点积(Dot Product)是向量运算中的一种重要操作,也称为内积、数量积或标量积。它用于计算两个向量之间的相似度、夹角以及投影等。
点积的计算公式如下:
A · B = |A| * |B| * cosθ
其中,A和B分别为两个向量,|A|和|B|分别为它们的模长,θ为它们之间的夹角。
点积的分类:
- 正交向量:当两个向量的点积为0时,它们被称为正交向量。正交向量之间的夹角为90度。
- 平行向量:当两个向量的夹角为0度或180度时,它们被称为平行向量。此时,点积的结果为两个向量模长的乘积。
点积的优势:
- 相似度计算:通过计算两个向量的点积,可以得到它们之间的相似度,用于推荐系统、文本分类等应用。
- 投影计算:点积可以用于计算一个向量在另一个向量上的投影,用于图形学、机器学习等领域。
- 夹角计算:通过点积可以计算两个向量之间的夹角,用于计算余弦相似度等。
点积的应用场景:
- 机器学习:在机器学习中,点积常用于计算特征向量之间的相似度,如余弦相似度、欧氏距离等。
- 图形学:在图形学中,点积用于计算光照、投影、纹理映射等。
- 物理模拟:在物理模拟中,点积用于计算力的投影、碰撞检测等。
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