当前位置：文档之家 › 欧氏空间的定义与基本性质

欧氏空间的定义与基本性质

  • 格式：pptx
  • 大小：584.76 KB
  • 文档页数：29

下载文档原格式

  / 29

合集下载

第八章 欧氏空间

第八章 欧氏空间


例3 在R3中，向量 (1, 0, 0), (1, 1, 0) 求 , 的夹角。
欧氏空间
§1 欧氏空间的定义和性质
三、向量的正交
定义4 对欧氏空间V中的两个向量 , , 若内积 ( , ) 0, 则称
与 正交或垂直，记为：
注意： 零向量与任一向量正交。 例4 在R4中求一单位与下面三个向量
例1 设 (1 , 2 ), (1 , 2 ) 为二维实空间R2中的任意两个 向量，问：R2对以下规定的内积是否构成欧氏空间？
(1) ( , ) 1 2 2 1
(2) ( , ) (1 2 )1 (1 2 2 ) 2
正交向量组。
如果一个正交组的每一个向量都是单位向量，则这样的向 量组称为标准正交向量组。 性质1 欧氏空间V中的正交向量组必定线性无关。 注： (1) 单个非零向量也称为一个正交向量组。 (2) 线性无关的向量组不一定是正交向量组。
欧氏空间
§2 标准正交基
定义2 在n维欧氏空间中，由n个向量组成的正交向量组称为 正交基，由n个标准正交向量组成的正交基称为标准正交基。 性质2 设 1 , 2 , , n 是n维欧氏空间V中的一组标准正交基，则
(3) ( , ) ( , ) ( , ) (4) ( , ) 0,当且仅当 0 时有 ( , ) 0 这里 , , 是V中任意的向量，k为实数，这样的线性空间V
称为欧几里得空间，简称为欧氏空间。
欧氏空间
§1 欧氏空间的定义和性质
i 1 i 1 i 1 i 1n n n
n
(4) 一组基为标准正交基的充要条件是它的度量矩阵为 单位矩阵。
欧氏空间
图形学欧氏空间具体概念

图形学欧氏空间具体概念

2. n 维欧氏空间 中的线性变换 σ 是正交变换 维欧氏空间V中的线性变换 交矩阵． 交矩阵．
(α , β ) ≤ α β
三、欧氏空间中向量的夹角（续） 欧氏空间中向量的夹角（
〈α , β 〉 = arc cos (α , β )
α β
( 0 ≤ 〈α , β 〉 ≤ π )
(α , β ) = 0
定义： 为欧氏空间中两个向量， 定义：设 α、β为欧氏空间中两个向量，若内积
正交或互相垂直， 则称 α 与 β 正交或互相垂直，记作 α ⊥ β . 注： ① 零向量与任意向量正交 零向量与任意向量正交.
3) 非零向量 α 的单位化： α α . 的单位化：
1
三、欧氏空间中向量的夹角
1. 柯西－布涅柯夫斯基不等式 柯西－ 对欧氏空间V中任意两个向量 α、β 对欧氏空间V
线性相关时等号成立. 当且仅当 α、β 线性相关时等号成立. 2. 欧氏空间中两非零向量的夹角 定义: 为欧氏空间， 中任意两非零向量， 夹角定义为 α 定义: 设V为欧氏空间， 、β 为V中任意两非零向量，α、β 的夹角定义为 ，有
π α ⊥ β ⇔ 〈α , β 〉 = 即 cos〈α , β 〉 .= 0 , ② 2
3. 勾股定理 为欧氏空间， 设V为欧氏空间，∀α , β ∈ V , α ⊥ β ⇔ α + β 2 = α 2 + β 为欧氏空间 推广：若欧氏空间V中向量 两两正交， 推广：若欧氏空间 中向量 α 1 ,α 2 ,⋯ ,α m 两两正交， 即 (α i ,α j ) = 0, i ≠ j , i , j = 1, 2,⋯ , m 2 2 2 2 α1 + α 2 + ⋯ + α m = α1 + α 2 + ⋯ + α m . 则
关于欧氏空间的若干问题

