf {a} }}={\sqrt {a_{1}^{2}+\cdots +a_{n}^{2}}}}
‖
α
a
‖
=
|
α
|
‖
a
‖
{\displaystyle \|\alpha \mathbf {a} \|=|\alpha |\|\mathbf {a} \|}
Vektoren mit der Länge Eins heißen Einheitsvektoren. Normiert man einen Vektor a , so bringt man ihn auf die
Länge Eins
a
0
=
a
‖
a
‖
{\displaystyle \mathbf {a} _{0}={\frac {\mathbf {a} }{\|\mathbf {a} \|}}}
Das Skalarprodukt ist auch definiert durch
a
⋅
b
=
‖
a
‖
‖
b
‖
cos
(
∠
)
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =\|\mathbf {a} \|\|\mathbf {b} \|\cos(\angle )}
wobei
∠
{\displaystyle \angle }
den Winkel zwischen den Vektoren a und b bezeichnet.
a
⋅
b
=
b
⋅
a
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =\mathbf {b} \cdot \mathbf {a} }
a
⋅
(
b
⋅
c
)
≠
(
a
⋅
b
)
⋅
c
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot (\mathbf {b} \cdot \mathbf {c} )\neq (\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} )\cdot \mathbf {c} }
a
⋅
(
b
+
c
)
=
a
⋅
b
+
a
⋅
c
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot (\mathbf {b} +\mathbf {c} )=\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} +\mathbf {a} \cdot \mathbf {c} }
(
a
⋅
b
)
2
≤
‖
a
‖
2
‖
b
‖
2
{\displaystyle (\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} )^{2}\leq \|\mathbf {a} \|^{2}\|\mathbf {b} \|^{2}}
‖
a
+
b
‖
≤
‖
a
‖
+
‖
b
‖
{\displaystyle \|\mathbf {a} +\mathbf {b} \|\leq \|\mathbf {a} \|+\|\mathbf {b} \|}
Es ist folgende Gleichung herzuleiten
‖
a
+
b
‖
2
+
‖
a
−
b
‖
2
=
2
(
‖
a
‖
2
+
‖
b
‖
2
)
{\displaystyle \|\mathbf {a} +\mathbf {b} \|^{2}+\|\mathbf {a} -\mathbf {b} \|^{2}=2\left(\|\mathbf {a} \|^{2}+\|\mathbf {b} \|^{2}\right)}
Lösung:
‖
a
+
b
‖
2
=
(
a
+
b
)
⋅
(
a
+
b
)
{\displaystyle \|\mathbf {a} +\mathbf {b} \|^{2}=(\mathbf {a} +\mathbf {b} )\cdot (\mathbf {a} +\mathbf {b} )}
‖
a
−
b
‖
2
=
(
a
−
b
)
⋅
(
a
−
b
)
{\displaystyle \|\mathbf {a} -\mathbf {b} \|^{2}=(\mathbf {a} -\mathbf {b} )\cdot (\mathbf {a} -\mathbf {b} )}
‖
a
+
b
‖
2
+
‖
a
−
b
‖
2
=
a
a
+
a
b
+
a
b
+
b
b
+
a
a
−
a
b
−
a
b
+
b
b
=
2
a
a
+
2
b
b
{\displaystyle \|\mathbf {a} +\mathbf {b} \|^{2}+\|\mathbf {a} -\mathbf {b} \|^{2}=\mathbf {a} \mathbf {a} +\mathbf {a} \mathbf {b} +\mathbf {a} \mathbf {b} +\mathbf {b} \mathbf {b} +\mathbf {a} \mathbf {a} -\mathbf {a} \mathbf {b} -\mathbf {a} \mathbf {b} +\mathbf {b} \mathbf {b} =2\mathbf {a} \mathbf {a} +2\mathbf {b} \mathbf {b} }
und somit, wie zu zeigen war
‖
a
+
b
‖
2
+
‖
a
−
b
‖
2
=
2
(
‖
a
‖
2
+
‖
b
‖
2
)
{\displaystyle \|\mathbf {a} +\mathbf {b} \|^{2}+\|\mathbf {a} -\mathbf {b} \|^{2}=2\left(\|\mathbf {a} \|^{2}+\|\mathbf {b} \|^{2}\right)}
Zwei Vektoren a , b heißen orthogonal (= senkrecht), wenn
a
⋅
b
=
0
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =0}
gilt.
Man schreibt dies auch als
a
⊥
b
{\displaystyle \mathbf {a} \bot \mathbf {b} }
.
Es gilt dann der Satz von Pythagoras
‖
a
+
b
‖
2
=
‖
a
‖
2
+
‖
b
‖
2
{\displaystyle \|\mathbf {a} +\mathbf {b} \|^{2}=\|\mathbf {a} \|^{2}+\|\mathbf {b} \|^{2}}
Die Vektoren
a
i
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {a} _{i}\in \mathbb {R} ^{n}}
bilden ein Orthogonalsystem, wenn
∀
i
a
i
≠
o
{\displaystyle \forall i\quad \mathbf {a} _{i}\neq \mathbf {o} }
∀
(
i
≠
j
)
a
i
⋅
a
j
=
0
{\displaystyle \forall (i\neq j)\quad \mathbf {a} _{i}\cdot \mathbf {a} _{j}=0}
Gilt zusätzlich noch
∀
i
:
‖
a
i
‖
=
1
{\displaystyle \forall i:\;\|\mathbf {a} _{i}\|=1}
dann bilden die Vektoren ein Orthonormalsystem.
