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Mais examinons également d'autres scénarios et méthodologies. Les 2 vecteurs multipliés peuvent exister dans n'importe quel plan. Il n'y a aucune restriction pour qu'ils soient limités aux plans bidimensionnels seulement. Alors, étendons également notre étude aux plans tridimensionnels. Vecteur orthogonal dans le cas d'un plan à deux dimensions La plupart des problèmes en mathématiques sont limités aux plans à deux dimensions. Un tel plan n'existe que sur 2 axes, à savoir l'axe x et l'axe y. Deux vecteurs orthogonaux femme. Dans la section des vecteurs unitaires, nous avons également discuté du fait que ces axes peuvent également être représentés en termes de vecteurs unitaires; l'axe des abscisses sous la forme du vecteur unitaire je et l'axe des y sous la forme du vecteur unitaire j. Considérons maintenant qu'il y a 2 vecteurs, nommés une et b, qui existent dans un plan à deux dimensions. Nous devons témoigner si ces deux vecteurs sont orthogonaux l'un à l'autre ou non, c'est-à-dire perpendiculaires l'un à l'autre. Nous avons conclu que pour vérifier l'orthogonalité, nous évaluons le produit scalaire des vecteurs existant dans le plan.
On peut donc dire, u⊥v ou u·v=0 Ainsi, le produit scalaire permet de valider si les deux vecteurs inclinés l'un à côté de l'autre sont orientés à un angle de 90° ou non. Si nous plongeons dans les propriétés des vecteurs orthogonaux, nous apprenons que le vecteur zéro, qui est fondamentalement un zéro, est pratiquement orthogonal à chaque vecteur. Nous pouvons valider cela car u. 0=0 pour tout vecteur vous, le vecteur zéro est orthogonal à chaque vecteur. C'est parce que le vecteur zéro est zéro et produira évidemment un résultat nul ou zéro après avoir été multiplié par n'importe quel nombre ou n'importe quel vecteur. Orthogonalité dans le plan. Deux vecteurs, vous et oui, dans un espace de produit interne, V, sont orthogonaux si leur produit interne est nul (u, y)=0 Maintenant que nous savons que le produit scalaire est la clé majeure pour savoir si les 2 vecteurs sont orthogonaux ou non, donnons quelques exemples pour une meilleure compréhension. Exemple 1 Vérifiez si les vecteurs une = i + 2j et b = 2i – j sont orthogonaux ou non.
\) Ce qui nous donne \(\overrightarrow {BI}. \overrightarrow {CI} = - \frac{{16}}{7}\) Le produit scalaire n'est pas nul. Les droites \((BI)\) et \((CI)\) ne sont donc pas perpendiculaires (tant pis pour elles). Voir aussi l'exercice 2 de la page sur le produit scalaire avec coordonnées.
Si deux droites sont parallèles entre elles, alors tout plan orthogonal à l'une est orthogonal à l'autre. Deux plans orthogonaux à une même droite sont parallèles entre eux. Si deux plans sont parallèles, alors toute droite orthogonale à l'un est orthogonale à l'autre.
À cause des limites du dessin, l'objet (le cube lui-même) a été représenté en perspective; il faut cependant s'imaginer un volume. Réciproquement, un vecteur $x\vec{\imath} +y\vec{\jmath}$ peut s'interpréter comme résultat de l'écrasement d'un certain vecteur $X\vec{I} +Y\vec{J}$ du plan $(\vec{I}, \vec{J})$ sur le plan du tableau. Pour déterminer lequel, on inverse le système: $$ \left\{ \begin{aligned} x &= aX \\ y &= bX+Y \end{aligned} \right. $$ en $$ \left\{ \begin{aligned} X &= \frac{x}{a} \\ Y &= y-b\frac{x}{a} \end{aligned} \right. Deux vecteurs orthogonaux dans. \;\,. $$ Il peut dès lors faire sens de définir le produit scalaire entre les vecteurs $x\vec{\imath} +y\vec{\jmath}$ et $x'\vec{\imath} +y'\vec{\jmath}$ du plan du tableau par référence à ce qu'était leur produit scalaire canonique avant d'être projetés. Soit: \begin{align*} \langle x\vec{\imath} +y\vec{\jmath} \lvert x'\vec{\imath} +y'\vec{\jmath} \rangle &=XX'+YY' \\ &= \frac{xx'}{a^2} + \Big(y-\frac{bx}{a}\Big)\Big(y'-\frac{bx'}{a}\Big). \end{align*} On comprend mieux d'où proviendraient l'expression (\ref{expression}) et ses nombreuses variantes, à première vue « tordues », et pourquoi elles définissent effectivement des produits scalaires.
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