关于欧氏空间的若干问题

关于欧氏空间的若干问题欧氏空间，也称欧几里德空间，是数学中研究最广泛、应用最广泛的一个空间概念。

它是一个三维的空间，通常用欧氏度量来度量距离。

在欧氏空间中，可以进行许多有趣的几何推理和计算，下面将针对欧氏空间的一些常见问题进行探讨。

一、欧氏空间的定义和性质：1. 欧氏空间的定义：欧氏空间是一个具有三个轴向（x、y、z）的空间，其中任意两点之间的距离可以用欧氏度量来度量。

2. 欧氏度量的定义：欧氏度量是指两个点之间的距离，即在空间中点A和点B的距离可以表示为√[(xB-xA)² + (yB-yA)² + (zB-zA)²]。

3. 欧氏空间的性质：欧氏空间满足公理化的欧氏几何的所有性质，包括点、线、平行、相似、共面等等。

二、欧氏空间中的几何推理和计算：1. 直线和平面：在欧氏空间中，可以定义直线和平面，直线是两点之间的最短路径，平面是由三个或更多点组成的平坦表面。

2. 平行和垂直：在欧氏空间中，可以定义平行和垂直关系，平行的直线永远不会相交，垂直的直线相交时角度为90度。

3. 距离和角度：在欧氏空间中，可以计算两点之间的距离，并且可以计算两条直线或两个平面之间的夹角。

4. 对称和相似：在欧氏空间中，可以定义对称和相似的概念，对称是指关于某一中心轴或点对称，而相似是指形状和大小相似但不完全相同。

5. 三角形和多边形：在欧氏空间中，可以进行三角形和多边形的计算，包括面积、周长、角度等。

6. 空间图形的投影：在欧氏空间中，可以进行空间图形的投影计算，包括平行投影和透视投影等。

三、欧氏空间在现实生活中的应用：1. 建筑和工程：欧氏空间的几何推理和计算在建筑和工程领域中得到广泛应用，如房屋设计、结构力学分析等。

2. 机械制造：欧氏空间的几何推理和计算在机械制造中也起到重要作用，如零件加工、装配设计等。

3. 计算机图形学：欧氏空间的概念在计算机图形学中被广泛应用，如三维建模、渲染等。

欧式空间

欧式空间

欧氏空间(Euler space )一、 内积与欧氏空间1.设V 是实数域R 上的线性空间,在V 上定义一个二元实函数,称为内积,记为),(βα,它具有以下性质: )3(,)2(),,(),)(1( αββα= 这样的线性空间V 称为欧几里的空间,简称欧氏空间.2.设V 是数域P 上的线性空间,如果V 中的任意两个向量βα,都按某一法则对应P 内唯一确定的数,记为),(βαf ,且),(),(),(,,,,)1(221122112121βαβαβααβααk f k k k f V P k k +=+∈∈∀有;),(),(),(,,,,)2(221122112121βαβαββαββαl f l l l f V P l l +=+∈∈∀有 则称),(βαf 是V 上的一个双线性函数.3.内积是双线性函数.4.设V 是n 维欧氏空间,n e e e ,,,21 为V 的一组基,V ∈βα,,若n n e x e x e x +++= 2211α; n n e y e y e y +++= 2211β则j i n j ni j i j i n j n i j i y x a y x e e ∑∑∑∑====∆=1111),(),(βα,5.称 )),(()(j i ij e e a A ==为基n e e e ,,,21 的度量矩阵.6. 设n e e e ,,,21 是n 维欧氏空间V 的一组基,,A 是基n e e e ,,,21 下的度量矩阵,则任意V ∈βα,,有AY X '=),(βα.7.度量矩阵必为正定矩阵,且不同基下的度量矩阵是合同的.二、 长度与夹角1。

欧氏空间V 中向量长度 ),(||ααα=；单位化：当||0||0αααα=≠时， 2．欧氏空间中的重要不等式：① Cauchy-Буняковский不等式：对任意向量V ∈βα,有线性相关时等式成立。

，当且仅当βαβαβα|,||||),(|≤。

欧氏空间

欧氏空间

2
≤ α + 2 α ⋅ β + β = ( α + β )2
2 2
由于 α + β 与 α + β 此即三角不等式。
都是非负实数，故有
α+β ≤ α + β
第九章 欧几里得空间
(α , β ) 由于 ≤ 1, α⋅β
(α , β ) 有意义。 故 cos θ = α⋅β
定义3 设 α 与β 是欧氏空间V的两个非零向量，α 与β 的夹 (α , β ) , 0≤θ ≤π θ = arc cos 角规定为： α⋅β 例9.1.8 在欧氏空间 R 3 中，取向量 α = (1, 0, 0), β = (1,1, 0), 求 α 与β 的夹角。 解： 于是
(γ , γ ) = (α + t β , α + t β ) = (α , α ) + 2(α , β )t + ( β , β )t 2 ≥ 0 （9.1.4）
这是关于t的一个二次三项式，又 ( β , β ) > 0, 故 ∆ ≤ 0, 4(α , β )2 − 4(α , α )( β , β ) ≤ 0 (α , β )2 ≤ (α , α )( β , β ), 故有 (α , β ) ≤ α ⋅ β 因此 即
(α , β + γ ) = (α , β ) + (α , γ ) 。 (α , k β ) = k (α , β ) 。
∀α 1 , α 2 , k1 , k2 ,
n m
,α n , β1 , β 2 , , kn , l1 , l2 ,
n m
, β n ∈V
, ln ∈ R,
则有
( ∑ kiα i , ∑ li β i ) = ∑ ∑ ki li (α i , β j ) 。
高等代数 第7章欧式空间 7.1 欧氏空间的定义及性质

