この章では、2 つのベクトルから 1 つの実数を作る「内積」を学びます。まずベクトルどうしのなす角を決め、それを使って内積を定義します。成分で表すと、内積は成分どうしをかけて足すだけの簡単な式になります。すると、なす角や垂直かどうか、さらには三角形の面積まで、図をかかずに計算で求められるようになります。
なす角と内積の定義
第1章・第2章では、ベクトルどうしを足したり、ベクトルを実数倍したりしてきました。どれも答えはベクトルです。この章では、2 つのベクトルから 1 つの実数 を作る新しい計算、内積 を学びます。
内積を定義する前に、2 つのベクトルの「角」を決めておきます。零ベクトルでない a ⃗ \vec{a} a ,b ⃗ \vec{b} b を、始点が同じ点 O になるように平行移動して、a ⃗ \vec{a} a = O A → {}= \overrightarrow{OA} = O A ,b ⃗ \vec{b} b = O B → {}= \overrightarrow{OB} = O B とします。このときの ∠AOB の大きさ θ \theta θ を、a ⃗ \vec{a} a と b ⃗ \vec{b} b のなす角 といいます。範囲は 0 ∘ 0^\circ 0 ∘ ≦ θ {}\leqq \theta ≦ θ ≦ 180 ∘ {}\leqq 180^\circ ≦ 18 0 ∘ で、同じ向きなら 0 ∘ 0^\circ 0 ∘ , 逆向きなら 180 ∘ 180^\circ 18 0 ∘ です。
始点をそろえて測る
AB と BC のなす角は 180° − B
θ
O
0° ≦ θ ≦ 180°
θ
A
B
C
延ばした向き
a
b
AB
BC
気をつけたいのは、必ず始点をそろえてから測る ことです。三角形 ABC で、A B → \overrightarrow{AB} A B と B C → \overrightarrow{BC} B C のなす角は、内角 ∠B ではありません。B C → \overrightarrow{BC} B C は B が始点ですが、A B → \overrightarrow{AB} A B は B が終点です。A B → \overrightarrow{AB} A B を B が始点になるように平行移動すると、辺 AB を B の先へ延ばした向きになるので、なす角は 180 ∘ − B 180^\circ - B 18 0 ∘ − B です。第1章の合言葉「始点をそろえる」は、角を測るときにも欠かせません。
記号の「⋅ \cdot ⋅ 」 は省略できません。a ⃗ b ⃗ \vec{a}\vec{b} a b と並べて書いたり、a ⃗ × b ⃗ \vec{a} \times \vec{b} a × b と書いたりはしないでください(× \times × は、大学で学ぶ「外積」という別の計算の記号です)。
内積の式にある ∣ b ⃗ ∣ cos θ |\vec{b}|\cos\theta ∣ b ∣ cos θ には、図形的な意味があります。b ⃗ \vec{b} b の終点から、a ⃗ \vec{a} a を含む直線に垂線を下ろします。始点から垂線の足までの長さが ∣ b ⃗ ∣ cos θ |\vec{b}|\cos\theta ∣ b ∣ cos θ で、これを b ⃗ \vec{b} b の a ⃗ \vec{a} a 上への正射影 といいます。θ \theta θ が鈍角のときは、足が a ⃗ \vec{a} a と反対側にくるので、負の数として扱います。内積は「a ⃗ \vec{a} a の大きさ × b ⃗ \vec{b} b の正射影」です。
θ が鋭角:内積は正
θ が鈍角:内積は負
θ
θ
a
b
a
b
|
b
| cos θ
|
b
| cos θ < 0
正射影(同じ側に出る)
正射影(反対側に出る)
広場の真ん中にある噴水へ向かいたいのに、人だかりがあって、噴水の方角から 60 ∘ 60^\circ 6 0 ∘ ずれた向きに 100 歩進んだとします。噴水の方角へ近づいたのは、100 歩のうち 100 × cos 60 ∘ 100 \times \cos 60^\circ 100 × cos 6 0 ∘ = 50 {}= 50 = 50 歩分だけです。ずれが 90 ∘ 90^\circ 9 0 ∘ なら、横に歩いただけで近づいた量は 0 0 0 。120 ∘ 120^\circ 12 0 ∘ なら 100 × cos 120 ∘ 100 \times \cos 120^\circ 100 × cos 12 0 ∘ = − 50 {}= -50 = − 50 歩分で、かえって遠ざかっています。「ある向きにどれだけ進んだか」を符号つきで測るのが正射影で、それに相手のベクトルの大きさをかけたものが内積です。
また、− 1 -1 − 1 ≦ cos θ {}\leqq \cos\theta ≦ cos θ ≦ 1 {}\leqq 1 ≦ 1 なので、内積の値には上限と下限があります。
− ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ \displaystyle -|\vec{a}|\,|\vec{b}| − ∣ a ∣ ∣ b ∣ ≦ a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle {}\leqq \vec{a} \cdot \vec{b} ≦ a ⋅ b ≦ ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ \displaystyle {}\leqq |\vec{a}|\,|\vec{b}| ≦ ∣ a ∣ ∣ b ∣
