切换科目
重点科目
主要科目
次要科目
科数网
首页
刷题
学习
VIP会员
赞助
组卷
集合
教材
VIP
写作
游客,
登录
注册
在线学习
高中数学
第七章 平面向量与空间向量
平面向量基本定理
最后
更新:
2025-11-30 08:37
查看:
711
次
反馈
能力测评
会员8.2元/月
赞助
平面向量基本定理
平面向量;向量的坐标表示
## 平面向量基本定理 平面向量基本定理想表达什么意思?其实很简单: > 如果 $\boldsymbol{e_1}$ 和 $\boldsymbol{e_2}$ 是同一平面内的两个**不共线**的向量,那么对于这一平面内的**任何**向量$\boldsymbol{a}$,存在**唯一**的一对实数 $\lambda_1,\lambda_2$,使得: $\boldsymbol{a} =\lambda_1 \boldsymbol{e_1} +\lambda_2 \boldsymbol{e_2}$ 参考下图,平面上有两个不共线的向量$\vec{e_1},\vec{e_2}$,这两个向量你可以理解为坐标系的单位,那么对于任意一个向量$\vec{a}$,他都可以表示成 $$ \vec{a}=\lambda_1 \vec{e_1}+ \lambda_2 \vec{e_2} $$ {width=200px} 两个**不共线**的向量 $\boldsymbol{e_1}, \boldsymbol{e_2}$ 构成了这个平面的一组**基底**,简称**基**,其实就是坐标系的意思。 定理中的“唯一”二字至关重要。它意味着对于给定的基底 {**e₁**, **e₂**},任何一个向量 **a** 的“坐标” (λ₁, λ₂) 是确定的。 这为我们用有序实数对 (λ₁, λ₂) 来代表一个向量提供了理论保证。这个有序实数对就是向量 **a** 在基底 {**e₁**, **e₂**} 下的**坐标**。 `例` 设基底为$\boldsymbol{e_1}=(1,1)$, $\boldsymbol{e_2}=(1,-1)$。求向量$\boldsymbol{a}=(4,2)$ 在这组基底下的坐标。 解: 根据定理,我们需要找到实数 λ₁ 和 λ₂,使得: λ₁(1, 1) + λ₂(1, -1) = (4, 2) 展开得: (λ₁ + λ₂, λ₁ - λ₂) = (4, 2) 于是得到方程组: λ₁ + λ₂ = 4 λ₁ - λ₂ = 2 解这个方程组: (λ₁ + λ₂) + (λ₁ - λ₂) = 4 + 2 => 2λ₁ = 6 => λ₁ = 3 代入 λ₁ + λ₂ = 4 => 3 + λ₂ = 4 => λ₂ = 1 所以,向量 **a** 在基底 {**e₁**, **e₂**} 下的坐标是 (3, 1)。 即 **a = 3e₁ + 1e₂**。 `例` 设基底为$\boldsymbol{e_1}=(1,0)$, $\boldsymbol{e_2}=(0,1)$。求向量$\boldsymbol{a}=(4,2)$ 在这组基底下的坐标。 解: 根据定理,我们需要找到实数 λ₁ 和 λ₂,使得: λ₁(1, 0) + λ₂(0, 1) = (4, 2) 展开得: (λ₁,λ₂) = (4, 2) 解得 λ₁ = 4 λ₂ = 2 所以,向量 **a** 在基底 {**e₁**, **e₂**} 下的坐标是 (4, 2)。 即 **a = 4e₁ + 2e₂**。 > 比较例1和例2,可以看到,当你选的基不同,那么同一个向量的坐标并不相同。 但是,毫无疑问,例2的坐标更好,因为他的坐标值就是向量各个分量的值,这是后面我们研究的正交分解。 ### 理解:平面向量基本定理 数学的任务就是把万事万物用数来刻画, 用运算来研究. 我们知道, 一条直线上所有的向量都可以写成该直线上单位向量 $e$ 的实数倍, 如 $\overrightarrow{O A}=x e$, 并且用实数 $x$来代表 (这就好比用 $e$ 作为"尺子"来度量 $\overrightarrow{O A}$, 得到量数 $x$ ). 容易知道直线上的向量 $a =x e , b =y e$ 的和或差 $a \pm b =(x \pm y) e$ ,可用 $x \pm y$ 代表; $\lambda a =(\lambda x) e$ 可用 $\lambda x$代表. 于是, 共线**向量运算** $a \pm b , \lambda a$ 可转化为**实数运算** $x \pm y, \lambda x$. > 上面的$e$被称作尺子,这个比喻非常好,我们能够想象,要测量物体都行必须要一个基准的尺子,这个尺子测量的结果更专业的名字就是“**测度**”,通常,测量身高用“米”,测量重量用“千克”,有了尺子后,连**集合**都可以测量。 那么如何测量平面上的一个向量呢?直觉告诉我们,要测量平面上的一个向量,需要两边尺子,而且这两边尺子不能共线。 