高等代数 第7章欧式空间 7.1 欧氏空间的定义及性质

称为n维向量x与y的夹角 .
x, y
x y
例 求向量 1,2,2,3与 3,1,5,1的夹角.
18 2 解 cos 3 261. 非负性 当 x 0时, x 0;当 x 0时, x 0; 2. 齐次性 x x ; 3. 三角不等式 x y x y .
单位向量及n维向量间的夹角
1 当 x 1时, 称 x 为单位向量 .
2 当 x 0, y 0时, arccos
(4)[ x , x ] 0, 且当x 0时有[ x , x ] 0.
则称V（R）关于这个数积构成一个欧氏空间。这里 x,y为任意向量，k为任意实数。
数积的性质： （1）（x ,ky)=k(x , y) (2) (x , y+z )=(x , y)+( x , z ) (3) (x , )=0
欧氏空间的定义及性质
定义：设V（R）是实数域R上的线性空间，
在V（R）中定义了一个叫做数积的运算，即 有一定的法则，按照这个法则，对V（R）中 的任意两个向量x,y,都能确定R中唯一一个实 数，称之为x与y的数积，记作（x,y),如果这个 运算具有性质：
(1) ( 2) ( 3)
x, y y, x ; x, y x, y; x y, z x, z y, z ;
n (4) k i i 1
, l
i j 1 i
n
n,m ki l j ( i i 1, j 1
,
i
j
)
向量的长度及性质
定义2 令
x
x, x
2 2 2 x1 x2 xn ,
称 x 为n 维向量 x的长度 或 范数 .
高等代数欧氏空间的定义与基本性质

高等代数欧氏空间的定义与基本性质


. .. . . ..
欧几里得空间的概念
注 在欧几里得空间的定义中, 对它作为线性空间的维数并无要 求，可以是有限维的，也可以是无限维的. 由内积的对称性可知，内积也满足 右齐次性 (α, kβ) = k(α, β)；
因而我们也称内积满足齐次性、可加性，这两条性质合在一 起称为内积的双线性性. 即内积是实线性空间中的一个正定 对称双线性函数.
. .. . . ..
欧氏空间的度量
由欧氏空间定义中内积的正定性，有 √
(α,
α)
≥
0.
所以对于任意
的向量 α， (α, α) 是有意义的. 在几何空间中，向量的长度为
√ (α, α).
类似地，我们在一般的欧氏空间中引进：
定义 √
非负实数 (α, α) 称为向量 α 的长度，（或称范数，或称模）记 为 |α|.
. .. . . ..
欧几里得空间的概念
注 在欧几里得空间的定义中, 对它作为线性空间的维数并无要 求，可以是有限维的，也可以是无限维的. 由内积的对称性可知，内积也满足
因而我们也称内积满足齐次性、可加性，这两条性质合在一 起称为内积的双线性性. 即内积是实线性空间中的一个正定 对称双线性函数.
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
显然，向量的长度一般是正数，只有零向量的长度才是零，这样 定义的长度符合熟知的性质：
|kα| = |k||α|,
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
. .. . . ..
欧氏空间的度量
这里，k ∈ αR, α ∈ V. 事实上，
√
定义与基本性质欧氏空间

定义与基本性质欧氏空间


欧氏空间的性质
完备性
在欧氏空间中，任意柯西序列都收敛，即任意两点之间的距离可 以由有限步的有限位移得到。
有限维性
欧氏空间是有限维的，其维度等于空间中独立坐标的个数。
连通性
欧氏空间是连通的，即任意两点之间都存在一条连续的路径。
欧氏空间的维度
一维欧氏空间
只有一条坐标轴。
二维欧氏空间
有两条相互垂直的坐标轴。
向量的模
欧氏空间中向量的模定义为向量长度或大小，表 示为$| vec{v} |$，计算公式为$sqrt{v_1^2 + v_2^2 + cdots + v_n^2}$。
向量的内积
欧氏空间中向量的内积定义为两个向量的点积， 表示为$vec{v} cdot vec{w}$，计算公式为 $v_1w_1 + v_2w_2 + cdots + v_nw_n$。
连续性的几何意义
在欧氏空间中，连续性意味着函数图像的每一点附近都有其他点，这些点与图像 上对应的点足够接近。
03
欧氏空间的应用
解析几何中的欧氏空间
解析几何是数学的一个重要分支，它使用代数方法研究几何对象。在解析几何中 ，欧氏空间是一个基本的、重要的概念，用于描述平面和三维空间中的点、线、 面等几何元素。
长度和半径
欧氏空间中，线段的长度和圆的 半径可以通过度量性质进行计算 。
欧氏空间的平行性
平行直线
在欧氏空间中，两条直线平行当且仅当它们的方向向量成比 例。
平行平面
在欧氏空间中，两个平面平行当且仅当它们的法向量共线。
欧氏空间的连续性
连续性定义
在欧氏空间中，如果对于任意给定的正数$epsilon$，都存在一个正数$delta$，使 得对于空间中的任意两点$P$和$Q$，只要$d(P, Q) < delta$，就有$d(f(P), f(Q)) < epsilon$，则称函数$f$在欧氏空间中是连续的。
第八章欧氏空间欧氏空间的定义及基本性质.doc

