Vektorový součin

Vektorový součin[1] je v matematice binární operace násobení vektorů v trojrozměrném vektorovém prostoru se skalárním součinem. Výsledkem této operace je vektor (na rozdíl od součinu skalárního, jehož výsledkem je při součinu dvou vektorů skalár) kolmý k oběma násobeným vektorům a jeho velikost je rovna obsahu rovnoběžníku sevřeného násobenými vektory.

Značení

Vektorový součin vektorů a {\displaystyle \mathbf {a} } a b {\displaystyle \mathbf {b} } se obvykle značí jedním z následujících způsobů:

  • a × b {\displaystyle \mathbf {a} \times \mathbf {b} }
  • a b {\displaystyle \mathbf {a} \wedge \mathbf {b} } – používáno ve frankofonních zemích
  • [ a b ] {\displaystyle [\mathbf {a} \mathbf {b} ]} – používáno v Rusku

Definice

Mějme aritmetický vektorový prostor R 3 {\displaystyle \mathbb {R} ^{3}} s kanonickou bází nad číselným tělesem R {\displaystyle \mathbb {R} } , pak pro vektory c , a , b R 3 {\displaystyle \mathbf {c} ,\mathbf {a} ,\mathbf {b} \in \mathbb {R} ^{3}} platí, že vektor c {\displaystyle \mathbf {c} } je vektorovým součinem vektorů a , b {\displaystyle \mathbf {a} ,\mathbf {b} } vzhledem k uvedené bázi, právě když:

c = a × b = n | a | | b | sin φ {\displaystyle \mathbf {c} =\mathbf {a} \times \mathbf {b} =\mathbf {n} \left|\mathbf {a} \right|\left|\mathbf {b} \right|\sin \varphi } ,

kde φ 0 , π {\displaystyle \varphi \in \left\langle 0,\pi \right\rangle } je úhel svíraný vektory a {\displaystyle \mathbf {a} } a b {\displaystyle \mathbf {b} } a kde n {\displaystyle \mathbf {n} } je jednotkový vektor k nim kolmý, tj. vektorový součin je vnější součin ve třech rozměrech.

Výše uvedené jednotkové vektory existují dva v závislosti na tom, je-li souřadný systém definován jako pravotočivý nebo levotočivý. V pravotočivém souřadném systému lze použít pravidlo pravé ruky: je-li vektor a {\displaystyle \mathbf {a} } znázorněn ukazovákem a vektor b {\displaystyle \mathbf {b} } prostředníkem pravé ruky, přičemž ukazovák je natažený v rovině dlaně a prostředník směřuje blíže k rovině na dlaň kolmé, pak vektorový součin a × b {\displaystyle \mathbf {a} \times \mathbf {b} } je ve směru palce.

Vektorový součin lze definovat také bez pomoci úhlu, který oba vektory svírají. Máme-li vektorový součin c = a × b {\displaystyle \mathbf {c} =\mathbf {a} \times \mathbf {b} } , pak složky vektoru c {\displaystyle \mathbf {c} } lze určit jako:

c 1 = a 2 b 3 a 3 b 2 {\displaystyle c_{1}=a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2}}
c 2 = a 3 b 1 a 1 b 3 {\displaystyle c_{2}=a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3}}
c 3 = a 1 b 2 a 2 b 1 {\displaystyle c_{3}=a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}} .