最大になるのは同じ向き(θ \theta θ = 0 ∘ {}= 0^\circ = 0 ∘ )、 最小になるのは逆向き(θ \theta θ = 180 ∘ {}= 180^\circ = 18 0 ∘ ) のときです。数と式 第10章の厳密定義で予告した「内積の大きさは長さの積を超えない」(∣ a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ |\vec{a} \cdot \vec{b}| ∣ a ⋅ b ∣ ≦ ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ {}\leqq |\vec{a}|\,|\vec{b}| ≦ ∣ a ∣ ∣ b ∣ ) は、この不等式のことです。
内積とは、始点をそろえて測ったなす角 θ \theta θ を使って ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos θ |\vec{a}|\,|\vec{b}|\cos\theta ∣ a ∣ ∣ b ∣ cos θ で決まる実数で、「一方の大きさ × もう一方をその向きに映した長さ」を表すということです。
例題1:図形の中の内積
∠C = 90 ∘ = 90^\circ = 9 0 ∘ , ∠A = 30 ∘ = 30^\circ = 3 0 ∘ , AB = 2 = 2 = 2 の直角三角形 ABC で、次の内積を求めなさい。
(1) A B → ⋅ A C → \overrightarrow{AB} \cdot \overrightarrow{AC} A B ⋅ A C (2) B A → ⋅ B C → \overrightarrow{BA} \cdot \overrightarrow{BC} B A ⋅ B C (3) C A → ⋅ A B → \overrightarrow{CA} \cdot \overrightarrow{AB} C A ⋅ A B
【解答】
BC = 2 sin 30 ∘ = 2\sin 30^\circ = 2 sin 3 0 ∘ = 1 {}= 1 = 1 , AC = 2 cos 30 ∘ = 2\cos 30^\circ = 2 cos 3 0 ∘ = 3 {}= \sqrt{3} = 3 です。
(1) 始点はどちらも A で、なす角は ∠A = 30 ∘ = 30^\circ = 3 0 ∘ です。
A B → ⋅ A C → \displaystyle \overrightarrow{AB} \cdot \overrightarrow{AC} A B ⋅ A C = 2 × 3 × cos 30 ∘ \displaystyle {}= 2 \times \sqrt{3} \times \cos 30^\circ = 2 × 3 × cos 3 0 ∘ = 2 × 3 × 3 2 \displaystyle {}= 2 \times \sqrt{3} \times \frac{\sqrt{3}}{2} = 2 × 3 × 2 3 = 3 ‾ \displaystyle {}= \underline{3} = 3 (2) 始点はどちらも B で、なす角は ∠B = 60 ∘ = 60^\circ = 6 0 ∘ です。
B A → ⋅ B C → \displaystyle \overrightarrow{BA} \cdot \overrightarrow{BC} B A ⋅ B C = 2 × 1 × cos 60 ∘ \displaystyle {}= 2 \times 1 \times \cos 60^\circ = 2 × 1 × cos 6 0 ∘ = 1 ‾ \displaystyle {}= \underline{1} = 1 (3) C A → \overrightarrow{CA} C A は A が終点、A B → \overrightarrow{AB} A B は A が始点なので、そのままでは角が測れません。C A → \overrightarrow{CA} C A を A が始点になるように平行移動すると、辺 CA を A の先へ延ばした向きになるので、なす角は 180 ∘ − 30 ∘ 180^\circ - 30^\circ 18 0 ∘ − 3 0 ∘ = 150 ∘ {}= 150^\circ = 15 0 ∘ です。
C A → ⋅ A B → \displaystyle \overrightarrow{CA} \cdot \overrightarrow{AB} C A ⋅ A B = 3 × 2 × cos 150 ∘ \displaystyle {}= \sqrt{3} \times 2 \times \cos 150^\circ = 3 × 2 × cos 15 0 ∘ = 3 × 2 × ( − 3 2 ) \displaystyle {}= \sqrt{3} \times 2 \times \left(-\frac{\sqrt{3}}{2}\right) = 3 × 2 × ( − 2 3 ) = − 3 ‾ \displaystyle {}= \underline{-3} = − 3 (1) と (3) は、片方のベクトルの向きが逆になっただけなので、符号だけが変わります。
成分による内積
