news 2026/3/1 17:17:01

用点积表示“夹角”

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
用点积表示“夹角”

推导 1:用余弦定理(最经典)

在平面或三维里,把向量 a,b 都从原点出发,考虑三角形的三条边:

  • 一条边长度:∥a∥

  • 另一条边长度:∥b∥

  • 第三条边是 a−b长度:∥a−b∥

  • 夹角就是 a 与 b 的夹角 θ

余弦定理告诉你:

另一方面,利用点积恒等式展开:

把两条对同一个量的表达式相等:

两边消掉,再除以 −2:

✅ 得证。

所以这个公式是“点积和几何距离(余弦定理)兼容”时必然成立的关系。


推导 2:用“投影”的几何定义(更直觉)

的方向上做投影。

  • 的模:

  • 上的标量投影长度是:

点积a · b的几何解释是:

  • 取向量b的模长|b|(即 OB 的长度)
  • 乘以向量ab方向上的投影分量(即 OL 的长度|a| cos θ

所以:a · b = |b| × (|a| cos θ) = |a| |b| cos θ

这正是图片底部公式展示的。

✅ 得证。

如何用点积求夹角 θ

从公式反推:cos θ = (a · b) / (|a| |b|)

只要知道两个向量的坐标,就能:

  • 先算出点积 a · b(用坐标分量相乘求和)
  • 算出各自的模 |a| 和 |b|
  • 除一下得到 cos θ
  • 再反余弦得到 θ 本身(θ = arccos( (a · b) / (|a| |b|) ))

θ 的范围是 0° 到 180°:

  • θ = 90° 时,cos θ = 0 → 点积 = 0(垂直)
  • θ < 90° 时,cos θ > 0 → 点积 > 0(锐角)
  • θ > 90° 时,cos θ < 0 → 点积 < 0(钝角)

一句话总结它“为什么必然成立”

在欧氏空间中:

  • 让长度与点积绑定

  • 余弦定理描述距离与角度的关系

  • 两者必须一致 ⇒ 就推出


重要补充:它对什么情况下成立?

  • ✅ 对**标准点积(欧氏内积)**成立:

  • ✅ 对更一般的“内积空间”也成立,但公式写成:

  • ⚠️ 如果你用的不是欧氏内积(比如某些非标准度量),那“θ”的定义也要跟着内积变,否则就不再是同一个几何角度了。

下面就用最经典的勾股数 (3,4,5)来把

“算出来 + 看出来”。


演示 1:用 (3,4,5) 直接把 cosθ 算出来

取两个向量(都从原点出发):

① 先算长度(都是整数,很舒服)

② 算点积

③ 代入公式求 cosθ

**结论:**夹角 θ 的余弦就是 3/5。


为什么这就是“勾股数”的几何意义?

注意 b=(5,0) 就是x 轴方向长度 5的向量。
而 a=(3,4) 和 x 轴夹角的那个直角三角形,正好是:

  • 斜边:∥a∥=5

  • 邻边(在 x 轴上的投影长度):3

  • 对边:4

所以几何上本来就有:

cos⁡θ=邻边/斜边=3/5

你看,点积推出来的 cos⁡θ,和勾股三角形的 cos⁡θ完全一致。


顺便把公式本体验证一遍

我们已经算到:

  • ∥a∥=5

  • ∥b∥=5

  • cos⁡θ=3/5

那么右边:

左边点积
✅ 两边相等,公式成立。


演示 2(可选加深):用余弦定理把它“推导式验证”

同样取上面 a,b。先算:

余弦定理(把 a,b,a−b 当三角形三边):

代入数:

又得到同样的结果。✅


再给一个更大的勾股数: (5,12,13)

这就是经典三角形里 cos⁡θ=邻边/斜边=5/13。

我们就把“两个都斜着”的情况也用勾股数做得同样干净:长度都是整数、点积也是整数,最后得到一个漂亮的 cos⁡θ。


例子:两根斜向量都来自勾股三角形

选两条长度都为 5 的向量(都是 3-4-5):

它们都不是沿坐标轴的,都是“斜着”的。

① 长度

② 点积

③ 余弦相似度(也就是 cos⁡θ)

**解释:**0.96 非常接近 1,说明两向量夹角很小、方向非常接近。

顺便算一下角度大小(感受一下):

(不用死记数值,你只要记得 0.96 很接近 1 ⇒ 角度很小。)


为什么这个结果“很合理”?(用投影直觉解释)

把 a 投影到 b 的方向上:

  • b 的单位向量是

  • 投影长度(标量投影):

而 ∥a∥=,说明 a 在 b 方向上的“有效分量”是4.8/5 = 0.96,也就是:

投影长度/∥a∥=cos⁡θ=0.96

这就是“余弦相似度”最直观的意义:

A 沿着 B 的方向,能“投影出”A 的多少比例。
越接近 1,说明 A 基本都沿着 B。


再给一个“中等相似”的勾股数例子(让你感受 0.6/0.8 这种)

让两向量长度分别是 5 和 13(3-4-5 与 5-12-13):

① 长度

② 点积

③ 余弦相似度

这个也很接近 1,说明它们也挺接近(这两个方向确实都在第一象限、都偏“往右上”)。


造一个“接近 0”的例子(几乎垂直,但仍用整数)

用两组勾股数拼出近似正交的方向:

注意 b 仍然长度 5(因为)。

点积:

于是:

**解释:**这对向量正交,余弦相似度为 0。


最后把“余弦相似度”一句话钉死

它等于 cos⁡θ,所以:

  • 只看夹角(方向)

  • 不受长度影响

  • 范围固定 [−1,1],特别适合做“相似度打分/排序”

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