Seksjonene : Vektorer

Like dokumenter
Seksjonene : Vektorer

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadrater

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom

2 Vektorer. 2.1 Algebraiske operasjoner på vektorer

8 Vektorrom TMA4110 høsten 2018

Kompetansemål Geometri, R Vektorer Regning med vektorer... 5 Addisjon av vektorer... 5 Vektordifferanse... 5

Lineærtransformasjoner

Vektorrom. Kapittel 7. Hva kan vi gjøre med vektorer?

Test, 1 Geometri. 1.2 Regning med vektorer. X Riktig. X Galt. R2, Geometri Quiz løsning. Grete Larsen. 1) En vektor har lengde.

MA1201 Lineær algebra og geometri Høst 2017

MAT1120 Repetisjon Kap. 1

Lineær algebra. 0.1 Vektorrom

9 Lineærtransformasjoner TMA4110 høsten 2018

Mer om lineære likningssystemer, vektorer og matriser

RF3100 Matematikk og fysikk Leksjon 6

5.8 Iterative estimater på egenverdier

15 Hovedprinsippet for vektorrom med et indre produkt

Løsningsforslag øving 6

MAT Onsdag 7. april Lineær uavhengighet (forts. 1.8 Underrom av R n, nullrom, basis MAT Våren UiO. 7.

Lineær uavhengighet og basis

Sammendrag R1. Sandnes VGS 19. august 2009

Sammendrag R januar 2011

Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling

TDT4195 Bildeteknikk

En rekke av definisjoner i algebra

Mer lineær algebra. Inger Christin Borge. Matematisk institutt, UiO. Kompendium i MAT1012 Matematikk 2. Våren 2014

Forelesningsnotat, lørdagsverksted i fysikk

Sammendrag R mai 2009

MAUMAT644 ALGEBRA vår 2016 Første samling Runar Ile

TMA4105 Matematikk 2 vår 2013

MAUMAT644 ALGEBRA vår 2016 Fjerde samling Runar Ile

Innlevering FO929A - Matematikk forkurs HIOA Obligatorisk innlevering 3 Innleveringsfrist Fredag 14. november 2014 kl. 14 Antall oppgaver: 13

(a) R n defineres som mengden av kolonnevektorer. a 1 a 2. a n. (b) R n defineres som mengden av radvektorer

Vektorligninger. Kapittel 3. Vektorregning

5.5 Komplekse egenverdier

Egenverdier og egenvektorer

Sammendrag kapittel 9 - Geometri

Felt i naturen, skalar- og vektorfelt, skalering

Felt i naturen, skalar- og vektorfelt, skalering

4 Vektorer. Vektorregning Vektorer...2. Skalarprodukt og vektorprodukt...14

Løsningsforslag øving 7

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2.9 Løsningsforslag til oppgavene i avsnitt Løsningsforslag. a. b.

Lineære likningssystemer og matriser

MAT1120 Notat 2 Tillegg til avsnitt 5.4

Fysikkmotorer. Andreas Nakkerud. 9. mars Åpen Sone for Eksperimentell Informatikk

GENERELLE VEKTORROM. Hittil har vi bare snakket om vektorrom av type

Egenverdier for 2 2 matriser

MAT1120 Notat 2 Tillegg til avsnitt 5.4

RF5100 Lineær algebra Leksjon 12

12 Projeksjon TMA4110 høsten 2018

4.4 Koordinatsystemer

RF5100 Lineær algebra Leksjon 1

Oppfriskningskurs i matematikk 2008

Lineær Algebra og Vektorrom. Eivind Eriksen. Høgskolen i Oslo, Avdeling for Ingeniørutdanning

Kinematikk i to og tre dimensjoner

RF5100 Lineær algebra Leksjon 1

(1 + x 2 + y 2 ) 2 = 1 x2 + y 2. (1 + x 2 + y 2 ) 2, x 2y

MAT1120 Repetisjon Kap. 1, 2 og 3

MA1201/MA6201 Høsten 2016

Lineære likningssystemer

Diagonalisering. Kapittel 10

Generelle teoremer og denisjoner MA1201 Lineær Algebra og Geometri - NTNU Lærebok: Anton, H. & Rorres, C.: Elementary Linear Algebra, 11.

v(t) = r (t) = (2, 2t) v(t) = t 2 T(t) = 1 v(t) v(t) = (1 + t 2 ), t 2 (1 + t 2 ) t = 2(1 + t 2 ) 3/2.