第八章欧氏空间欧氏空间的定义及基本性质.doc

第八章欧氏空间计划课时：22学时 (P335—360)§8.1 欧氏空间的定义及基本性质（4学时）教学目的及要求：理解内积、长度、夹角、正交、距离的定义，掌握柯西一施瓦兹不等式。

通过本节的学习，使学生逐步掌握由特殊的例子抽象出一般概念的方法。

教学重点、难点：内积的定义、柯西一施瓦兹不等式本节内容分为下面四个问题讲授：一．内积及欧氏空间的定义1. 内积及欧氏空间的定义定义1（内积及欧氏空间的定义P336）注意：(1) .通过这个定义让学生逐步学会从具体例子抽象出一般概念的方法。

(2). 让学生体会公理化定义的特点。

(3). 内积的定义是本章的难点之一。

例1 （P336）例2 （P336）例3 （P336）例4 （P336）2. 向量的长度定义2（向量的长度P337）例5 （P336）例6 （P336）例7 （P336）长度的性质： | kα|＝|k||α|.单位向量二. 柯西一施瓦兹不等式定理8.1.1注意：Cauchy不等式与Schwarz不等式这两个看似完全不同的不等式在高等代数课程中达到了高度的统一。

例8 （P338）例9（P338）三. 两向量的夹角、正交、距离定义3（P338-339）定义4 （P339）作业：P356-P357习题八1（1），2，3，4，5.§8.2 度量矩阵与正交基（4学时）教学目的及要求：理解度量矩阵、规范正交基、正交矩阵的定义及相应的理论，掌握在规范正交基下内积的算法与正交化方法教学重点、难点：正交化方法本节内容分为下面三个问题讲授：一. 度量矩阵(1). 内积的计算(2).度量矩阵定理8.2.1 （P 309）例1 (P 341)二. 规范正交基(1). 规范正交基的定义注意：一个基为规范正交基的充分必要条件是它的度量矩阵是单位矩阵.(2). 在规范正交基下内积、坐标的算法(3). 规范正交基的求法—正交化过程.定理8.2.3注意：1.Schmidt 正交化方法肯定了)1(≥n n 维欧氏空间的规范正交基的存在性。

习题解答 第九章 欧氏空间(定稿)

习题解答 第九章 欧氏空间(定稿)

定理 1 （柯西—布涅柯夫斯基不等式）设 V 是欧氏空间，则 , V , 有 （，）
当且仅当 与 线性相关时，等号成立. 2. 标准正交基
定义 6 称欧氏空间 V 中一组两两正交的非零向量组1,2 , ,m 为一个正交向量组. 定义 7 设1,2,L ,n 是 n 维欧氏空间 V 中的一组基，若它们两两正交，则称 1,2,L ,n 为 V 的一组正交基；若正交基中的向量1,2,L ,n 都为单位向量，则称为标
n
( A, A) 0 ai2j 0 A 0 i, j1
此即证V是欧式空间。
(1)证：Eij是(i, j)元为1，其余一元皆为0的n阶方阵，那么可证 B11 E11, B12 E12 E21,L , B1n E1n En1 B22 E22 , B2n E2n En2 ,L , Bnn Enn 为V的一组基，于是
故○1 成立，且
V =S (S )
故S和(S)是同一子空间S的正交补，由正交补的唯一性，即证 ○2 .
4.设 是欧式空间V的线性变换，设 是V的一个变换，且, V ,都有(( ), )=(,( )). 证明：
(1) 是V的线性变换 (2)的值域 Im 等于的核ker的正交补。
四、典型题解析
例1.设A, B是n阶实对称阵，定义
(A, B) trAB
○1
证明：所有n阶实对称阵V 关于( A, B)成一欧式空间。 (1)求V的维数。 (2)求使trA=0的空间S的维数。 (3)求S的维数。
证 首先可证V {A Rnn | A A}是R上的一个线性空间。 再证○1 是V 的内积，从而得证V 是关于内积○1 的欧式空间. 事实上A,B,CV ,k R,有
欧氏空间几何意义