假设给你2把尺子$\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$和一个向量$\boldsymbol{a}$ ,参考下图,如何用 $\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 测量$\boldsymbol{a}$ 呢?  因为向量有一个性质:**长度相等,方向相同的两个向量是相等向量**,上面$\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 这2个向量起始点不一样,所以,我们把$\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 进行平移,让他们起始点重合,并命名为$O$,这样 $\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 就组成了一个坐标系,接下来在把$\boldsymbol{a}$的起点也平移到$O$ ,这样就可以在坐标系里“测量” $\boldsymbol{a}$ 向量,参考下图  想象一下,$\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 为什么不能共线,假设如下图 $\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 共线后, $\boldsymbol{e_1},\boldsymbol{e_2}$ 无法扩张为平行四边形,自然无法表示出向量$\boldsymbol{a}$  ### 结论:平面向量基本定理 给定不平行的两个向量 $\vec{e}_1, ~ \vec{e}_2$ 和任意一个向量 $\vec{a}$ ,如上图所示.从任意给定的一点 $O$ 出发,作向量 $\overrightarrow{O E_1}=\overrightarrow{e_1}$ , $\overrightarrow{O E_2}=\overrightarrow{e_2}, \overrightarrow{O A}=\vec{a}$ ,过点 $A$ 作平行于直线 $O E_2$ 的直线,交直线 $O E_1$ 于点 $M$ ,并作平行于直线 $O E_1$ 的直线,交直线 $O E_2$ 于点 $N$ ,则 $O M A N$ 是平行四边形,$O A$ 是其对角线,根据**向量的平行四边形法则**,从而 $\overrightarrow{O A}=\overrightarrow{O M}+\overrightarrow{O N}$ .由于 $\overrightarrow{O M} / / \overrightarrow{O E_1}$ ,因此存在实数 $\lambda$使 $\overrightarrow{O M}=\lambda \overrightarrow{O E_1}=\lambda \overrig
免费注册 查看余下70%
《高等数学》难点解析
高数教程
泰勒公式
切线与法线
切平面与法平面
驻点·拐点·极值点·零点
间断点
渐进线
瑕积分
欧拉方程
伯努利方程
Abel 收敛定理
偏导数的几何意义
偏导数的几何意义
梯度
数量场与向量场
多元函数极值
拉格朗日算子
通量与散度
环流量与旋度
格林公式
高斯公式
斯托克斯公式
三大公式比较
傅里叶级数
极坐标微元
点法式方程
变上限定积分
X型计算面积
Y型计算面积
微分的意义
渐近线
间断点
y''+py'+qy=f(x)方程
高斯
黎曼
傅里叶变换(复数)
拉普拉斯变换(复数)
高等数学测评
函数与极限
一元函数微分学
一元函数积分学
微分方程
空间向量与代数
多元微分学
多元积分学
无穷级数
《线性代数》难点解析
线代教程
近世代数对数学的整体思考
线性的意义
矩阵乘法(列视角)
矩阵乘法(行视角)
矩阵左乘
矩阵右乘
逆矩阵求解方程组
阶梯形矩阵的求法
方程组解的判定
四阶行列式的计算
线性变换的意义
线性空间
向量组的等价
线性空间的几何意义
基础解系的求法
施密特正交化
特征值与特征向量的意义
矩阵相似的几何意义
矩阵可对角化的理解
秩的意义(向量版)
秩的意义(方程版)
二次型的意义
线性代数测评
行列式
矩阵
向量空间
《概率论与数理统计》难点解析
概率教程
置信区间与上a分位数
概率中的“取”与“放”
贝叶斯公式
全概率公式
泊松分布
指数分布
伽玛分布
二维密度图的意义
卷积的意义
相关系数的意义
k阶矩是与矩母函数
卡方分布的作用
单正态区间估计理解
假设检验理解
切比雪夫不等式
中心极限定理
概率统计测评
事件与概率
一维随机变量与事件
多维随机变量与事件
随机变量的数字特征
大数定律与中心极限定理
统计量与抽样分布
参数估计
假设检验
上一篇:
两向量的夹角
下一篇:
正交分解与坐标表示
本文对您是否有用?
有用
(
0
)
无用
(
0
)
学习首页
数学试卷
同步训练
投稿
会议预约系统
数学公式
关于
Mathhub
赞助我们
科数网是专业专业的数学网站 版权所有
本站部分教程采用AI制作,请读者自行判别内容是否一定准确
如果页面无法显示请联系 18155261033 或 983506039@qq.com