=,,,,, = det( A) a a a a a a a a a a + a a 0 1. a11 a12 a22 a12 a11 a22 a12 a21 a11a12 + a12 a11

Komplekse tall og Eulers formel

Matematikk R1 Oversikt

Eksamensoppgave i MA1202/MA6202 Lineær algebra med anvendelser

Innlevering i FORK Matematikk forkurs OsloMet Obligatorisk innlevering 3 Innleveringsfrist Onsdag 14.november 2018 kl. 10:30 Antall oppgaver: 13

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadraters problemer

4.2 Nullrom, kolonnerom og lineære transformasjoner

Lineær algebra-oppsummering

Lineær algebra. H. Fausk i=1 a ix i. Her har vi oppgitt hva ledd nummer i skal være og hvilke indekser i vi summerer over.

Emne 6. Lineære transformasjoner. Del 1

MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2019

3.9 Teori og praksis for Minste kvadraters metode.

Euklids algoritmen. p t 2. 2 p t n og b = p s 1. p min(t 2,s 2 )

7 Egenverdier og egenvektorer TMA4110 høsten 2018

Emne 7. Vektorrom (Del 1)

Vektorvaluerte funksjoner

1 Geometri R2 Oppgaver

Kinematikk i to og tre dimensjoner

Seksjonene 9.6-7: Potensrekker og Taylor/Maclaurinrekker

A.3.e: Ortogonale egenfunksjonssett

x 1 x 2 x = x n b 1 b 2 b = b m Det kan være vanskelig (beregningsmessig) og bearbeide utrykk som inneholder

Oppgaver og fasit til seksjon

Oppgaver som illustrerer alle teknikkene i 1.4 og 1.5

Seksjonene 9.6-7: Potensrekker og Taylor/Maclaurinrekker

n-te røtter av komplekse tall

Mer om kvadratiske matriser

Matematikk og fysikk RF3100

TMA4110 Eksamen høsten 2018 EKSEMPEL 1 Løsning Side 1 av 8. Løsningsforslag. Vi setter opp totalmatrisen og gausseliminerer: x 1 7x 4 = 0

Mer om kvadratiske matriser

7 Ordnede ringer, hele tall, induksjon

1 Geometri R2 Løsninger

En (reell) funksjon f fra en (reell) mengde D er en regel som til hvert element x D tilordner en unik verdi y = f (x).

Transkript:

Seksjonene 10.2-3: Vektorer Andreas Leopold Knutsen 22. mars 2010

Vektorer i R 3 Vektor = objekt med både størrelse (lengde) og retning. Lengden til en vektor v betegnes med v Nullvektoren 0 er vektoren med lengde null. Eks. fra fysikk: fart, akselerasjon, kraft.

Vektorer i R 3 Vektor = objekt med både størrelse (lengde) og retning. Lengden til en vektor v betegnes med v Nullvektoren 0 er vektoren med lengde null. Eks. fra fysikk: fart, akselerasjon, kraft.

Vektorer i R 3 Vektor = objekt med både størrelse (lengde) og retning. Lengden til en vektor v betegnes med v Nullvektoren 0 er vektoren med lengde null. Eks. fra fysikk: fart, akselerasjon, kraft.

Vektorer i R 3 Vektor = objekt med både størrelse (lengde) og retning. Lengden til en vektor v betegnes med v Nullvektoren 0 er vektoren med lengde null. Eks. fra fysikk: fart, akselerasjon, kraft.

Kan beskrives geometrisk med pil mellom startpunkt og endepunkt. To vektorer er like de har samme lengde og retning. (som f.eks. a, b, c over) Konsekvens: startpunkt spiller ingen rolle, vi kan legge startpunkt i ethvert ønsket punkt, f.eks. origo.

Kan beskrives geometrisk med pil mellom startpunkt og endepunkt. To vektorer er like de har samme lengde og retning. (som f.eks. a, b, c over) Konsekvens: startpunkt spiller ingen rolle, vi kan legge startpunkt i ethvert ønsket punkt, f.eks. origo.

