对于空间中更一般的平行四边形,其朝向有非常多的可能性,如下图所示。
为表示这些更一般的平行四边形,数学家定义了一种特殊的运算:
已知和,定义运算如下:
因为该运算的结果为,故称为 向量积 ,也称为 叉积 (Vector product)。
1.1 向量积(叉积)的几何意义
下面是上述定义的解释,首先解释下叉积的几何意义。设某平行四边形由和围成,叉积是一个,其满足如下性质(此处不做证明):
所以叉积的几何意义就是表示了空间中由和围成的平行四边形,如下图所示(为了展示方便,这里缩短了的长度)。
1.2 向量积(叉积)的计算方法
再来看看上述定义中给出的叉积的计算方法。如下图所示,上述平行四边形在面、面、面都有投影。
将三个面上的投影加起来就得到了叉积,即:
为什么这三个面的投影的表达式是上面这样的呢?让我们继续来解释。
1.3 面和面上的投影
先来看看上述平行四边形在面上的投影,该投影由和在面的投影和围成,如下图所示。
因为在面上坐标都为,可认为没有坐标,所以该投影可看作是由和围成的。根据上一节的分析,因此该投影可以表示为。
同样的道理,上述平行四边形在面上的投影可以表示为,请同学们自行推导。
1.4 面上的投影
上述平行四边形在面上的投影有点不一样,该投影由和在面的投影和围成,如下图所示。这里需要注意的是,因为这是在面上,所以投影和的坐标是先后。
结合上,所以上述平行四边形在面上的投影可以表示为:
1.5 向量积与拉普拉斯展开
综上,所以有:
其中并非真的是,写成这样的形式只是借助来帮助记忆向量积。
顺便再说一句,在有的教科书中也将向量积定义如下,本质上和本节的定义是一样的:
当、时,即、共线时,自然无法围成平行四边形,或者说围成的平行四边形的面积为,如下图所示。
所以有如下判断、的充要条件:
对于维向量和,有。