积极 AI Logo 积极 AI

向量叉积演示

向量叉积演示
几何画板及绘图内容加载中，请稍等……
2020-05-01 06:56
向量解析几何立体几何
①本范例演示了二维与三维空间中向量的叉积运算及其几何意义；②涉及的核心数学概念包括向量、空间角度、坐标几何、立体几何；③作图要点——从下方『构造摘要』提炼用到了Vector(向量)、Coordinates(坐标)、Diagram(图形)等GeoGebra命令/对象；④适合高中及以上学生及数学爱好者学习向量运算与空间几何。

GeoGebra 命令及参数

  1. Vector(A, B) → u
  2. Vector(C, D) → v
  3. Vector(E, F) → w
  4. Vector(G, H) → a
  5. Vector(I, J) → b
  6. Vector(I, K) → c
  7. Vector(I, L) → d
  8. Vector(M, N) → e
  9. Vector(M, O) → f
  10. Vector(M, P) → g
  11. Vector(Q, R) → h
  12. Vector(Q, S) → i
  13. Vector(Q, T) → j
  14. Vector(U, V) → k
  15. Vector(U, W) → l
  16. Vector(U, Z) → m
  17. Vector(E_1, F_1) → r
  18. Vector(G_1, E_1) → s
  19. Vector(E_1, H_1) → t
  20. Vector(I_1, J_1) → u_1
  21. Vector(K_1, I_1) → v_1
  22. Vector(I_1, L_1) → w_1
  23. Vector(M_1, N_1) → a_1
  24. Vector(N_1, O_1) → b_1
  25. Vector(N_1, P_1) → c_1
  26. Vector(U_1, V_1) → n
  27. Vector(V_1, W_1) → p
  28. Vector(V_1, Z_1) → q