S využitím vzájemně jednoznačného přiřazení třísložkových vektorů a antisymetrických matic řádu 3 {\displaystyle 3} :

a = ( a 1 , a 2 , a 3 ) A = ( 0 a 3 a 2 a 3 0 a 1 a 2 a 1 0 ) {\displaystyle \mathbf {a} =(a_{1},a_{2},a_{3})\qquad \longleftrightarrow \qquad A=\left({\begin{array}{rrr}0&a_{3}&-a_{2}\\-a_{3}&0&a_{1}\\a_{2}&-a_{1}&0\end{array}}\right)}

lze vektorový součin zavést jako komutátor dvou takových matic:

( 0 c 3 c 2 c 3 0 c 1 c 2 c 1 0 ) = C = B A A B = ( 0 a 1 b 2 a 2 b 1 ( a 3 b 1 a 1 b 3 ) ( a 1 b 2 a 2 b 1 ) 0 a 2 b 3 a 3 b 2 a 3 b 1 a 1 b 3 ( a 2 b 3 a 3 b 2 ) 0 ) {\displaystyle \left({\begin{array}{rrr}0&c_{3}&-c_{2}\\-c_{3}&0&c_{1}\\c_{2}&-c_{1}&0\end{array}}\right)=C=BA-AB=\left({\begin{array}{ccc}0&a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}&-(a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3})\\-(a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1})&0&a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2}\\a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3}&-(a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2})&0\end{array}}\right)} ,

kde množina antisymetrických matic je vzhledem ke komutátoru uzavřená.

Pomocí Levi-Civitova symbolu je možné složky vektorového součinu zapsat jako:

c i = ε i j k a j b k {\displaystyle c_{i}=\varepsilon _{ijk}a_{j}b_{k}} .

Zobecnění při zachování bilinearity

Vektorový součin dvou vektorů není pravý vektor, ale tzv. pseudovektor, tzn. při zrcadlení vztažné soustavy se transformuje s opačným znaménkem než pravé vektory. Chceme-li s vektorovým součinem operovat kovariantně, vyjádříme jeho složky jako prvky antisymetrického tenzoru druhého řádu:

d i j = a i b j a j b i {\displaystyle d_{ij}=a_{i}b_{j}-a_{j}b_{i}} .

Počet nezávislých složek takovéhoto antisymetrického tenzoru je roven třem pouze ve třírozměrném prostoru, proto lze provést přiřazení:

d 23 = d 32 = c 1 = a 2 b 3 a 3 b 2 {\displaystyle d_{23}=-d_{32}=c_{1}=a_{2}b_{3}-a_{3}b_{2}}
d 31 = d 13 = c 2 = a 3 b 1 a 1 b 3 {\displaystyle d_{31}=-d_{13}=c_{2}=a_{3}b_{1}-a_{1}b_{3}}
d 12 = d 21 = c 3 = a 1 b 2 a 2 b 1 {\displaystyle d_{12}=-d_{21}=c_{3}=a_{1}b_{2}-a_{2}b_{1}}
d 11 = d 22 = d 33 = 0 {\displaystyle d_{11}=d_{22}=d_{33}=0} .

Toto přiřazení je speciálním případem tzv. Hodgeova duálu a umožňuje zobecnění vektorového součinu i do prostorů s dimenzí různou od 3. (Např. ve čtyřrozměrném prostoru je počet nezávislých složek antisymetrického tenzoru druhého řádu 6, takže jej již nelze vyjádřit jako pseudovektor a zobecněním vektorového součinu je pseudotenzor druhého řádu.)

Zobecnění v n-rozměrném prostoru

Podrobnější informace naleznete v článku Vnější součin.

Vlastnosti

Vektorový součin

pro všechny nenulové vektory u , v , w R 3 {\displaystyle \mathbf {u} ,\mathbf {v} ,\mathbf {w} \in \mathbb {R} ^{3}} a všechna a R {\displaystyle a\in \mathbb {R} } platí:

