Vectoren: Afstand, hoek, inproduct en uitproduct
Inproduct, hoek en loodrechte projectie
Standaarinproduct in 2D en 3D
Het standaardinproduct van de vectoren \(\vec{u}=\cv{u_1\\ u_2}\) en \(\vec{v}=\cv{v_1\\ v_2}\) in het coördinatenvlak \(\mathbb{R}^2\) definiëren we als \[\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}=u_1\cdot v_1+u_2\cdot v_2 \]
Het standaardinproduct van de vectoren \(\vec{u}=\cv{u_1\\ u_2\\ u_3}\) en \(\vec{v}=\cv{v_1\\ v_2\\v_3}\) in het coördinatenvlak \(\mathbb{R}^3\) definiëren we als \[\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}=u_1\cdot v_1+u_2\cdot v_2+ u_3\cdot v_3\]
Voorbeelden
\[\begin{aligned}\cv{2\\3}\boldsymbol{\cdot}\cv{4\\5}&=2\cdot 4+3\cdot 5\\ &=8+15=23\\ \\ \cv{2\\3}\boldsymbol{\cdot}\cv{3\\-2}&=2\cdot 3+3\cdot -2\\ &=6-6=0\\ \\ \cv{2\\3\\4}\boldsymbol{\cdot}\cv{5\\6\\-7}&=2\cdot 5+3\cdot 6+4\cdot -7=0\end{aligned}\]
Dit laat zich generaliseren tot de \(n\)-dimensionale coördinatenruimte \(\mathbb{R}^n\):
Standaardinproduct Het standaardinproduct van twee vectoren \(\vec{u}=\cv{u_1\\ \vdots \\ u_n}\) en \(\vec{v}=\cv{v_1\\ \vdots \\ v_n}\) in de \(n\)-dimensionale ruimte \(\mathbb{R}^n\), ook wel standaard inwendig product of scalair product genoemd, wordt gedefinieerd als \[\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}=u_1\cdot v_1+u_2\cdot v_2 +\cdots+ u_n\cdot v_n=\sum_{i=1}^n u_i\cdot v_i\]
Merk op dat voor een vector \(\vec{v}\) in \(\mathbb{R}^n\) geldt dat \[\lVert \vec{v}\rVert^2=\vec{v}\boldsymbol{\cdot} \vec{v}\]
Meestal spreken we gewoon van het inproduct, inwendig product of scalair product als we het standaardinproduct bedoelen en er geen verwarring is. De Engelstalige benaming dot product voor inproduct verklaart onze keuze van notatie met een vetgedrukte punt. Andere veelgebruikte notaties die je in boeken en artikelen tegen kunt komen zijn \(\langle \vec{u},\vec{v}\rangle\), \((\vec{u},\vec{v})\), \((\vec{u}\vert\vec{v})\) en \(\langle\vec{u}\vert\vec{v}\rangle\).
Immers: \[\begin{aligned} \cv{-9\\ -5}\boldsymbol{\cdot}\cv{-8\\ -4} &= (-9\cdot -8) + (-5 \cdot -4) &\blue{\text{definitie van inproduct}} \\ &=92 &\blue {\text{eindresultaat}} \end{aligned}\]
Eigenschappen van het inproduct Het inproduct op \(\mathbb{R}^n\) heeft de volgende eigenschappen voor alle scalairen \(\alpha\) en \(\beta\), en voor alle vectoren \(\vec{u}\), \(\vec{v}\), en \(\vec{w}\):
- Symmetrie: \(\vec{u}\boldsymbol{\cdot} \vec{v} = \vec{v}\boldsymbol{\cdot} \vec{u}\)
- Lineariteit: \(\left(\alpha\,\vec{u}+\beta\,\vec{v}\right)\boldsymbol{\cdot} \vec{w} = \alpha\,\vec{u}\boldsymbol{\cdot} \vec{w}+\beta\,\vec{v}\boldsymbol{\cdot} \vec{w}\)
- Norm: \(\vec{v}\boldsymbol{\cdot} \vec{v}\ge 0\) en \(\vec{v}\boldsymbol{\cdot} \vec{v}= 0\iff \vec{v}=\vec{0}\). Daarom kun je een norm definiëren als \(\lVert\vec{v}\rVert=\sqrt{\vec{v}\boldsymbol{\cdot} \vec{v}}\).
