向量點積(內積)計算機(2D / 3D)
輸入兩個 2D(⟨x, y⟩)或 3D(⟨x, y, z⟩)向量,工具同時計算:點積 a · b、|a|、|b|、cos θ、夾角 θ(度數)、A 喺 B 上嘅純量投影同向量投影,並判斷兩個向量係正交、同向平行、反向平行、銳角定鈍角夾角。係物理(W = F · d 求功)、電腦圖學(光照、法向量測試)、機器學習(cosine similarity)、線性代數作業最常用嘅基本運算。
Fill in every component of both vectors.
Dot product a · b
10
⟨3,4⟩ · ⟨2,1⟩ = 10
—
cos θ
0.8944
Included angle θ
26.57°
|A|
5
|B|
2.236
Scalar projection of A onto B
—
Vector projection of A onto B
—
Formula: a · b = Σ aᵢ·bᵢ = |a|·|b|·cos θ. Used in physics (work W = F · d), computer-graphics lighting, machine-learning cosine similarity, document similarity scoring and more. The URL stores d, ax, ay, az, bx, by, bz so you can bookmark a specific pair.
Formula
a · b = Σᵢ aᵢ·bᵢ (component form) = |a|·|b|·cos θ (geometric form) cos θ = a · b / (|a|·|b|) (求夾角) scalar_proj(a on b) = a · b / |b| (純量投影) vector_proj(a on b) = (a · b / |b|²) · b (向量投影)
- · 點積結果係純量(數字),唔係向量;如要得到向量結果(例如旋轉軸),請用「叉積/外積」(cross product,3D only)。
- · 兩個非零向量正交(垂直)⇔ a · b = 0 — 呢個係檢查垂直最快嘅方法,比手動算斜率方便。
- · cos θ 嘅數值經過 clamping 到 [−1, 1] 避免浮點誤差令 acos() 出 NaN(例如 1.0000000002)。
- · 物理意義:當 F 同 d 都係向量、F 為定力時,功 W = F · d。如果 F ⊥ d(例如重力對水平移動嘅物體),W = 0。
- · 機器學習:將兩個 dot product 除以 (|a|·|b|) 就係 cosine similarity ∈ [−1, 1],用嚟比較文件、嵌入向量、推薦商品。
- · 幾何上 |scalar_proj| 係 A 投落 B 直線嘅「影」嘅長度;如果為負,代表投影方向同 B 相反。
- · 所有結果同 Stewart Calculus §12.3、Anton & Rorres LA §3.2 嘅標準定義一致。
- · URL 會帶上 d(維度)、ax/ay/az、bx/by/bz 方便書籤同分享相同情境。
Frequently asked
點積同叉積有咩分別?
點積(dot product,a · b)輸出係純量(一個數),用嚟量度「兩個向量幾接近平行」 — 包括 cos θ、投影長度、做功 W = F · d;2D/3D/更高維度都適用。叉積(cross product,a × b)只係 3D(同 7D)先有,輸出係向量,方向遵守右手定則、長度等於 |a|·|b|·sin θ — 用嚟揾兩個向量所定平面嘅法向量,例如算扭力 τ = r × F、面積(平行四邊形面積 = |a × b|)、3D 旋轉軸。簡單講:要「投影」用點積,要「面積/法線」用叉積。
點解夾角永遠係 0° 到 180°,唔會有負角?
因為 acos() 嘅值域係 [0, π](即 0°–180°)— 而 cos θ 喺呢個區間係「一對一映射」(單調遞減),可以唯一決定 θ。如果你接受負角(例如逆時針旋轉),就要用 atan2(y, x) 或者引入「signed angle」嘅概念 — 但呢個只係喺 2D 有意義(要決定平面正向)。3D 嘅情況下,「兩個向量夾角」嘅自然定義就係兩條方向線之間嘅較小角,所以唔會超過 180°,亦無正負之分。
如果其中一個係零向量,工具會點處理?
點積本身仍然有定義(= 0),但夾角 θ、cos θ、純量投影同向量投影都會係「無定義」,因為零向量無方向 — 唔可以講同邊個向量「成幾多度角」或者「投影到邊條線」。工具會喺呢啲欄位顯示「無定義」,並提示「至少有一個係零向量」。如果你想用呢啲 metrics(例如 cosine similarity),首先要確保兩個向量都唔係零;如果輸入係特徵向量唔小心全部係 0,通常代表數據預處理出咗錯(例如全部減 mean 後再 normalize 之類)。
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