欧氏空间几何意义

欧氏空间几何意义
摘要：
1.欧氏空间的定义与特点
2.欧氏空间在几何中的意义
3.欧氏空间与其他空间的关系
4.欧氏空间在实际应用中的例子
5.总结
正文：
欧氏空间，又称欧几里得空间，是最基本的几何空间之一。

它是由欧几里得创立的，并在其著作《几何原本》中进行了详细阐述。

欧氏空间是指一个具有以下性质的空间：在其中，直线是唯一的折线，所有的直线都可以通过平移相互重合，而且任意两个直线之间存在且仅存在一个公共点。

欧氏空间在几何中的意义深远。

首先，它为我们理解空间中的点、线、面等基本元素提供了理论基础。

其次，欧氏空间中的公理和定理为我们研究空间中的问题提供了丰富的工具。

例如，欧几里得证明了平面上的直线段可以无限延长，但在三维空间中，直线段却有长度。

这个发现引发了数学家们对更高维空间的研究。

欧氏空间与其他空间，如切比雪夫空间、黎曼空间等，有着密切的关系。

切比雪夫空间是一种非欧几里得空间，在其中，直线可以有不同的斜率，从而使得空间中的几何形状与我们熟悉的欧氏空间中的不同。

黎曼空间则是一种弯曲的空间，它的几何性质与欧氏空间有很大的区别。

欧氏空间在实际应用中也有着广泛的例子。

例如，在物理学中，欧氏空间是描述物体运动的基本框架。

在计算机图形学中，欧氏空间是建模和渲染三维场景的基础。

甚至在日常生活中，我们对于空间的认识，如长度、面积和体积的测量，也都离不开欧氏空间的理论支持。

总的来说，欧氏空间是几何学的基础，它不仅为我们理解空间提供了理论框架，而且在实际应用中也发挥着重要作用。

欧氏空间

欧氏空间在线性空间中，向量之间的运算只有加法和数乘这两种基本运算，而向量的度量性质，如长度、夹角、距离等，在线性空间中没有得到反映。

因此有必要在线性空间中引入度量的概念。

而在解析几何中我们看到，向量的长度与夹角等度量性质都可以通过向量的内积表示，所以我们选取内积作为基本概念。

在线性空间中引入内积以后就成为欧氏空间。

一、定义与基本性质【定义1】设V 是实数域R 上的一个线性空间，如果在V 上定义一个二元实函数，记作()βα,，称为内积。

如果它有以下性质：1. ()()αββα,,=2. ()()βαβα,,k k =3. ()()()γβγαγβα,,,+=+4. ()0,≥αα，当且仅当0=α时，()0,=αα这里γβα,,是V 中任意向量，k 是任意实数，就称线性空间V 对内积()βα,构成一个欧几里得空间，简称欧氏空间。

注：1. 二元函数意为对V 中任意向量βα,，有唯一的实数对应 2. 内积的定义方法不唯一，不同的内积构成的欧氏空间不同 例：设V 是一个n 维实线性空间，在V 中取定一组基。

设A 是一个正定矩阵，定义V 的内积如下：()()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n n n y y y x x x21212121εεεβεεεα ()()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n y y y A x x x2121,βα由于A 为正定矩阵，显然这样定义的内积符合定义中所列条件。

因此，V 对内积()βα,构成一个欧氏空间。

3. 定义中的性质1.说明内积是对称的。

因此，与性质2.及3.相对应的有：.2'()()βαβα,,k k = .3'()()()γαβαγβα,,,+=+进一步的，在欧氏空间V 中，对任意向量s 21,,,ααα ；t21,,,βββ 及任意实数s 21,,,k k k ；t 21,,,l l l ，都有()∑∑∑∑=====⎪⎪⎭⎫⎝⎛s i tj jiji tj jj si i i l k l k 1111,,βαβα【定义2】由()0,≥αα，设α是欧氏空间中的一个向量，非负实数()αα,称为向量α的长度，记为α。

欧氏空间的定义与基本性质 PPT

§9.1 定义与基本性质
一、欧氏空间的定义 二、欧氏空间中向量的长度 三、欧氏空间中向量的夹角 四、n维欧氏空间中内积的矩阵表示 五、欧氏子空间
问题的引入：
1、线性空间中，向量之间的基本运算为线性运算， 其具体模型为几何空间 R2、R3, 但几何空间的度量 性质(如长度、夹角)等在一般线性空间中没有涉及.
（5）
当且仅当、 线性相关时等号成立.
证：当 0时， ( ,0) 0, 0 ( , ) 0. 结论成立. 当 0 时，作向量 t ,
tR
由内积的正定性，对 t R，皆有
( , ) ( t , t )
注意：由于对 V , 未必有 (, ) (, )
所以1），2）是两种不同的内积. 从而 Rn 对于这两种内积就构成了不同的欧氏空间.
例2．C(a,b) 为闭区间 [a,b] 上的所有实连续函数
所成线性空间，对于函数 f ( x), g( x) ，定义
b
( f , g) a f ( x)g( x) dx
1. 引入夹角概念的可能性与困难
1）在 R3中向量 与 的夹角 , arccos
（4）
2）在一般欧氏空间中推广（4）的形式，首先
应证明不等式： 此即,
( , ) 1
2. 柯西－布涅柯夫，有
( , )
、 , 定义一个二元实函数，记作 ( , ) ，若 ( , ) 满足性质： , , V , k R
1 (, ) ( , )
（对称性）
2 (k, ) k(, )
3 ( , ) , ( , )
（数乘） （可加性）

