内积英文解释翻译、内积的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 inner product; scalar product

分词翻译：

内的英语翻译：

inner; inside; within
【医】 end-; endo-; ento-; in-; intra-

积的英语翻译：

accumulate; amass; long-standing; product; store up
【医】 product

专业解析

在数学领域，内积（Inner Product）是一个核心概念，它推广了向量点积的概念，为向量空间赋予几何结构。以下是其详细解释：

一、基本定义

内积是定义在向量空间上的二元函数，满足以下公理：

共轭对称性：$langle mathbf{u}, mathbf{v} rangle = overline{langle mathbf{v}, mathbf{u} rangle}$（实数域中简化为对称性）
线性性：$langle amathbf{u} + bmathbf{v}, mathbf{w} rangle = alangle mathbf{u}, mathbf{w} rangle + blangle mathbf{v}, mathbf{w} rangle$
正定性：$langle mathbf{u}, mathbf{u} rangle geq 0$ 且等于零当且仅当 $mathbf{u} = mathbf{0}$

二、关键性质与应用

模长与夹角
向量 $mathbf{u}$ 的模长为 $|mathbf{u}| = sqrt{langle mathbf{u}, mathbf{u} rangle}$，两向量夹角 $theta$ 满足：

$$cos theta = frac{langle mathbf{u}, mathbf{v} rangle}{|mathbf{u}| |mathbf{v}|}$$

例如在 $mathbb{R}^n$ 空间，标准内积定义为 $langle mathbf{u}, mathbf{v} rangle = sum_{i=1}^n u_i v_i$。
正交性
若 $langle mathbf{u}, mathbf{v} rangle = 0$，则称向量正交。该性质是傅里叶分析、信号处理中基函数构造的基础。
泛函分析扩展
在希尔伯特空间（如$L$函数空间），内积定义为：

$$langle f, g rangle = int_a^b f(x) overline{g(x)} , dx$$

支撑了量子力学中的波函数理论。

三、中英术语对照

中文：内积（nèi jī）
英文：Inner Product（亦称 Dot Product 或 Scalar Product 于欧氏空间）

四、典型实例

欧氏空间：$langle (1,2), (3,4) rangle = 1times3 + 2times4 = 11$
复向量空间：$langle (1+i, 2), (3, 4i) rangle = (1-i)times3 + 2times(-4i) = 3-3i-8i$

参考文献

Axler, S. Linear Algebra Done Right. Springer. （标准教材定义）
中科院数学研究所.《数学名词》. 科学出版社. （中英术语规范）
Reed, M. & Simon, B. Functional Analysis. Academic Press. （希尔伯特空间内积）

网络扩展解释

内积是线性代数中的核心概念，指在向量空间中定义的一种特殊运算，用于衡量两个向量的几何关系和代数性质。以下是详细解释：

一、数学定义

对两个n维实向量$mathbf{a}=(a_1,a_2,...,a_n)$和$mathbf{b}=(b_1,b_2,...,bn)$，其内积定义为： $$ mathbf{a} cdot mathbf{b} = sum{i=1}^n a_ib_i $$ 在几何中可表示为： $$ mathbf{a} cdot mathbf{b} = |mathbf{a}| |mathbf{b}| costheta $$ 其中$theta$是向量夹角，$|mathbf{a}|$表示向量长度。

二、核心性质

对称性：$mathbf{a} cdot mathbf{b} = mathbf{b} cdot mathbf{a}$
线性性：$(alphamathbf{a}+betamathbf{b}) cdot mathbf{c} = alpha(mathbf{a}cdotmathbf{c}) + beta(mathbf{b}cdotmathbf{c})$
正定性：$mathbf{a} cdot mathbf{a} geq 0$，且等于0当且仅当$mathbf{a}=mathbf{0}$

三、几何意义

模长计算：$|mathbf{a}| = sqrt{mathbf{a} cdot mathbf{a}}$
夹角判定：$costheta = frac{mathbf{a} cdot mathbf{b}}{|mathbf{a}||mathbf{b}|}$
正交性检验：当内积为0时，两向量垂直

四、应用领域

物理学：计算功（$W = mathbf{F} cdot mathbf{d}$）
计算机图形学：光照模型中的法向量计算
机器学习：核方法、相似度计算
信号处理：相关分析

五、扩展形式

在复向量空间中，内积定义为$mathbf{a} cdot mathbf{b} = sum_{i=1}^n a_ioverline{b_i}$（含复共轭运算）。函数空间中的内积可表示为积分形式： $$ langle f,g rangle = int_a^b f(x)g(x)dx $$

示例：向量$mathbf{a}=(2,3)$与$mathbf{b}=(4,-1)$的内积为： $$ 2×4 + 3×(-1) = 8-3 = 5 $$

内积空间是欧几里得空间到无限维空间的推广，为希尔伯特空间理论奠定基础。这个运算将几何直观与代数计算完美结合，是现代数学和工程应用的重要工具。