a 2 ( u × v ) = ( a u ) × ( a v )           {\displaystyle a^{2}(\mathbf {u} \times \mathbf {v} )=(a\,\mathbf {u} )\times (a\,\mathbf {v} )\ \ \ \ \ } resp.           a ( u × v ) = ( a u ) × v = u × ( a v ) {\displaystyle \ \ \ \ \ a\,(\mathbf {u} \times \mathbf {v} )=(a\mathbf {u} )\times \mathbf {v} =\mathbf {u} \times (a\mathbf {v} )} .
( u × v ) × w = u × ( v × w ) + v × ( w × u ) {\displaystyle (\mathbf {u} \times \mathbf {v} )\times \mathbf {w} =\mathbf {u} \times (\mathbf {v} \times \mathbf {w} )+\mathbf {v} \times (\mathbf {w} \times \mathbf {u} )} .
  • Vektorový součin je distributivní vůči sčítání, tj. jedná se o bilineární operaci:
w × ( u + v ) = ( w × u ) + ( w × v ) {\displaystyle \mathbf {w} \times (\mathbf {u} +\mathbf {v} )=(\mathbf {w} \times \mathbf {u} )+(\mathbf {w} \times \mathbf {v} )} .
( u × v ) = ( v × u ) {\displaystyle (\mathbf {u} \times \mathbf {v} )=-(\mathbf {v} \times \mathbf {u} )} .
  • Vektorový součin vektorů u {\displaystyle \mathbf {u} } a v {\displaystyle \mathbf {v} } je nulový vektor ( u × v = 0 {\displaystyle \mathbf {u} \times \mathbf {v} =\mathbf {0} } ), právě když jsou násobené vektory kolineární.
  • Pro derivaci vektorového součinu v třírozměrném prostoru platí:
( u × v ) = u × v + u × v {\displaystyle (\mathbf {u} \times \mathbf {v} )'=\mathbf {u} '\times \mathbf {v} +\mathbf {u} \times \mathbf {v} '} .
  • Tvoří-li vektory i {\displaystyle \mathbf {i} } , j {\displaystyle \mathbf {j} } , k {\displaystyle \mathbf {k} } (v tomto pořadí) pravotočivou ortonormální bázi třírozměrného prostoru, pak:
i × j = k {\displaystyle \mathbf {i} \times \mathbf {j} =\mathbf {k} }
j × k = i {\displaystyle \mathbf {j} \times \mathbf {k} =\mathbf {i} }
k × i = j {\displaystyle \mathbf {k} \times \mathbf {i} =\mathbf {j} } .
  • V uvedené bázi lze vektorový součin vektorů u {\displaystyle \mathbf {u} } a v {\displaystyle \mathbf {v} } zapsat pomocí determinantu jako:
u × v = | i j k u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 v 3 | {\displaystyle \mathbf {u} \times \mathbf {v} ={\begin{vmatrix}\mathbf {i} &\mathbf {j} &\mathbf {k} \\u_{1}&u_{2}&u_{3}\\v_{1}&v_{2}&v_{3}\end{vmatrix}}} .

Příklad

Součin vektorů u = (1,2,0) a v = (0,1,2) se vypočítá následovně:

  • Výpočet pomocí definice:
u × v = ( u 2 v 3 u 3 v 2   ,   u 3 v 1 u 1 v 3   ,   u 1 v 2 u 2 v 1 ) {\displaystyle \mathbf {u} \times \mathbf {v} =(u_{2}v_{3}-u_{3}v_{2}~,~u_{3}v_{1}-u_{1}v_{3}~,~u_{1}v_{2}-u_{2}v_{1})}
u × v = ( 1 , 2 , 0 ) × ( 0 , 1 , 2 ) = ( 2 2 0 1 ,   0 0 1 2 ,   1 1 2 0 ) = ( 4 , 2 , 1 ) {\displaystyle \mathbf {u} \times \mathbf {v} =(1,2,0)\times (0,1,2)=(2\cdot 2-0\cdot 1,~0\cdot 0-1\cdot 2,~1\cdot 1-2\cdot 0)=(4,-2,1)}
v × u = ( 0 , 1 , 2 ) × ( 1 , 2 , 0 ) = ( 1 0 2 2 ,   2 1 0 0 ,   0 2 1 1 ) = ( 4 , 2 , 1 ) {\displaystyle \mathbf {v} \times \mathbf {u} =(0,1,2)\times (1,2,0)=(1\cdot 0-2\cdot 2,~2\cdot 1-0\cdot 0,~0\cdot 2-1\cdot 1)=(-4,2,-1)}

Je zřejmé, že vektory u×v a v×u jsou navzájem opačné vektory. Oba jsou kolmé na rovinu určenou vektory u, v.