Gram-Schmidtsches Orthogonalisierungsverfahren
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Wikipedia: Gram-Schmidtsches Orthogonalisierungsverfahren
Es ist der Satz von Thales "Jeder Peripheriewinkel über dem Durchmesser eines Kreises beträgt 90° " zu überprüfen.
Lösung:
a
=
r
+
c
{\displaystyle \mathbf {a} =\mathbf {r} +\mathbf {c} }
b
=
r
−
c
{\displaystyle \mathbf {b} =\mathbf {r} -\mathbf {c} }
‖
r
‖
=
‖
c
‖
{\displaystyle \|\mathbf {r} \|=\|\mathbf {c} \|}
a
⋅
b
=
(
r
+
c
)
⋅
(
r
−
c
)
=
r
r
+
r
c
−
r
c
−
c
c
=
‖
r
‖
2
−
‖
c
‖
2
=
0
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =(\mathbf {r} +\mathbf {c} )\cdot (\mathbf {r} -\mathbf {c} )=\mathbf {r} \mathbf {r} +\mathbf {r} \mathbf {c} -\mathbf {r} \mathbf {c} -\mathbf {c} \mathbf {c} =\|\mathbf {r} \|^{2}-\|\mathbf {c} \|^{2}=0}
⇒
a
⊥
b
{\displaystyle \Rightarrow \;\mathbf {a} \bot \mathbf {b} }
Den Vektor
b
=
α
1
a
1
+
…
+
α
n
a
n
{\displaystyle \mathbf {b} =\alpha _{1}\mathbf {a} _{1}+\ldots +\alpha _{n}\mathbf {a} _{n}}
nennt man Linearkombination aus den Vektoren
a
1
,
…
,
a
n
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {a} _{1},\ldots ,\mathbf {a} _{n}\;\in \mathbb {R} ^{n}}
.
Ist
b
=
0
{\displaystyle \mathbf {b} =0}
, so nennt man die Vektoren
a
1
,
…
,
a
n
{\displaystyle \mathbf {a} _{1},\ldots ,\mathbf {a} _{n}}
linear abhängig, wenn
∃
i
:
α
i
≠
0
{\displaystyle \exists i:\;\alpha _{i}\neq 0}
linear unabhängig, wenn
∀
i
:
α
i
=
0
{\displaystyle \forall i:\;\alpha _{i}=0}
Die Einheitsvektoren (Basisvektoren)
e
1
=
(
1
0
⋮
0
)
,
⋯
,
e
n
=
(
0
0
⋮
1
)
{\displaystyle \mathbf {e} _{1}={\begin{pmatrix}1\\0\\\vdots \\0\end{pmatrix}},\;\cdots \;,\mathbf {e} _{n}={\begin{pmatrix}0\\0\\\vdots \\1\end{pmatrix}}}
nennt man natürliche Basis des
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
.
Für diese Basisvektoren gilt das sogenannte Kronecker-Delta
δ
i
j
=
e
i
⋅
e
j
=
{
1
,
wenn
i
=
k
0
,
wenn
i
≠
k
{\displaystyle \delta _{ij}=\mathbf {e} _{i}\cdot \mathbf {e} _{j}={\begin{cases}1,&{\mbox{wenn}}\ i=k\\0,&{\mbox{wenn}}\ i\neq k\end{cases}}}
Für einen beliebigen Vektor
x
=
(
x
1
,
…
,
x
n
)
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {x} =\left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right)\in \mathbb {R} ^{n}}
gilt
x
=
x
1
e
1
+
…
+
x
n
e
n
{\displaystyle \mathbf {x} =x_{1}\mathbf {e} _{1}+\ldots +x_{n}\mathbf {e} _{n}}
x
1
e
1
,
…
,
x
n
e
n
{\displaystyle x_{1}\mathbf {e} _{1},\ldots ,x_{n}\mathbf {e} _{n}}
nennt man die Komponenten des Vektors bezüglich der natürlichen Basis des
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
.
x
⋅
e
i
=
‖
x
‖
cos
α
i
{\displaystyle \mathbf {x} \cdot \mathbf {e} _{i}=\|\mathbf {x} \|\cos \alpha _{i}}
daraus folgt
cos
α
i
=
x
⋅
e
i
‖
x
‖
=
x
i
‖
x
‖
{\displaystyle \cos \alpha _{i}={\frac {\mathbf {x} \cdot \mathbf {e} _{i}}{\|\mathbf {x} \|}}={\frac {x_{i}}{\|\mathbf {x} \|}}}
Gesucht ist der Winkel, den der Vektor
a
=
(
3
,
−
1
,
−
5
)
{\displaystyle \mathbf {a} =(3,-1,-5)}
mit dem Basisvektor
e
1
{\displaystyle \mathbf {e} _{1}}
einschließt.