Kan beskrives geometrisk med pil mellom startpunkt og endepunkt. To vektorer er like de har samme lengde og retning. (som f.eks. a, b, c over) Konsekvens: startpunkt spiller ingen rolle, vi kan legge startpunkt i ethvert ønsket punkt, f.eks. origo.

Kan beskrives geometrisk med pil mellom startpunkt og endepunkt. To vektorer er like de har samme lengde og retning. (som f.eks. a, b, c over) Konsekvens: startpunkt spiller ingen rolle, vi kan legge startpunkt i ethvert ønsket punkt, f.eks. origo.

Operasjon: vektoraddisjon Addisjon av vektorer u + v.

Operasjon: vektoraddisjon Addisjon av vektorer u + v.

Operasjon: Skalarmultiplikasjon Multiplikasjon av vektor v med skalar(=reellt tall) c : cv er vektoren med lengde c v,med samme retning som v om c > 0, og i motsatt retning om c < 0. F.eks. har vektoren ( 1)u samme lengde som u men motsatt retning. Vi skriver gjerne u og kaller vektoren den motsatte vektoren til u.

Operasjon: Skalarmultiplikasjon Multiplikasjon av vektor v med skalar(=reellt tall) c : cv er vektoren med lengde c v,med samme retning som v om c > 0, og i motsatt retning om c < 0. F.eks. har vektoren ( 1)u samme lengde som u men motsatt retning. Vi skriver gjerne u og kaller vektoren den motsatte vektoren til u.

Operasjon: Skalarmultiplikasjon Multiplikasjon av vektor v med skalar(=reellt tall) c : cv er vektoren med lengde c v,med samme retning som v om c > 0, og i motsatt retning om c < 0. F.eks. har vektoren ( 1)u samme lengde som u men motsatt retning. Vi skriver gjerne u og kaller vektoren den motsatte vektoren til u.

Operasjon: Skalarmultiplikasjon Multiplikasjon av vektor v med skalar(=reellt tall) c : cv er vektoren med lengde c v,med samme retning som v om c > 0, og i motsatt retning om c < 0. F.eks. har vektoren ( 1)u samme lengde som u men motsatt retning. Vi skriver gjerne u og kaller vektoren den motsatte vektoren til u.

Egenskaper til vektoraddisjon og skalarmultiplikasjon Kan vise at operasjonene oppfyller (u, v vektorer, k, l skalarer): u + v = v + u (kommutativitet) (u + v) + w = u + (v + w) (assosiativitet) 0 + u = u + 0 (eksistens av nullvektor) u + ( u) = 0 (eksistens av negativ vektor) 1 u = u (eksistens av multiplikativ identitet) k(u + v) = ku + kv (distributive lover) (k + l)u = ku + lu k(lu) = (kl)u

Aksiomatisk definisjon (MAT121) Egenskapene fra forrige side kan brukes som utgangspunkt for en aksiomatisk definisjon av vektorer: Et vektorrom er en mengde objekter, kalt vektorer, sammen med to operasjoner + mellom vektorer, som gir ny vektor som resultat; og mellom vektor og skalar, som også gir ny vektor som resultat og som oppfyller egenskapene over. Skalarene kan være elementer fra R, C, Q o.l., og vi snakker da om vektorrom over R, C, Q osv.

Aksiomatisk definisjon (MAT121) Egenskapene fra forrige side kan brukes som utgangspunkt for en aksiomatisk definisjon av vektorer: Et vektorrom er en mengde objekter, kalt vektorer, sammen med to operasjoner + mellom vektorer, som gir ny vektor som resultat; og mellom vektor og skalar, som også gir ny vektor som resultat og som oppfyller egenskapene over. Skalarene kan være elementer fra R, C, Q o.l., og vi snakker da om vektorrom over R, C, Q osv.

Aksiomatisk definisjon (MAT121) Egenskapene fra forrige side kan brukes som utgangspunkt for en aksiomatisk definisjon av vektorer: Et vektorrom er en mengde objekter, kalt vektorer, sammen med to operasjoner + mellom vektorer, som gir ny vektor som resultat; og mellom vektor og skalar, som også gir ny vektor som resultat og som oppfyller egenskapene over. Skalarene kan være elementer fra R, C, Q o.l., og vi snakker da om vektorrom over R, C, Q osv.

