外积英文解释翻译、外积的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【医】 apposition
相关词条:
1.outerproduct 2.alternatingproduct 3.exteriorproduct 4.generalproduct
分词翻译:
外的英语翻译:
besides; in addition; not closely related; other; outer; outside; unofficial
【医】 ec-; ecto-; exo-; extra-; xeno-
积的英语翻译:
accumulate; amass; long-standing; product; store up
【医】 product
专业解析
在数学和物理学领域中,"外积"(英文:exterior product)是向量运算的一种高阶扩展形式,其核心定义为两个向量通过张量积生成的反对称二阶张量。该运算广泛应用于微分几何、电磁学理论及量子力学等领域。
数学表达式:
外积的代数定义可表示为:
$$
mathbf{a} wedge mathbf{b} = mathbf{a} otimes mathbf{b} - mathbf{b} otimes mathbf{a}
$$
其中$otimes$表示张量积,$wedge$为外积运算符。当向量$mathbf{a},mathbf{b} in mathbb{R}$时,其计算结果与三维向量积存在对应关系。
核心特征:
- 反对称性:满足$mathbf{a} wedge mathbf{b} = -(mathbf{b} wedge mathbf{a})$,这一性质在微分形式的积分运算中具有重要应用(来源:Encyclopedia of Mathematics)。
- 几何解释:在三维空间中,外积的模长对应由原向量张成的平行四边形面积,方向垂直于原向量所在平面(来源:Springer Mathematics Handbook)。
- 维度扩展:当处理n维空间时,外积生成的元素属于Grassmann代数空间,该特性在量子场论的正则对易关系研究中发挥关键作用(来源:American Mathematical Society)。
需特别注意与"向量积/叉积"(cross product)的区分:前者是三维空间特例,而外积适用于任意维度空间。权威教材如《线性代数及其应用》(David C. Lay著)明确指出,外积更侧重于代数结构的构建,而叉积主要服务于三维空间的几何计算需求。
网络扩展解释
外积(Outer Product)是数学和物理学中的术语,在不同领域有不同定义和应用。以下是两种最常见的解释:
1.向量叉乘(三维空间中的外积)
在三维向量代数中,外积通常指向量叉乘(Cross Product),记作 (mathbf{a} times mathbf{b})。其定义为:
- 几何意义:结果是一个向量,方向垂直于原向量(mathbf{a})和(mathbf{b})所在的平面,遵循右手定则;模长等于两向量构成的平行四边形面积,即:
$$
|mathbf{a} times mathbf{b}| = |mathbf{a}||mathbf{b}|sintheta
$$
其中(theta)为两向量夹角。
- 计算公式(以分量形式):
若(mathbf{a} = (a_1, a_2, a_3)),(mathbf{b} = (b_1, b_2, b_3)),则:
$$
mathbf{a} times mathbf{b} = left( a_2b_3 - a_3b_2, a_3b_1 - a_1b_3, a_1b_2 - a_2b_1 right)
$$
- 应用:常见于物理学中的力矩、角动量、磁场计算等。
2.张量外积(外积的广义定义)
在线性代数和张量分析中,外积指张量积(Tensor Product),记作 (mathbf{u} otimes mathbf{v})。其定义为:
- 数学形式:若(mathbf{u})是(m)维向量,(mathbf{v})是(n)维向量,则外积结果是一个(m times n)矩阵,每个元素为两向量分量的乘积:
$$
(mathbf{u} otimes mathbf{v})_{ij} = u_i v_j
$$
- 几何意义:描述两个向量的线性组合生成的高维空间,常用于构造高阶张量。
- 应用:量子力学中的态空间、机器学习中的特征组合等。
关键区别
类型 |
结果形式 |
维度要求 |
主要领域 |
向量叉乘 |
向量 |
仅限三维空间 |
经典力学、电磁学 |
张量外积 |
矩阵/张量 |
任意维度 |
线性代数、量子力学 |
补充说明
- 与点乘的区别:点乘((mathbf{a} cdot mathbf{b}))结果是标量,而外积结果是向量或矩阵。
- 高维推广:在七维空间中存在类似叉乘的运算,但三维叉乘是唯一满足特定性质的特例。
若需进一步探讨具体应用场景或公式推导,可提供更多上下文。
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