欧氏空间与线性空间

欧氏空间与线性空间欧氏空间和线性空间是数学中两个重要的概念，它们在不同的领域和应用中发挥着重要的作用。

本文将从定义、性质和应用等方面来探讨欧氏空间和线性空间的相关内容。

一、欧氏空间欧氏空间是指具有内积的实数向量空间。

在欧氏空间中，可以定义向量的长度和向量之间的夹角。

具体而言，对于n维欧氏空间R^n 中的向量x=(x1, x2, ..., xn)和y=(y1, y2, ..., yn)，其内积定义为：<x, y> = x1y1 + x2y2 + ... + xnyn而向量的长度定义为：||x|| = sqrt(<x, x>) = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)欧氏空间具有一些重要的性质。

例如，欧氏空间中的向量满足三角不等式，即对于任意的向量x和y，有：||x + y|| <= ||x|| + ||y||此外，欧氏空间还满足正交性质，即对于任意的向量x和y，如果它们的内积为零，则称向量x和y是正交的。

欧氏空间的概念在几何学、物理学、统计学等领域中有广泛的应用。

在几何学中，欧氏空间可以用来描述点、线、面等几何对象之间的关系。

在物理学中，欧氏空间可以用来描述空间中的力、速度等物理量。

在统计学中，欧氏空间可以用来度量数据样本之间的相似性。

二、线性空间线性空间是指具有加法和数乘运算的向量空间。

在线性空间中，向量之间的加法满足交换律和结合律，数乘满足分配律和结合律。

具体而言，对于n维线性空间V中的向量x，y和标量a，其加法和数乘定义为：x + y = y + x (交换律)(a + b)x = ax + by (分配律)a(bx) = (ab)x (结合律)线性空间的概念在代数学、数学物理学、计算机科学等领域中有广泛的应用。

在代数学中，线性空间可以用来研究向量和矩阵的性质。

在数学物理学中，线性空间可以用来描述复杂的物理系统。

在计算机科学中，线性空间可以用来处理图像、音频等数据。

欧氏空间的知识点总结

欧氏空间的知识点总结一、欧氏空间的基本概念1. 欧氏空间的定义欧氏空间是指具有度量的线性空间，它可以是具有内积的实数线性空间或者复数线性空间。

在欧氏空间中有一种特殊的度量，即欧氏距离。

欧氏距离是指在n维空间中，两点之间的距离d(x, y)定义为：d(x, y) = √((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)其中x=(x1, x2, ..., xn)和y=(y1, y2, ..., yn)分别是空间中的两个点。

2. 欧氏空间的维度欧氏空间的维度是指空间中的向量所属的维度数，通常用n表示。

在n维欧氏空间中，一个向量可以用n个实数或复数表示。

例如，在二维欧氏空间中，一个向量可以表示为(x, y)。

在三维空间中，一个向量可以表示为(x, y, z)。

3. 欧氏空间的内积在n维欧氏空间中，可以定义内积的概念。

内积是指两个向量之间的数量积，通常用"a·b"表示。

在欧氏空间中，两个向量a和b的内积定义为：a·b = a1b1 + a2b2 + ... + anbn内积满足交换律、线性性和正定性等性质。

内积可以用来定义向量的长度、夹角和投影等概念，是欧氏空间中重要的工具。

二、欧氏空间的性质和定理1. 欧氏空间的性质欧氏空间具有许多重要的性质，例如：- 距离的非负性：两点之间的距离永远是非负的。

- 距离的对称性：两点之间的距离与它们的顺序无关。

- 三角不等式：两点之间的最短距离加起来不大于第三个点所在的线段的长度。

- 同伦性：欧氏空间是同伦的，即两个点之间总可以找到一条连续的路径相连接。

2. 欧氏空间的定理在欧氏空间中，有许多重要的定理，例如：- 柯西-施瓦茨不等式：对于欧氏空间中的任意两个向量a和b，它们的内积满足|a·b| ≤ ||a|| * ||b||，其中||a||和||b||分别是向量a和b的长度。