Aksiomatisk definisjon (MAT121) Egenskapene fra forrige side kan brukes som utgangspunkt for en aksiomatisk definisjon av vektorer: Et vektorrom er en mengde objekter, kalt vektorer, sammen med to operasjoner + mellom vektorer, som gir ny vektor som resultat; og mellom vektor og skalar, som også gir ny vektor som resultat og som oppfyller egenskapene over. Skalarene kan være elementer fra R, C, Q o.l., og vi snakker da om vektorrom over R, C, Q osv.

Aksiomatisk definisjon (MAT121) Egenskapene fra forrige side kan brukes som utgangspunkt for en aksiomatisk definisjon av vektorer: Et vektorrom er en mengde objekter, kalt vektorer, sammen med to operasjoner + mellom vektorer, som gir ny vektor som resultat; og mellom vektor og skalar, som også gir ny vektor som resultat og som oppfyller egenskapene over. Skalarene kan være elementer fra R, C, Q o.l., og vi snakker da om vektorrom over R, C, Q osv.

Aksiomatisk definisjon (MAT121) Egenskapene fra forrige side kan brukes som utgangspunkt for en aksiomatisk definisjon av vektorer: Et vektorrom er en mengde objekter, kalt vektorer, sammen med to operasjoner + mellom vektorer, som gir ny vektor som resultat; og mellom vektor og skalar, som også gir ny vektor som resultat og som oppfyller egenskapene over. Skalarene kan være elementer fra R, C, Q o.l., og vi snakker da om vektorrom over R, C, Q osv.

Posisjonsvektor til punkt i R 3 (a x, a y, a z ) Et punkt (a x, a y, a z ) definerer en vektor fra origo til punktet, som vi kaller posisjonsvektoren, og betegnes med a = a x, a y, a z. Lengden er a = ax 2 + ay 2 + az. 2 Kan skrive a = a x 1, 0, 0 + a y 0, 1, 0 + a z 0, 0, 1 = a x i + a y j + a z k

Posisjonsvektor til punkt i R 3 (a x, a y, a z ) Et punkt (a x, a y, a z ) definerer en vektor fra origo til punktet, som vi kaller posisjonsvektoren, og betegnes med a = a x, a y, a z. Lengden er a = ax 2 + ay 2 + az. 2 Kan skrive a = a x 1, 0, 0 + a y 0, 1, 0 + a z 0, 0, 1 = a x i + a y j + a z k

Posisjonsvektor til punkt i R 3 (a x, a y, a z ) Et punkt (a x, a y, a z ) definerer en vektor fra origo til punktet, som vi kaller posisjonsvektoren, og betegnes med a = a x, a y, a z. Lengden er a = ax 2 + ay 2 + az. 2 Kan skrive a = a x 1, 0, 0 + a y 0, 1, 0 + a z 0, 0, 1 = a x i + a y j + a z k

Standardbasisvektorene Vektorene i = 1, 0, 0 j = 0, 1, 0 k = 0, 0, 1 kalles standardbasisvektorene til R 3. Alle vektorer i R 3 kan uttrykkes som lineær kombinasjon av disse.

Standardbasisvektorene Vektorene i = 1, 0, 0 j = 0, 1, 0 k = 0, 0, 1 kalles standardbasisvektorene til R 3. Alle vektorer i R 3 kan uttrykkes som lineær kombinasjon av disse.

Hvordan representere vektorer i R 3? Vektoren P 1 P 2 fra P 1 (x 1, y 1, z 1 ) til P 2 (x 2, y 2, z 2 ) er gitt ved at OP 1 + P 1 P 2 = OP 2, dvs. P 1 P 2 = OP 2 OP 1 = x 2 x 1, y 2 y 1, z 2 z 1. Lengden er P 1 P 2 = (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 + (z 2 z 1 ) 2

Hvordan representere vektorer i R 3? Vektoren P 1 P 2 fra P 1 (x 1, y 1, z 1 ) til P 2 (x 2, y 2, z 2 ) er gitt ved at OP 1 + P 1 P 2 = OP 2, dvs. P 1 P 2 = OP 2 OP 1 = x 2 x 1, y 2 y 1, z 2 z 1. Lengden er P 1 P 2 = (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 + (z 2 z 1 ) 2