  • Výpočet pomocí determinantu matice:
u × v = | i j k u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 v 3 | = | i j k 1 2 0 0 1 2 | {\displaystyle \mathbf {u} \times \mathbf {v} ={\begin{vmatrix}\mathbf {i} &\mathbf {j} &\mathbf {k} \\u_{1}&u_{2}&u_{3}\\v_{1}&v_{2}&v_{3}\end{vmatrix}}={\begin{vmatrix}\mathbf {i} &\mathbf {j} &\mathbf {k} \\1&2&0\\0&1&2\end{vmatrix}}}

kde pro výpočet determinantu matice řádu 3 lze použít například Sarrusovo pravidlo:

u × v = i u 2 v 3 + u 1 v 2 k + v 1 j u 3 k u 2 v 1 u 3 v 2 i v 3 j u 1   = i 2 2 + 1 1 k + 0 j 0 k 2 0 0 1 i 2 j 1   = 4 i 2 j + 1 k {\displaystyle {\begin{array}{rcl}\mathbf {u} \times \mathbf {v} &=&\mathbf {i} u_{2}v_{3}+u_{1}v_{2}\mathbf {k} +v_{1}\mathbf {j} u_{3}-\mathbf {k} u_{2}v_{1}-u_{3}v_{2}\mathbf {i} -v_{3}\mathbf {j} u_{1}\\~&=&\mathbf {i} \cdot 2\cdot 2+1\cdot 1\cdot \mathbf {k} +0\cdot \mathbf {j} \cdot 0-\mathbf {k} \cdot 2\cdot 0-0\cdot 1\cdot \mathbf {i} -2\cdot \mathbf {j} \cdot 1\\~&=&4\mathbf {i} -2\mathbf {j} +1\mathbf {k} \end{array}}}

kde i, j, k jsou jednotkové vektory kolineární s jednotlivými souřadnými osami, tedy i = (1,0,0), j = (0,1,0), k = (0,0,1), tj,:

u × v = 4 ( 1 , 0 , 0 ) 2 ( 0 , 1 , 0 ) + 1 ( 0 , 0 , 1 ) = ( 4 , 2 , 1 ) {\displaystyle \mathbf {u} \times \mathbf {v} =4\cdot (1,0,0)-2\cdot (0,1,0)+1\cdot (0,0,1)=(4,-2,1)}

Výpočet v×u je analogický.

Aplikace

Moment síly

Vektorový součin je hojně využíván ve fyzice, např. moment síly M {\displaystyle \mathbf {M} } je definován následovně:

M = r × F {\displaystyle \mathbf {M} =\mathbf {r} \times \mathbf {F} } ,

kde r {\displaystyle \mathbf {r} } je polohový vektor působiště síly. Podobně vypadá i moment hybnosti L {\displaystyle \mathbf {L} } :

L = r × p {\displaystyle \mathbf {L} =\mathbf {r} \times \mathbf {p} } ,

kde p {\displaystyle \mathbf {p} } značí hybnost hmotného bodu, který má polohu r {\displaystyle \mathbf {r} } vůči zvolenému počátku souřadnic. Moment síly a moment hybnosti spolu úzce souvisí. Ukáže se to při pokusu o derivování momentu hybnosti podle času:

d L d t = d d t ( r × p ) = d r d t × p + r × d p d t {\displaystyle {\frac {\mathrm {d} \mathbf {L} }{\mathrm {d} t}}={\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}(\mathbf {r} \times \mathbf {p} )={\frac {\mathrm {d} \mathbf {r} }{\mathrm {d} t}}\times \mathbf {p} +\mathbf {r} \times {\frac {\mathrm {d} \mathbf {p} }{\mathrm {d} t}}} .