Lösung:
a
⋅
e
1
=
‖
a
‖
cos
∠
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {e} _{1}=\|\mathbf {a} \|\cos \angle }
cos
∠
=
a
⋅
e
1
‖
a
‖
=
3
35
{\displaystyle \cos \angle ={\frac {\mathbf {a} \cdot \mathbf {e} _{1}}{\|\mathbf {a} \|}}={\frac {3}{\sqrt {35}}}}
∠
=
1
,
04
r
a
d
{\displaystyle \angle =1,04\ {\rm {rad}}}
Unter Projektion ist hier die Orthogonalprojektion gemeint.
a
⋅
b
=
‖
b
‖
‖
a
‖
cos
∠
⏟
‖
a
b
‖
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =\|\mathbf {b} \|\underbrace {\|\mathbf {a} \|\cos \angle } _{\|\mathbf {a} _{\mathbf {b} }\|}}
Daraus folgt die Gleichung für die skalare Projektion des Vektors a auf b
‖
a
b
‖
=
a
⋅
b
‖
b
‖
{\displaystyle \|\mathbf {a} _{\mathbf {b} }\|={\frac {\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} }{\|\mathbf {b} \|}}}
a
b
=
‖
a
b
‖
b
0
{\displaystyle \mathbf {a} _{\mathbf {b} }=\|\mathbf {a} _{\mathbf {b} }\|\ \mathbf {b} _{0}}
b
0
=
b
‖
b
‖
{\displaystyle \mathbf {b} _{0}={\frac {\mathbf {b} }{\|\mathbf {b} \|}}}
Daraus folgt
a
b
=
a
⋅
b
‖
b
‖
2
b
{\displaystyle \mathbf {a} _{\mathbf {b} }={\frac {\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} }{\|\mathbf {b} \|^{2}}}\mathbf {b} }
Gegeben ist ein Vektor
a
=
(
3
,
−
1
,
−
5
)
{\displaystyle \mathbf {a} =(3,-1,-5)}
.
Gesucht ist der Winkel, den die Orthogonalprojektion des Vektors a auf die
e
1
e
2
{\displaystyle \mathbf {e} _{1}\mathbf {e} _{2}}
-Ebene mit dem
e
1
{\displaystyle \mathbf {e} _{1}}
-Basisvektor einschließt.
Lösung:
a
1
=
a
⋅
e
1
‖
e
1
‖
e
1
=
a
1
e
1
=
(
3
,
0
,
0
)
{\displaystyle \mathbf {a} _{1}={\frac {\mathbf {a} \cdot \mathbf {e} _{1}}{\|\mathbf {e} _{1}\|}}\mathbf {e} _{1}=a_{1}\mathbf {e} _{1}=(3,0,0)}
a
2
=
a
⋅
e
2
‖
e
2
‖
e
2
=
a
2
e
2
=
(
0
,
−
1
,
0
)
{\displaystyle \mathbf {a} _{2}={\frac {\mathbf {a} \cdot \mathbf {e} _{2}}{\|\mathbf {e} _{2}\|}}\mathbf {e} _{2}=a_{2}\mathbf {e} _{2}=(0,-1,0)}
a
12
=
a
1
+
a
2
=
(
3
,
−
1
,
0
)
{\displaystyle \mathbf {a} _{12}=\mathbf {a} _{1}+\mathbf {a} _{2}=(3,-1,0)}
Dieses Zwischenergebnis hätte man natürlich auch direkt aus der Skizze ermitteln können, dann wäre aber der Witz dieses Beispiels verloren gegangen.
cos
∠
=
a
12
e
1
‖
a
12
‖
=
3
10
{\displaystyle \cos \angle ={\frac {\mathbf {a} _{12}\mathbf {e} _{1}}{\|\mathbf {a} _{12}\|}}={\frac {3}{\sqrt {10}}}}
∠
=
0
,
32
r
a
d
{\displaystyle \angle =0,32\ {\rm {rad}}}
Das Vektorprodukt zweier linear unabhängiger Vektoren ist nur für den euklidischen Raum
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
definiert.
a
×
b
=
(
a
2
b
3
−
a
3
b
2
,
a
3
b
1
−
a
1
b
3
,
a
1
b
2
−
a
2
b
1
)
{\displaystyle \mathbf {a} \times \mathbf {b} =\left(a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2},\ a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3},\ a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}\right)}
Die Vektoren
a
,
b
,
a
×
b
{\displaystyle \mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {a} \times \mathbf {b} }
bilden ein Rechtssystem.
