向量的点乘和叉乘，以及几何意义
所谓点乘（也常称作内积），数学定义如下：
a.点乘的具体几何意义：
根据公式，我们可以得出a·b=|a| |b|cosθ
所以：c·c=a·a+b·b- 2abcos(θ)
向量的点乘满足分配率：a·(b+c)=a·b+a·c
c=a - b
c·c=(a -b)·(a - b)
c·c=(a·a-2a·b+b·b)
(a·a - 2a·b + b·b)=a²+b²- 2abcos(q)
约掉a·a=a²,b·b=b²;-2a·b= -2abcos(θ)
a·b=abcos(θ)
因为a=|a|
所以a·b=|a| |b|cosθ
跟据这个公式，我们能拿到两个向量之间的夹角，这对于判断两个向量是否同一方向，是否正交(也就是垂直)，很有用处。具体判断如下：
a·b>0方向基本相同，夹角在0°到90°之间
a·b=0正交
a·b<0方向基本相反，夹角在90°到180°之间
所 以，点乘的几何意义和用处就是计算两个向量之间的夹角，以及在某一方向上的投影。至于为什么要判断两个向量是否方向一致，这在3D中很有用处。比如：3D技术中的光栅化（光栅化的 任务是为了绘制每个三角形单元，如何计算构成三角形单元的每个像素的颜色值）过程中，我们可以根据两个面的法向量的点乘判断两个面是否处于同一面，如果不 是，那么只要光栅化其中需要显示出来的一面，而另一面我们就不用光栅化它（因为我们根本看不到被遮住的面），这样就节省了很多很多计算，能加快效率。
向量的叉乘(也叫做叉积)
为什么是这样，上面已经说过，规定就这样。
同样，我们给出叉乘的几何解释：
在3维几何中，我们可以一眼看出来，叉乘的结果也是一个向量，而且这个向量不是一般的向量
在2维集合中，axb等于由向量组成的平行四边形的面积
总之：向量的叉积最重要的应用就是创建垂直于平面，三角形，或者多边形的向量。