Hvordan representere vektorer i R 3? Vektoren P 1 P 2 fra P 1 (x 1, y 1, z 1 ) til P 2 (x 2, y 2, z 2 ) er gitt ved at OP 1 + P 1 P 2 = OP 2, dvs. P 1 P 2 = OP 2 OP 1 = x 2 x 1, y 2 y 1, z 2 z 1. Lengden er P 1 P 2 = (x 2 x 1 ) 2 + (y 2 y 1 ) 2 + (z 2 z 1 ) 2

Vektoroperasjoner i R 3 Regel: alt skjer komponentvis. Hvis u = u 1, u 2, u 3 og v = v 1, v 2, v 3 er vektorer og c R er skalar, da er u + v = u 1, u 2, u 3 + v 1, v 2, v 3 = u 1 + v 1, u 2 + v 2, u 3 + v 3 ; u v = u 1, u 2, u 3 v 1, v 2, v 3 = u 1 v 1, u 2 v 2, u 3 v 3 ; cu = cu 1, cu 2, cu 3.

Skalarprodukt Skalarproduktet mellom u = u 1, u 2, u 3 og v = v 1, v 2, v 3 er u v = u 1 v 1 + u 2 v 2 + u 3 v 3 R. Teorem 10.2.1: u v = u v cos θ. Spesielt: u v u v = 0.

Skalarprodukt Skalarproduktet mellom u = u 1, u 2, u 3 og v = v 1, v 2, v 3 er u v = u 1 v 1 + u 2 v 2 + u 3 v 3 R. Teorem 10.2.1: u v = u v cos θ. Spesielt: u v u v = 0.

Skalarprodukt Skalarproduktet mellom u = u 1, u 2, u 3 og v = v 1, v 2, v 3 er u v = u 1 v 1 + u 2 v 2 + u 3 v 3 R. Teorem 10.2.1: u v = u v cos θ. Spesielt: u v u v = 0.

Egenskaper til skalarprodukt Kan vise at skalarprodukt oppfyller følgende: u v = v u (kommutativitet) u (v + w) = u v + u w (distributiv lov) u u = u 2.

Eks: Arbeid i fysikk Når kraft og forflytning skjer i samme retning er Arbeid = kraft forflytning. Generelt: Kraft F og forflytning d er vektorer og Arbeid = F d = F d cos θ. Merk: F cos θ er lengden til projeksjonen av F langs d.

Eks: Arbeid i fysikk Når kraft og forflytning skjer i samme retning er Arbeid = kraft forflytning. Generelt: Kraft F og forflytning d er vektorer og Arbeid = F d = F d cos θ. Merk: F cos θ er lengden til projeksjonen av F langs d.

Eks: Arbeid i fysikk Når kraft og forflytning skjer i samme retning er Arbeid = kraft forflytning. Generelt: Kraft F og forflytning d er vektorer og Arbeid = F d = F d cos θ. Merk: F cos θ er lengden til projeksjonen av F langs d.

Skalarprojeksjon Skalarprojeksjonen til u langs v er scal v u = u cos θ = u v v

Vektorprojeksjon Vektorprojeksjonen til u langs v er vektoren med lengde scal v u i retning v, dvs. proj v u = u v = scal v u v v = u v v v v = u v v 2 v Merk: v v er vektor med lengde 1 langs v.

Vektorprojeksjon Vektorprojeksjonen til u langs v er vektoren med lengde scal v u i retning v, dvs. proj v u = u v = scal v u v v = u v v v v = u v v 2 v Merk: v v er vektor med lengde 1 langs v.

Vektorprojeksjon Vektorprojeksjonen til u langs v er vektoren med lengde scal v u i retning v, dvs. proj v u = u v = scal v u v v = u v v v v = u v v 2 v Merk: v v er vektor med lengde 1 langs v.

Vektorprojeksjon Vektorprojeksjonen til u langs v er vektoren med lengde scal v u i retning v, dvs. proj v u = u v = scal v u v v = u v v v v = u v v 2 v Merk: v v er vektor med lengde 1 langs v.

Vektorprojeksjon Vektorprojeksjonen til u langs v er vektoren med lengde scal v u i retning v, dvs. proj v u = u v = scal v u v v = u v v v v = u v v 2 v Merk: v v er vektor med lengde 1 langs v.