Das Vektorprodukt ist nicht kommutativ:
a
×
b
=
−
(
b
×
a
)
{\displaystyle \mathbf {a} \times \mathbf {b} =-(\mathbf {b} \times \mathbf {a} )}
Orthogonalität:
(
a
⊥
a
×
b
)
∧
(
b
⊥
a
×
b
)
{\displaystyle (\mathbf {a} \;\bot \;\mathbf {a} \times \mathbf {b} )\wedge (\mathbf {b} \;\bot \;\mathbf {a} \times \mathbf {b} )}
Parallelität:
a
×
b
=
o
⇔
{
a
=
o
∨
b
=
o
a
‖
b
{\displaystyle \mathbf {a} \times \mathbf {b} =\mathbf {o} \Leftrightarrow {\begin{cases}\mathbf {a} =\mathbf {o} \;\vee \;\mathbf {b} =\mathbf {o} \\\mathbf {a} \|\mathbf {b} \end{cases}}}
Lagrangesche Identität:
‖
a
×
b
‖
2
=
‖
a
‖
2
‖
b
‖
2
−
(
a
⋅
b
)
2
{\displaystyle \|\mathbf {a} \times \mathbf {b} \|^{2}=\|\mathbf {a} \|^{2}\|\mathbf {b} \|^{2}-(\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} )^{2}}
Parallelogramm:
F
◊
=
‖
a
‖
‖
b
‖
sin
∠
=
‖
a
×
b
‖
{\displaystyle F_{\Diamond }=\|\mathbf {a} \|\|\mathbf {b} \|\sin \angle =\|\mathbf {a} \times \mathbf {b} \|}
ist der Flächeninhalt des von den Vektoren
a
,
b
{\displaystyle \mathbf {a} ,\mathbf {b} }
aufgespannten Parallelogrammes.
∠
{\displaystyle \angle }
ist der von a und b eingeschlossene Winkel.
Distributivgesetz:
(
a
+
b
)
×
c
=
(
a
×
b
)
+
(
b
×
c
)
{\displaystyle (\mathbf {a} +\mathbf {b} )\times \mathbf {c} =(\mathbf {a} \times \mathbf {b} )+(\mathbf {b} \times \mathbf {c} )}
a
×
(
b
×
c
)
=
(
a
⋅
c
)
b
+
(
a
⋅
b
)
c
{\displaystyle \mathbf {a} \times (\mathbf {b} \times \mathbf {c} )=(\mathbf {a} \cdot \mathbf {c} )\mathbf {b} +(\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} )\mathbf {c} }
A
×
B
=
(
a
1
a
2
a
3
)
×
(
b
1
b
2
b
3
)
=
(
a
2
b
3
−
a
3
b
2
a
3
b
1
−
a
1
b
3
a
1
b
2
−
a
2
b
1
)
{\displaystyle \mathbf {A} \times \mathbf {B} ={\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\end{pmatrix}}\times {\begin{pmatrix}b_{1}\\b_{2}\\b_{3}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2}\\a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3}\\a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}\end{pmatrix}}}
A
×
A
=
(
a
2
a
3
−
a
3
a
2
a
3
a
1
−
a
1
a
3
a
1
a
2
−
a
2
a
1
)
=
(
0
0
0
)
{\displaystyle \mathbf {A} \times \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}a_{2}a_{3}-a_{3}a_{2}\\a_{3}a_{1}-a_{1}a_{3}\\a_{1}a_{2}-a_{2}a_{1}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}}}
B
×
A
=
(
b
2
a
3
−
b
3
a
2
b
3
a
1
−
b
1
a
3
b
1
a
2
−
b
2
a
1
)
=
−
(
a
2
b
3
−
a
3
b
2
a
3
b
1
−
a
1
b
3
a
1
b
2
−
a
2
b
1
)
=
−
A
×
B
{\displaystyle \mathbf {B} \times \mathbf {A} ={\begin{pmatrix}b_{2}a_{3}-b_{3}a_{2}\\b_{3}a_{1}-b_{1}a_{3}\\b_{1}a_{2}-b_{2}a_{1}\end{pmatrix}}=-{\begin{pmatrix}a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2}\\a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3}\\a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}\end{pmatrix}}=-\mathbf {A} \times \mathbf {B} }
B
(
A
⋅
C
)
−
C
(
A
⋅
B
)
=
(
a
1
b
1
c
1
+
a
2
b
1
c
2
+
a
3
b
1
c
3
a
1
b
2
c
1
+
a
2
b
2
c
2
+
a
3
b
2
c
3
a
1
b
3
c
1
+
a
2
b
3
c
2
+
a
3
b
3
c
3
)
−
(
a
1
b
1
c
1
+
a
2
b
2
c
1
+
a
3
b
3
c
1
a
1
b
1
c
2
+
a
2
b
2
c
2
+
a
3
b
3
c
2
a
1
b
1
c
3
+
a
2
b
2
c
3
+
a
3
b
3
c
3
)
=
(
a
2
b
1
c
2
+
a
3
b
1
c
3
−
a
2
b
2
c
1
−
a
3
b
3
c
1
a
1
b
2
c
1
+
a
3
b
2
c
3
−
a
1
b
1
c
2
−
a
3
b
3
c
2
a
1
b
3
c
1
+
a
2
b
3
c
2
−
a
1
b
1
c
3
−
a
2
b
2
c
3
)
{\displaystyle {\begin{matrix}\mathbf {B} (\mathbf {A} \cdot \mathbf {C} )-\mathbf {C} (\mathbf {A} \cdot \mathbf {B} )&=&{\begin{pmatrix}a_{1}b_{1}c_{1}+a_{2}b_{1}c_{2}+a_{3}b_{1}c_{3}\\a_{1}b_{2}c_{1}+a_{2}b_{2}c_{2}+a_{3}b_{2}c_{3}\\a_{1}b_{3}c_{1}+a_{2}b_{3}c_{2}+a_{3}b_{3}c_{3}\\\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}a_{1}b_{1}c_{1}+a_{2}b_{2}c_{1}+a_{3}b_{3}c_{1}\\a_{1}b_{1}c_{2}+a_{2}b_{2}c_{2}+a_{3}b_{3}c_{2}\\a_{1}b_{1}c_{3}+a_{2}b_{2}c_{3}+a_{3}b_{3}c_{3}\end{pmatrix}}\\&=&{\begin{pmatrix}a_{2}b_{1}c_{2}+a_{3}b_{1}c_{3}-a_{2}b_{2}c_{1}-a_{3}b_{3}c_{1}\\a_{1}b_{2}c_{1}+a_{3}b_{2}c_{3}-a_{1}b_{1}c_{2}-a_{3}b_{3}c_{2}\\a_{1}b_{3}c_{1}+a_{2}b_{3}c_{2}-a_{1}b_{1}c_{3}-a_{2}b_{2}c_{3}\end{pmatrix}}\end{matrix}}}
