En el espacio 3D no es diferente que en el espacio 1D. Solo ahora hablamos de vectores en lugar de números.
La ecuación 1D es:
[matemáticas] d = s + vt + \ dfrac {1} {2} en ^ {2} [/ matemáticas]
Verá, cada dimensión se define como completamente independiente entre sí, por lo que simplemente escribimos una ecuación vectorial
- ¿Puedo dividir una matriz por otra?
- ¿Las nuevas armas utilizarán el sistema de mitigación de retroceso vectorial como el Vector K10?
- ¿Ha visto aplicaciones de sistemas lineales densos a gran escala (por ejemplo, buscando [matemáticas] x [/ matemáticas] en [matemáticas] Ax = b [/ matemáticas] y la matriz [matemáticas] A \ en K ^ {n \ veces n} [ / math] con [math] n \ geq 10 ^ 6 [/ math] o más grande?
- ¿Todas las matrices tienen un inverso multiplicativo?
- ¿Cuál es la importancia del subespacio en el espacio vectorial?
[matemáticas] D = S + Vt + \ dfrac {1} {2} En ^ {2} [/ matemáticas]
dónde,
[matemáticas] D = \ begin {bmatrix} d_x \\ d_y \\ d_z \ end {bmatrix} [/ math]
[matemáticas] S = \ begin {bmatrix} s_x \\ s_y \\ s_z \ end {bmatrix} [/ math]
[matemáticas] V = \ begin {bmatrix} v_x \\ v_y \\ v_z \ end {bmatrix} [/ math]
[matemáticas] A = \ begin {bmatrix} a_x \\ a_y \\ a_z \ end {bmatrix} [/ math]
Esto es equivalente a decir
[matemáticas] d_ \ mu = s_ \ mu + v_ \ mu t + \ dfrac {1} {2} a_ \ mu t ^ {2} [/ matemáticas]
Para cada dimensión [math] \ mu = x, y, z [/ math].