向量点积计算器

Vector Dot Product Calculator

Compute the dot product of two 3D vectors and the included angle.

📐 计算公式
三维点积(数量积):A·B = a_x×b_x + a_y×b_y + a_z×b_z(六个分量两两相乘再求和);联动量:图表按 |A| 与夹角 θ 给出投影口径 A·B = |A|·cosθ 与 cosθ。校验:无强校验,分量空值按 0 兜底。判据:无固定分级,点积 =0 两矢量正交、>0 夹角为锐角、<0 为钝角,结果保留两位小数。

输入两向量各分量,求点积。

📌 计算说明
  • 点积为零则两向量正交。
  • (1,2,3)·(4,5,6) → 32。

📚 深度解析:向量点积

💡 常见使用场景

坐标计算
a=(1,2,3), b=(4,5,6):点积=1×4+2×5+3×6=4+10+18=32。模长 |a|=√14≈3.742,|b|=√77≈8.775,故 cosθ=32/(3.742×8.775)≈0.975,θ≈12.9°。
正交判断
a=(1,0), b=(0,1) 点积=0,两向量垂直(正交)。

❓ 常见问题(FAQ)

点积和叉积区别?
点积是标量,衡量「同向程度」(含夹角余弦);叉积是向量,垂直两向量所在平面,大小等于平行四边形面积,仅三维有定义。
点积为 0 说明什么?
两向量正交(垂直),或一个为零向量。几何上互不影响、投影为 0。

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
Algebraic definitiona·b = a1b1 + a2b2 + a3b3 (scalar)Basic vector operation
Geometric definitiona·b = |a||b|cosθ with θ the angleGeometric meaning of dot product
Orthogonalitya·b = 0 ⇔ perpendicular (nonzero vectors)Orthogonality definition
Projection useScalar projection of a on b = a·b ÷ |b| (= a·b for unit b)Projection formula