A
×
(
B
×
C
)
=
(
a
1
a
2
a
3
)
×
(
b
2
c
3
−
b
3
c
2
b
3
c
1
−
b
1
c
3
b
1
c
2
−
b
2
c
1
)
=
(
a
2
b
1
c
2
−
a
2
b
2
c
1
−
a
3
b
3
c
1
+
a
3
b
1
c
3
a
3
b
2
c
3
−
a
3
b
3
c
2
−
a
1
b
1
c
2
+
a
1
b
2
c
1
a
1
b
3
c
1
−
a
1
b
1
c
3
−
a
2
b
2
c
3
+
a
2
b
3
c
2
)
=
B
(
A
⋅
C
)
−
C
(
A
⋅
B
)
{\displaystyle {\begin{matrix}\mathbf {A} \times (\mathbf {B} \times \mathbf {C} )&=&{\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\end{pmatrix}}\times {\begin{pmatrix}b_{2}c_{3}-b_{3}c_{2}\\b_{3}c_{1}-b_{1}c_{3}\\b_{1}c_{2}-b_{2}c_{1}\end{pmatrix}}&=&{\begin{pmatrix}a_{2}b_{1}c_{2}-a_{2}b_{2}c_{1}-a_{3}b_{3}c_{1}+a_{3}b_{1}c_{3}\\a_{3}b_{2}c_{3}-a_{3}b_{3}c_{2}-a_{1}b_{1}c_{2}+a_{1}b_{2}c_{1}\\a_{1}b_{3}c_{1}-a_{1}b_{1}c_{3}-a_{2}b_{2}c_{3}+a_{2}b_{3}c_{2}\end{pmatrix}}\\&=&\mathbf {B} (\mathbf {A} \cdot \mathbf {C} )-\mathbf {C} (\mathbf {A} \cdot \mathbf {B} )&&\end{matrix}}}
ϵ
i
j
k
{\displaystyle \epsilon _{ijk}}
(
A
×
B
)
i
=
ϵ
i
j
k
A
j
B
k
{\displaystyle \left(\mathbf {A} \times \mathbf {B} \right)_{i}=\epsilon _{ijk}\mathbf {A} _{j}\mathbf {B} _{k}}
Gesucht ist ein normierter Normalenvektor auf die beiden Vektoren
a
=
(
1
,
1
,
0
)
,
b
=
(
5
,
4
,
1
)
{\displaystyle \mathbf {a} =(1,1,0),\ \mathbf {b} =(5,4,1)}
.
Lösung:
n
=
a
×
b
=
(
a
2
b
3
−
a
3
b
2
,
a
3
b
1
−
a
1
b
3
,
a
1
b
2
−
a
2
b
1
)
=
(
1
,
−
1
,
−
1
)
{\displaystyle \mathbf {n} =\mathbf {a} \times \mathbf {b} =\left(a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2},\ a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3},\ a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}\right)=(1,-1,-1)}
‖
n
‖
=
3
{\displaystyle \|\mathbf {n} \|={\sqrt {3}}}
n
0
=
1
3
(
1
,
−
1
,
−
1
)
{\displaystyle \mathbf {n} _{0}={\frac {1}{\sqrt {3}}}(1,-1,-1)}
Das Spatprodukt der Vektoren
a
,
b
,
c
∈
R
3
{\displaystyle \mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} \in \mathbb {R} ^{3}}
ist definiert als
h
a
,
b
,
c
i
=
(
a
×
b
)
⋅
c
{\displaystyle {\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}=(\mathbf {a} \times \mathbf {b} )\cdot \mathbf {c} }
Unabhängigkeit: Die Vektoren a , b , c sind linear unabhängig, wenn
h
a
,
b
,
c
i
≠
0
{\displaystyle {\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}\neq 0}
Rechtssystem:
h
a
,
b
,
c
i
>
0
{\displaystyle {\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}>0}
Linkssystem:
h
a
,
b
,
c
i
<
0
{\displaystyle {\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}<0}
Spatvolumen:
V
s
p
a
t
=
|
h
a
,
b
,
c
i
|
{\displaystyle V_{spat}=|{\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}|}
Vertauschungssatz:
h
a
,
b
,
c
i
=
h
b
,
c
,
a
i
=
h
c
,
a
,
b
i
=
−
h
b
,
a
,
c
i
=
−
h
a
,
c
,
b
i
=
−
h
c
,
b
,
a
i
{\displaystyle {\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}={\mathcal {h}}\mathbf {b} ,\mathbf {c} ,\mathbf {a} {\mathcal {i}}={\mathcal {h}}\mathbf {c} ,\mathbf {a} ,\mathbf {b} {\mathcal {i}}=-{\mathcal {h}}\mathbf {b} ,\mathbf {a} ,\mathbf {c} {\mathcal {i}}=-{\mathcal {h}}\mathbf {a} ,\mathbf {c} ,\mathbf {b} {\mathcal {i}}=-{\mathcal {h}}\mathbf {c} ,\mathbf {b} ,\mathbf {a} {\mathcal {i}}}
Gegeben sei ein Punkt A (Ortsvektor a ) und ein Richtungsvektor c . Der Punkt X liegt auf der Geraden g (
X
∈
g
{\displaystyle X\in g}
) wenn,
g
:
x
=
a
+
λ
c
,
λ
∈
R
∧
a
,
c
∈
R
n
{\displaystyle g:\;\mathbf {x} =\mathbf {a} +\lambda \mathbf {c} ,\quad \lambda \in \mathbb {R} \;\wedge \;\mathbf {a} ,\mathbf {c} \in \mathbb {R} ^{n}}
Obige Gleichung nennt man auch eine Parameterdarstellung (Parameter
λ
{\displaystyle \lambda }
).