Zde bylo využito výše zmíněného pravidla pro derivaci vektorového součinu. Výraz d r d t {\displaystyle {\frac {\mathrm {d} \mathbf {r} }{\mathrm {d} t}}} je v kinematice přesná definice rychlosti v {\displaystyle \mathbf {v} } tělesa. Podobně tak d p d t {\displaystyle {\frac {\mathrm {d} \mathbf {p} }{\mathrm {d} t}}} definuje sílu. Poslední užitá fyzikální rovnost se týká hybnosti. p = m v {\displaystyle \mathbf {p} =m\mathbf {v} } . Na základě těchto opisů lze derivaci momentu hybnosti upravit do tvaru:

m ( v × v ) + r × F {\displaystyle m(\mathbf {v} \times \mathbf {v} )+\mathbf {r} \times \mathbf {F} } ,

kde vektorový součin dvou identických vektorů v × v {\displaystyle \mathbf {v} \times \mathbf {v} } je roven nule, pak dostaneme:

d L d t = r × F = M {\displaystyle {\frac {\mathrm {d} \mathbf {L} }{\mathrm {d} t}}=\mathbf {r} \times \mathbf {F} =\mathbf {M} } .

Moment síly je tedy časová derivace momentu hybnosti. V praktickém světě se tohoto vztahu dá využít např. v orbitální mechanice. Planeta, která obíhá kolem Slunce tvořícího počátek souřadnic, má nulový moment síly, neboť gravitační síla i polohový vektor mají stejný směr. Moment hybnosti této planety se určí integrováním:

L = M d t = 0 d t = C {\displaystyle \mathbf {L} =\int \mathbf {M} \,\mathrm {d} t=\int 0\,\mathrm {d} t=C} ,

kde C {\displaystyle C} je integrační konstanta. Jinými slovy L = k o n s t {\displaystyle \mathbf {L} =\mathrm {konst} } , což je pravidlo charakteristické pro 2. Keplerův zákon.

Operátor rotace

Další forma vektorového součinu důležitá pro fyziku je operátor rotace. Jedná se o diferenciální operátor, jehož aplikování na vektor F = ( F x , F y , F z ) {\displaystyle \mathbf {F} =(F_{x},F_{y},F_{z})} má strukturu:

rot F = × F = ( F z y F y z , F x z F z x , F y x F x y ) {\displaystyle \operatorname {rot} \,\mathbf {F} =\nabla \times \mathbf {F} =\left({\frac {\partial F_{z}}{\partial y}}-{\frac {\partial F_{y}}{\partial z}},{\frac {\partial F_{x}}{\partial z}}-{\frac {\partial F_{z}}{\partial x}},{\frac {\partial F_{y}}{\partial x}}-{\frac {\partial F_{x}}{\partial y}}\right)} ,

kde {\displaystyle \nabla } značí operátor nabla:

= ( x , y , z ) {\displaystyle {\nabla }=\left({\frac {\partial }{\partial x}},{\frac {\partial }{\partial y}},{\frac {\partial }{\partial z}}\right)} .

Rotace se vyskytuje ku příkladu v prvních dvou Maxwellových rovnicích zapsaných v diferenciálním tvaru:

× H = j + D t {\displaystyle \nabla \times {\boldsymbol {H}}={\boldsymbol {j}}+{\frac {\partial {\boldsymbol {D}}}{\partial t}}}
× E = B t {\displaystyle \nabla \times {\boldsymbol {E}}=-{\frac {\partial {\boldsymbol {B}}}{\partial t}}} .

Reference

  1. BICAN, Ladislav. Linearni algebra a geometrie (upr. vydání). [s.l.]: Academia, 2009. ISBN 978-80-200-1707-9. Je zde použita šablona {{Citation}} označená jako k „pouze dočasnému použití“.

Související články

Externí odkazy