Immers, gebruikmaking van de eigenschappen van het inproduct leidt tot \[\begin{aligned}\left(2\vec{u}\right)\boldsymbol{\cdot}\left( 3\vec{v}\right) &= 2\cdot 3 \cdot \left(\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}\right)\\ &=
6\cdot\left(\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}\right)\\
&=6\cdot 2\\
&=12\\
\end{aligned}\]
Meetkundige betekenis van inproduct Het inproduct op het vlak \(\mathbb{R}^2\) en de ruimte \(\mathbb{R}^3\) heeft de volgende meetkundige betekenis:
Het inproduct \(\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}\) van twee vectoren \(\vec{u}\) en \(\vec{v}\) is gelijk aan het product van de lengte van \(\vec{u}\) en de lengte van de projectie van \(\vec{v}\) op de drager van \(\vec{u}\).
Anders geformuleerd: de loodrechte projectie van vector \(\vec{v}\) op de drager van vector \(\vec{u}\) is gelijk aan \(\left(\frac{\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}}{\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{u}}\right)\vec{u}\).
Onder referentie naar onderstaande figuur hebben we de volgende formule: \[\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v} = \lVert\vec{u}\rVert\cdot\lVert\vec{v}\rVert\cdot\cos\phi\tiny.\]
Omgekeerd kunnen we met behulp van het inproduct een hoek tussen twee vectoren definiëren.
Hoek tussen twee vectoren De (korte) hoek \(\phi\) tussen twee vectoren \(\vec{u}\) en \(\vec{v}\), beiden ongelijk aan de nulvector, wordt gedefinieerd door de formule \[\cos(\phi) = \frac{\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}}{\lVert\vec{u}\rVert\cdot\lVert\vec{v}\rVert}\qquad (\text{met }0\le \phi\le \pi)\] Deze hoek is scherp als \(\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}>0\), en stomp als \(\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}<0\).
Verder zien we dat \(\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}=0\) precies betekent dat de vectoren \(\vec{u}\) en \(\vec{v}\) loodrecht op elkaar staan. We zeggen ook wel dat de vectoren \(\vec{u}\) en \(\vec{v}\) orthogonaal zijn.
De volgende ongelijkheid is in vlak \(\mathbb{R}^2\) en ruimte \(\mathbb{R}^3\) nu evident. Deze ongelijkheid, en daarmee ook het begrip hoek, laat zich generaliseren tot \(\mathbb{R}^n\).
Cauchy-Schwarz ongelijkheid Voor alle vectoren \(\vec{u}\) en \(\vec{v}\) in \(\mathbb{R}^n\) geldt \[\left|\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}\right|\le \lVert\vec{u}\rVert\cdot\lVert\vec{v}\rVert\]
Immers, als \(\phi\) de hoek tussen de vectoren \(\vec{u}\) en \(\vec{v}\) is, dan geldt \[\begin{aligned}\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v} &= \lVert\vec{u}\rVert\cdot\lvert\vec{v}\rvert\cdot \cos(\phi)\\ \\
&= 8 \cdot 6 \cdot\cos\left(180^{\circ}\right)\\ \\
&= 48 \cdot -1\\ \\
&= -48
\end{aligned}\]
Orthogonale projectie op een plat vlak Stel dat \(\mathcal{V}\) een plat vlak in de ruimte is door de oorsprong opgespannen door twee orthogonale richtingsvectoren \(\vec{v}\) en \(\vec{w}\). Dan kun je de projectie van \(\vec{u}\) op het vlak \(\mathcal{V}\) berekenen als lineaire combinatie van \(\vec{v}\) en \(\vec{w}\): \[\text{proj}_{\mathcal{V}}(\vec{u}) = \left(\frac{\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}}{\vec{v}\boldsymbol{\cdot}\vec{v}}\right)\vec{v} + \left(\frac{\vec{u}\boldsymbol{\cdot}\vec{w}}{\vec{w}\boldsymbol{\cdot}\vec{w}}\right)\vec{w}\]