Die Gerade sei durch die Punkte A und B gegeben (Ortsvektoren a ,b ). Der Punkt X liegt auf der Geraden g (
X
∈
g
{\displaystyle X\in g}
) wenn,
g
:
x
=
a
+
λ
(
b
−
a
)
,
λ
∈
R
∧
a
,
b
∈
R
n
{\displaystyle g:\;\mathbf {x} =\mathbf {a} +\lambda (\mathbf {b} -\mathbf {a} ),\quad \lambda \in \mathbb {R} \;\wedge \;\mathbf {a} ,\mathbf {b} \in \mathbb {R} ^{n}}
Die Punkte A , B und X heißen kollinear, d.h. diese drei Punkte liegen auf der gleichen Geraden.
Ebene durch einen Punkt und zwei Richtungen
Bearbeiten
Gegeben sei ein Punkt A (Ortsvektor a ) und zwei Richtungsvektoren c ,d . Der Punkt X liegt in der Ebene E (
X
∈
E
{\displaystyle X\in E}
) wenn,
E
:
x
=
a
+
λ
c
+
μ
d
,
λ
,
μ
∈
R
∧
a
,
c
,
d
∈
R
n
{\displaystyle E:\;\mathbf {x} =\mathbf {a} +\lambda \mathbf {c} +\mu \mathbf {d} ,\quad \lambda ,\mu \in \mathbb {R} \;\wedge \;\mathbf {a} ,\mathbf {c} ,\mathbf {d} \in \mathbb {R} ^{n}}
Die Ebene E wird also durch die zwei Geraden g und h aufgespannt.
Gegeben seinen drei Punkte A , B und C (Ortsvektoren a ,b ,c ). Der Punkt X liegt in der der Ebene E (
X
∈
E
{\displaystyle X\in E}
) wenn,
E
:
x
=
a
+
λ
(
b
−
a
)
+
μ
(
c
−
a
)
,
λ
,
μ
∈
R
∧
a
,
b
,
c
∈
R
n
{\displaystyle E:\;\mathbf {x} =\mathbf {a} +\lambda (\mathbf {b} -\mathbf {a} )+\mu (\mathbf {c} -\mathbf {a} ),\quad \lambda ,\mu \in \mathbb {R} \;\wedge \;\mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} \in \mathbb {R} ^{n}}
Die Ebene kann in diesem Fall auch über das Spatprodukt definiert werden:
V
S
p
a
t
=
|
h
x
−
a
,
b
−
a
,
c
−
a
i
|
{\displaystyle V_{Spat}=|{\mathcal {h}}\mathbf {x} -\mathbf {a} ,\;\mathbf {b} -\mathbf {a} ,\;\mathbf {c} -\mathbf {a} {\mathcal {i}}|}
Da die Punkte B , C und X in einer Ebene liegen, ist
V
S
p
a
t
=
0
{\displaystyle V_{Spat}=0}
und
E
:
h
x
−
a
,
b
−
a
,
c
−
a
i
=
0
{\displaystyle E:\;{\mathcal {h}}\mathbf {x} -\mathbf {a} ,\;\mathbf {b} -\mathbf {a} ,\;\mathbf {c} -\mathbf {a} {\mathcal {i}}=0}
n sei ein Normalenvektor zur Ebene E . Es gilt
n
⊥
(
x
−
a
)
{\displaystyle \mathbf {n} \;\bot \;(\mathbf {x} -\mathbf {a} )}
, und somit
n
⋅
(
x
−
a
)
=
0
{\displaystyle \mathbf {n} \cdot (\mathbf {x} -\mathbf {a} )=0}
Dividiert man diese Gleichung durch die Norm des Normalenvektors
‖
n
‖
{\displaystyle \|\mathbf {n} \|}
, so erhält man die Ebenengleichung in der Hesseschen Normalform
E
:
n
0
⋅
(
x
−
a
)
=
0
{\displaystyle E:\mathbf {n} _{0}\cdot (\mathbf {x} -\mathbf {a} )=0}
Aus der Parameterdarstellung
E
:
x
=
a
+
λ
b
+
μ
c
;
a
,
b
,
c
,
x
∈
R
3
{\displaystyle E:\mathbf {x} =\mathbf {a} +\lambda \mathbf {b} +\mu \mathbf {c} \ ;\quad \mathbf {a} ,\mathbf {b} ,\mathbf {c} ,\mathbf {x} \in \mathbb {R} ^{3}}
erhält man in Koordinaten angeschrieben
x
1
=
a
1
+
λ
b
1
+
μ
c
1
x
2
=
a
2
+
λ
b
2
+
μ
c
2