Vektorer i R n Alt vi har sagt hittil har sine naturlige generaliseringer til vektorer i R n, og til og med til vektorer i vilkårlige vektorrom. Men det som kommer nå (kryssprodukt) er kun definert i R 3.

Motivasjon: dreiemoment=torque τ. Dreiekraften τ avhenger av størrelsen på kraften F som vi virker med; lengden r ; vinkelen θ mellom F og r. Resultat: τ står normalt på både F og r, i retningen slik at r, F og τ danner et høyrehåndssystem og har lengde τ = F r sin θ.

Motivasjon: dreiemoment=torque τ. Dreiekraften τ avhenger av størrelsen på kraften F som vi virker med; lengden r ; vinkelen θ mellom F og r. Resultat: τ står normalt på både F og r, i retningen slik at r, F og τ danner et høyrehåndssystem og har lengde τ = F r sin θ.

Motivasjon: dreiemoment=torque τ. Dreiekraften τ avhenger av størrelsen på kraften F som vi virker med; lengden r ; vinkelen θ mellom F og r. Resultat: τ står normalt på både F og r, i retningen slik at r, F og τ danner et høyrehåndssystem og har lengde τ = F r sin θ.

Motivasjon: dreiemoment=torque τ. Dreiekraften τ avhenger av størrelsen på kraften F som vi virker med; lengden r ; vinkelen θ mellom F og r. Resultat: τ står normalt på både F og r, i retningen slik at r, F og τ danner et høyrehåndssystem og har lengde τ = F r sin θ.

Motivasjon: dreiemoment=torque τ. Dreiekraften τ avhenger av størrelsen på kraften F som vi virker med; lengden r ; vinkelen θ mellom F og r. Resultat: τ står normalt på både F og r, i retningen slik at r, F og τ danner et høyrehåndssystem og har lengde τ = F r sin θ.

Kryssprodukt i R 3 (kun i R 3!!) Kryssproduktet u v er den entydige vektoren slik at u v står normalt på både u og v, dvs. (u v) u = (u v) v = 0; u, v, u v danner høyrehåndssystem; u v = u v sin θ. Spesielt: u v u v = 0.

Kryssprodukt i R 3 (kun i R 3!!) Kryssproduktet u v er den entydige vektoren slik at u v står normalt på både u og v, dvs. (u v) u = (u v) v = 0; u, v, u v danner høyrehåndssystem; u v = u v sin θ. Spesielt: u v u v = 0.

Kryssprodukt i R 3 (kun i R 3!!) Kryssproduktet u v er den entydige vektoren slik at u v står normalt på både u og v, dvs. (u v) u = (u v) v = 0; u, v, u v danner høyrehåndssystem; u v = u v sin θ. Spesielt: u v u v = 0.

Kryssprodukt i R 3 (kun i R 3!!) Kryssproduktet u v er den entydige vektoren slik at u v står normalt på både u og v, dvs. (u v) u = (u v) v = 0; u, v, u v danner høyrehåndssystem; u v = u v sin θ. Spesielt: u v u v = 0.

Kryssprodukt i R 3 (kun i R 3!!) Kryssproduktet u v er den entydige vektoren slik at u v står normalt på både u og v, dvs. (u v) u = (u v) v = 0; u, v, u v danner høyrehåndssystem; u v = u v sin θ. Spesielt: u v u v = 0.

Utregning av kryssprodukt i R 3 Teorem 10.3.2 u v = u 1, u 2, u 3 v 1, v 2, v 3 = u 2 v 3 u 3 v 2, u 3 v 1 u 1 v 3, u 1 v 2 u 2 v 1 = i j k u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 v 3 for de som kjenner til determinanter (MAT121).

Utregning av kryssprodukt i R 3 Teorem 10.3.2 u v = u 1, u 2, u 3 v 1, v 2, v 3 = u 2 v 3 u 3 v 2, u 3 v 1 u 1 v 3, u 1 v 2 u 2 v 1 = i j k u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 v 3 for de som kjenner til determinanter (MAT121).

Egenskaper til kryssprodukt Kan vise at kryssprodukt oppfyller følgende: u v = v u (antikommutativitet) u (v + w) = u v + u w (distributiv lov) (u + v) w = u w + v w (distributiv lov) (cu) v = u (cv) = c(u v)