- 皮亚诺定理：在欧氏空间中，任意有界闭集都是紧的。

一、欧式空间的定义及性质课件


1.欧氏空间V的内积具有以下基本性质.
(1)a V , , 0 0, 0
证 ,0 0, 0 , 0
(2) , , V , , , ,
证
, , , ,
, ,
, 2 , k 2 k2 , 2 , k ,k , , .
如果 与 线性无关, 那么, 对任意实数 k 都有
k 0. 于是
精品文档
前页 后页 返回
即 k2 , 2k , , 0
精品文档
前页 后页 返回
(3) , V ,k R, ,k k ,
证 ,k k , k , k ,
(4)i , j V ,ai ,bj R, i 1, 2, , m, j 1, 2, , n
m
n
mn
aii , bj j
2
三 向量的正交
定义 4 欧氏空间的两个向量 与 说是正交的, 如果 , 0. 记作:
精品文档
前页 后页 返回
定理 7.1.2 在一个欧氏空间 V 里，如果向量 与 1, 2 , ,m中每一个正交， 那么 与 1, 2 , ,m 的任意一个线性组合也正
aibj i , j
i 1
j1
i1 j1
例 设 1,2 , ,n 是欧氏空间的n个向量，行列式
1 ,1
G 1, ,n 2 ,1
1 , 2 2 , 2
1 , n 2 ,n
n,1 n,2
精品文档
n ,n
前页 后页 返回
叫做 1,2 , ,n 的格兰姆（Gram）行列式.

欧氏几何全部知识点总结

欧氏几何全部知识点总结一、欧氏几何的基本概念1. 点、线、面在欧氏几何中，点是最基本的概念，它是不具有长度、宽度、高度的。

线是由一条无限多点组成的，它在数学上可以用数学方程式表示。

面是由一些线组成的，它也可以用数学方程式来描述。

2. 直线和射线直线是由两个方向相反的无限的线段组成的，它的长度是无穷大的。

射线是由一个起点和一个方向组成的，它也是无穷长的线段，但只延伸到一个方向。

3. 角度角度是由两条射线组成的，它通常用度数来表示。

一个圆的360度，所以一个直角是90度，一个直角的补角是相对的另一个90度。

4. 距离在欧氏空间中，点和点之间的距离由两点之间的直线段长度来定义。

5. 同位角同位角是指两条直线和一条过这两条直线且位于同一方位的直线所成的相对角。

6. 平行线平行线是指在同一平面内，两条直线在任何方向上延伸，永远不会相交。

7. 圆圆是由一个固定点到平面上的任一点的距离恒为定值的点的集合。

二、欧氏几何的基本定理和性质1. 同一直线上的同位角相等如果两条直线被一条直线所交，那么同一个边缘的同位角是相等的。

2. 同一平面内的直线与直线的交角相等的性质在同一个平面内，两条相交的直线的非共边的两个交角的度数之和等于180度。

3. 笛卡尔坐标系笛卡尔坐标系是以直角坐标系为基础的几何学系统，由数轴和坐标平面组成。

4. 三角形内角和定理任意三角形的三个内角的和等于180度。

5. 三角形外角和定理三角形的一个外角等于不相邻的两个内角之和。

6. 等腰三角形等腰三角形是指有两条边相等的三角形。

7. 直角三角形直角三角形是指其中有一个角是90度的三角形。

8. 全等三角形两个三角形如果对应的边相等，那么这两个三角形是全等的。

9. 直线上的垂线直线上的垂线与直线的交角是90度。

10. 同切圆同切圆是指两个圆有共同的切点和切线的圆。

11. 等周长的多边形的面积最大在同一个圆内，等周长的多边形中，正多边形的面积最大。

12. 圆锥的表面积和体积一个圆锥的表面积等于底面的面积加上中心到底面上所有点到顶点的距离。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