x
3
=
a
3
+
λ
b
3
+
μ
c
3
{\displaystyle {\begin{matrix}x_{1}=a_{1}+\lambda b_{1}+\mu c_{1}\\x_{2}=a_{2}+\lambda b_{2}+\mu c_{2}\\x_{3}=a_{3}+\lambda b_{3}+\mu c_{3}\\\end{matrix}}}
Eliminiert man
λ
,
μ
{\displaystyle \lambda ,\ \mu }
aus diesen Gleichungen, so erhält man die sogenannte Abschnittsform der Ebenengleichung
E
:
a
x
+
b
y
+
c
z
=
d
{\displaystyle E:\;ax+by+cz=d}
Anwendungen: Punkte, Geraden und Ebenen
Bearbeiten
Gegeben sind zwei Geraden im
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
g
:
x
1
=
a
+
λ
b
{\displaystyle g:\mathbf {x} _{1}=\mathbf {a} +\lambda \mathbf {b} }
h
:
x
2
=
a
+
μ
c
{\displaystyle h:\mathbf {x} _{2}=\mathbf {a} +\mu \mathbf {c} }
Den Winkel zwischen den beiden Geraden g und h kann man über das Skalarprodukt gewinnen
cos
∠
=
x
1
⋅
x
2
‖
x
1
‖
‖
x
2
‖
{\displaystyle \cos \angle ={\frac {\mathbf {x} _{1}\cdot \mathbf {x} _{2}}{\|\mathbf {x} _{1}\|\|\mathbf {x} _{2}\|}}}
Gegeben sei ein Punkt P und eine Ebene E. D sei der Durchstoßpunkt von n durch die Ebene E .
Der Abstand von Punkt P zu Ebene E ist
δ
=
P
D
¯
=
‖
p
−
d
‖
{\displaystyle \delta ={\overline {PD}}=\|\mathbf {p} -\mathbf {d} \|}
Direkt aus der Abbildung oder auch mittels der Hesseschen Ebenengleichung ergibt sich
(
d
−
a
)
⋅
n
=
0
{\displaystyle (\mathbf {d} -\mathbf {a} )\cdot \mathbf {n} =0}
Weiters ist
d
=
p
+
λ
n
{\displaystyle \mathbf {d} =\mathbf {p} +\lambda \mathbf {n} }
Aus den beiden vorigen Gleichungen kann man nun
λ
{\displaystyle \lambda }
ermitteln
(
p
+
λ
n
−
a
)
n
=
0
{\displaystyle (\mathbf {p} +\lambda \mathbf {n} -\mathbf {a} )\mathbf {n} =0}
(
p
−
a
)
n
+
λ
n
n
=
0
{\displaystyle (\mathbf {p} -\mathbf {a} )\mathbf {n} +\lambda \mathbf {n} \mathbf {n} =0}
λ
=
−
(
p
−
a
)
n
n
⋅
n
=
−
(
p
−
a
)
n
‖
n
‖
2
{\displaystyle \lambda =-{\frac {(\mathbf {p} -\mathbf {a} )\mathbf {n} }{\mathbf {n} \cdot \mathbf {n} }}=-{\frac {(\mathbf {p} -\mathbf {a} )\mathbf {n} }{\|\mathbf {n} \|^{2}}}}
Und somit ist
δ
=
‖
p
−
p
+
(
p
−
a
)
n
‖
n
‖
2
n
‖
=
‖
(
p
−
a
)
n
0
⏟
k
n
0
‖
=
|
k
|
‖
n
0
‖
=
|
k
|
=
|
(
p
−
a
)
n
0
|
{\displaystyle \delta =\|\mathbf {p} -\mathbf {p} +{\frac {(\mathbf {p} -\mathbf {a} )\mathbf {n} }{\|\mathbf {n} \|^{2}}}\mathbf {n} \|=\|\underbrace {(\mathbf {p} -\mathbf {a} )\mathbf {n} _{0}} _{k}\mathbf {n_{0}} \|=|k|\|\mathbf {n} _{0}\|=|k|=|(\mathbf {p} -\mathbf {a} )\mathbf {n} _{0}|}
Eine Gerade im Raum
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
kann man auch in der Form
g
=
{
E
1
:
a
1
x
1
+
a
2
x
2
+
a
3
x
3
=
c
E
2
:
b
1
x
1
+
b
2
x
2
+
b
3
x
3
=
d
{\displaystyle g={\begin{cases}E_{1}:\ a_{1}x_{1}+a_{2}x_{2}+a_{3}x_{3}=c\\E_{2}:\ b_{1}x_{1}+b_{2}x_{2}+b_{3}x_{3}=d\end{cases}}}
darstellen. Natürlich dürfen die Ebenen hierbei nicht parallel liegen.
Beispiel: Gegeben sei eine Gerade
x
=
a
+
λ
b
{\displaystyle \mathbf {x} =\mathbf {a} +\lambda \mathbf {b} }
mit
a
=
(
1
,
1
,
0
)
,
b
=
(
3
,
4
,
−
2
)
,
λ
∈
R
{\displaystyle \mathbf {a} =(1,1,0),\ \mathbf {b} =(3,4,-2),\ \lambda \in \mathbb {R} }
. Gesucht sind die beiden Ebenen, welche g als Schnittgerade besitzen.
x
1
=
1
+
3
λ
{\displaystyle x_{1}=\ 1+3\lambda }
x
2
=
1
+
4
λ
{\displaystyle x_{2}=\ 1+4\lambda }
x
3
=
−
2
λ
{\displaystyle x_{3}=\ -2\lambda }
Daraus folgt
λ
=
−
x
3
2
{\displaystyle \lambda =-{\frac {x_{3}}{2}}}
und schließlich ist
E
1
:
x
1
+
3
2
x
3
=
1
{\displaystyle E_{1}:\ x_{1}+{\frac {3}{2}}x_{3}=1}
E
2
:
x
2
+
2
x
3
=
1
{\displaystyle E_{2}:\ x_{2}+2x_{3}=1}
Beispiel: Gegeben seien zwei Ebenen
E
1
:
x
1
+
x
2
+
x
3
=
1
;
E
2
:
x
1
+
x
3
=
−
3
{\displaystyle E_{1}:\;x_{1}+x_{2}+x_{3}=1;\;E_{2}:\;x_{1}+x_{3}=-3}
. Gesucht ist die Schnittgerade in Parameterdarstellung.
Wir wählen z.B.:
x
1
=
λ
{\displaystyle x_{1}=\ \lambda }
und berechnen sukzessive
x
3
=
−
3
−
λ
{\displaystyle x_{3}=\ -3-\lambda }
x
2
=
4
{\displaystyle x_{2}=\ 4}
Somit ist die Darstellung der Geraden in Parameterform
g
:
x
=
(
x
1
x
2
x
3
)
=
(
0
4
−
3
)
+
λ
(
1
0
−
1
)
{\displaystyle g:\;\mathbf {x} ={\begin{pmatrix}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0\\4\\-3\end{pmatrix}}+\lambda {\begin{pmatrix}1\\0\\-1\end{pmatrix}}}
Durchstoßpunkt einer Geraden durch eine Ebene
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Es gibt drei Möglichkeiten:
Die Gerade g schneidet die Ebene E in einem Punkt
Die Gerade liegt parallel zur Ebene, aber nicht in der Ebene
Die Gerade liegt in der Ebene
Beispiel: Gegeben sei eine Gerade
g
:
b
=
(
1
0
0
)
+
λ
(
−
1
5
0
)
;
α
=
R
{\displaystyle g:\;\mathbf {b} ={\begin{pmatrix}1\\0\\0\end{pmatrix}}+\lambda {\begin{pmatrix}-1\\5\\0\end{pmatrix}}\ ;\;\alpha =\mathbb {R} }
und eine Ebene
E
:
x
1
+
x
2
+
x
3
=
0
{\displaystyle E:\;x_{1}+x_{2}+x_{3}=0}
. Der Durchstoßpunkt der Gerade durch die Ebene soll berechnet werden.
Gerade g :
x
2
=
5
(
1
−
x
1
)
{\displaystyle x_{2}=\ 5\left(1-x_{1}\right)}
x
3
=
0
{\displaystyle x_{3}=\ 0}
Ebene E :
x
1
+
x
2
+
x
3
=
0
{\displaystyle x_{1}+x_{2}+x_{3}=\ 0}
Das sind drei Gleichungen für drei Unbekannte, aufgelöst
Durchstoßpunkt
D
=
(
5
4
−
5
4
0
)
{\displaystyle D={\begin{pmatrix}{\frac {5}{4}}\\-{\frac {5}{4}}\\0\end{pmatrix}}}
Winkel zwischen einer Geraden und einer Ebene
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a
⋅
n
=
‖
a
‖
‖
n
‖
cos
(
π
2
−
α
)
{\displaystyle \mathbf {a} \cdot \mathbf {n} =\|\mathbf {a} \|\|\mathbf {n} \|\cos \left({\frac {\pi }{2}}-\alpha \right)}
Daraus kann man leicht den Winkel
α
{\displaystyle \alpha }
ausrechnen.
Ähnlich funktioniert die Bestimmung eines Winkels zwischen zwei Ebenen. Dort verwendet man eben die Normalenvektoren der beiden Ebenen zur Winkelberechnung.