也即 、 线性相关.
§9.1 定义与基本性质
3. 柯西－布涅柯夫斯基不等式的应用
（1）
易证 ( , ) 满足定义中的性质 1 ～ 4 .
所以, ( , ) 为内积. 这样Rn 对于内积 ( , ) 就成为一个欧氏空间.
当 n 3 时，1）即为几何空间 R3中内积在直角 坐标系下的表达式 . ( , )即 .
§9.1 定义与基本性质
2）定义
( , ) a1b1 2a2b2 kakbk nanbn 易证( , )满足定义中的性质 1 ～ 4 .
tR
由内积的正定性，对 t R，皆有
( , ) ( t , t )
(, ) 2(, )t ( , )t2 0
取 t ( , ) 代入（6）式，得 ( , )
( , )
2( , ) ( , ) ( , )(Βιβλιοθήκη ,)( (
, ,
)2 )2
0
即 (, )2 (, )( , )
1) 0; 0 0
2) k k
3）非零向量 的单位化：
1.
（3）
§9.1 定义与基本性质
三、欧氏空间中向量的夹角
1. 引入夹角概念的可能性与困难
1）在 R3中向量 与 的夹角 , arccos
（4）
2）在一般欧氏空间中推广（4）的形式，首先
应证明不等式：
此即,
§9.1 定义与基本性质
( , ) 1
2. 柯西－布涅柯夫斯基不等式
对欧氏空间V中任意两个向量 、 ，有
( , )
（5）
当且仅当、 线性相关时等号成立.
证：当 0时， ( ,0) 0, 0 ( , ) 0. 结论成立. 当 0 时，作向量 t ,
§9.1 定义与基本性质
2、在解析几何中，向量的长度，夹角等度量性质 都可以通过内积反映出来：
长度：
夹角 , ： cos ,
3、几何空间中向量的内积具有比较明显的代数性质.
§9.1 定义与基本性质
一、欧氏空间的定义
1. 定义 设V是实数域 R上的线性空间，对V中任意两个向量
、 , 定义一个二元实函数，记作 ( , ) ，若 ( , ) 满足性质： , , V , k R
§9.1 定义与基本性质
2. 内积的简单性质
V为欧氏空间， , , V , k R
1) ( ,k ) k( , ), k ,k k2( , )
2) (, ) (, ) (, )
s
s
推广： ( , i ) ( , i )
i 1
i 1
3) (0, ) 0
§9.1 定义与基本性质
b
b
2 . (k f , g) a k f ( x)g( x) dx ka f ( x)g( x) dx
k( f , g)
§9.1 定义与基本性质
3
.
(f
g
,
h)
b
a
f (x)
g( x) h( x) dx
b
b
a f ( x)h( x) dx a g( x)h( x) dx
( f ,h) (g,h)
4 . ( f , f ) b f 2( x) dx a f 2(x) 0, ( f , f ) 0.
且若 f ( x) 0, 则 f 2( x) 0, 从而 ( f , f ) 0.
故 ( f , f ) 0 f (x) 0.
因此，( f , g) 为内积， C(a,b)为欧氏空间.
§9.1 定义与基本性质
一、欧氏空间的定义 二、欧氏空间中向量的长度 三、欧氏空间中向量的夹角 四、n维欧氏空间中内积的矩阵表示 五、欧氏子空间
§9.1 定义与基本性质
问题的引入：
1、线性空间中，向量之间的基本运算为线性运算， 其具体模型为几何空间 R2、R3, 但几何空间的度量 性质(如长度、夹角)等在一般线性空间中没有涉及.
所以 ( , ) 也为内积. 从而Rn 对于内积 ( , )也构成一个欧氏空间.
注意：由于对 V , 未必有 (, ) (, )
所以1），2）是两种不同的内积. 从而 Rn 对于这两种内积就构成了不同的欧氏空间.
§9.1 定义与基本性质
例2．C(a,b) 为闭区间 [a,b] 上的所有实连续函数
1 (, ) ( , )
（对称性）
2 (k, ) k(, )
3 ( , ) , ( , )
（数乘） （可加性）
4 ( , ) 0, 当且仅当 0 时 ( , ) 0. （正定性）
§9.1 定义与基本性质
则称 ( , )为和 的内积，并称这种定义了内积的
实数域 R上的线性空间V为欧氏空间.
所成线性空间，对于函数 f ( x), g( x) ，定义
b
( f , g) a f ( x)g( x) dx
则 C(a,b) 对于（2）作成一个欧氏空间.
（2）
证： f ( x), g( x), h( x) C(a,b), k R
b
b
1 . ( f , g) a f ( x)g( x) dx a g( x) f ( x) dx ( g, f )
注： 欧氏空间 V是特殊的线性空间
① V为实数域 R上的线性空间; ② V除向量的线性运算外，还有“内积”运算;
③ ( , ) R.
§9.1 定义与基本性质
例1．在 Rn 中，对于向量
a1,a2, ,an , b1,b2, ,bn
1）定义 ( , ) a1b1 a2b2 anbn
二、欧氏空间中向量的长度
1. 引入长度概念的可能性
1）在 R3向量 的长度（模） . 2) 欧氏空间V中， ,V , (, ) 0
使得 有意义.
2. 向量长度的定义
,V , ( , ) 称为向量 的长度. 特别地，当 1时，称 为单位向量.
§9.1 定义与基本性质
3. 向量长度的简单性质
两边开方，即得
§9.1 定义与基本性质
, .
（6）
当 、 线性相关时，不妨设 k 于是， ( , ) (k , ) k( , ) k 2 .
k k 2
( , ) . (5)式等号成立.
反之，若（5）式等号成立，由以上证明过程知
或者 0，或者
, , 0