内積を成分で表してみます。a ⃗ \vec{a} a = ( a 1 , a 2 ) {}= (a_1,\ a_2) = ( a 1 , a 2 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( b 1 , b 2 ) {}= (b_1,\ b_2) = ( b 1 , b 2 ) が零ベクトルでなく、平行でもないとします。a ⃗ \vec{a} a = O A → {}= \overrightarrow{OA} = O A ,b ⃗ \vec{b} b = O B → {}= \overrightarrow{OB} = O B とすると、三角形 OAB ができて、辺 AB は A B → \overrightarrow{AB} A B = b ⃗ {}= \vec{b} = b − a ⃗ {}- \vec{a} − a です。
θ
O
A
B
a
b
b
a
−
|
b
| sin θ
三角比と三角関数 第3章の余弦定理を、この三角形に使います。2 辺 ∣ a ⃗ ∣ |\vec{a}| ∣ a ∣ ,∣ b ⃗ ∣ |\vec{b}| ∣ b ∣ とその間の角 θ \theta θ から、残りの辺が求まるのでした。
∣ b ⃗ − a ⃗ ∣ 2 \displaystyle |\vec{b} - \vec{a}|^2 ∣ b − a ∣ 2 = ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 − 2 ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos θ \displaystyle {}- 2|\vec{a}|\,|\vec{b}|\cos\theta − 2∣ a ∣ ∣ b ∣ cos θ = ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 − 2 a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle {}- 2\,\vec{a} \cdot \vec{b} − 2 a ⋅ b
内積が余弦定理の中にそのまま現れました。これを内積について解いて、第2章の大きさの公式で成分に直します。
a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = 1 2 { ( a 1 2 + a 2 2 ) + ( b 1 2 + b 2 2 ) \displaystyle {}= \frac{1}{2}\bigl\{(a_1^2 + a_2^2) + (b_1^2 + b_2^2) = 2 1 { ( a 1 2 + a 2 2 ) + ( b 1 2 + b 2 2 ) − ( b 1 − a 1 ) 2 − ( b 2 − a 2 ) 2 } \displaystyle {}\qquad - (b_1 - a_1)^2 - (b_2 - a_2)^2\bigr\} − ( b 1 − a 1 ) 2 − ( b 2 − a 2 ) 2 }
( b 1 − a 1 ) 2 (b_1 - a_1)^2 ( b 1 − a 1 ) 2 = b 1 2 {}= b_1^2 = b 1 2 − 2 a 1 b 1 {}- 2a_1b_1 − 2 a 1 b 1 + a 1 2 {}+ a_1^2 + a 1 2 などを展開すると、2 乗の項はすべて消えて、2 a 1 b 1 2a_1b_1 2 a 1 b 1 + 2 a 2 b 2 {}+ 2a_2b_2 + 2 a 2 b 2 だけが残ります。
x x x 成分どうし、y y y 成分どうしをかけて、足すだけです。a ⃗ \vec{a} a と b ⃗ \vec{b} b が平行で三角形ができないときや、零ベクトルのときにも同じ式が成り立ちます(厳密定義のページで確かめます)。
基本ベクトルで確かめてみましょう。e 1 ⃗ ⋅ e 1 ⃗ \vec{e_1} \cdot \vec{e_1} e 1 ⋅ e 1 = 1 × 1 {}= 1 \times 1 = 1 × 1 + 0 × 0 {}+ 0 \times 0 + 0 × 0 = 1 {}= 1 = 1 ,e 1 ⃗ ⋅ e 2 ⃗ \vec{e_1} \cdot \vec{e_2} e 1 ⋅ e 2 = 1 × 0 {}= 1 \times 0 = 1 × 0 + 0 × 1 {}+ 0 \times 1 + 0 × 1 = 0 {}= 0 = 0 です。長さ 1 1 1 どうしで角 0 ∘ 0^\circ 0 ∘ なら 1 1 1 , 角 90 ∘ 90^\circ 9 0 ∘ なら 0 0 0 という定義の値とぴったり合います。
バスケットボールの得点を思い浮かべてください。2 点シュートを 5 本、3 点シュートを 4 本決めた選手の得点は、2 × 5 2 \times 5 2 × 5 + 3 × 4 {}+ 3 \times 4 + 3 × 4 = 22 {}= 22 = 22 点です。「1 本あたりの点数」( 2 , 3 ) (2,\ 3) ( 2 , 3 ) と「決めた本数」( 5 , 4 ) (5,\ 4) ( 5 , 4 ) を、対応するものどうしでかけて足しています。これが成分による内積の計算そのものです。
成分で表されたベクトルの内積は、x x x 成分どうし・y y y 成分どうしの積を足した a 1 b 1 a_1b_1 a 1 b 1 + a 2 b 2 {}+ a_2b_2 + a 2 b 2 で求められ、角を知らなくても計算できるということです。
例題2:成分による内積
a ⃗ \vec{a} a = ( 2 , 3 ) {}= (2,\ 3) = ( 2 , 3 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( 4 , − 1 ) {}= (4,\ -1) = ( 4 , − 1 ) のとき、次の値を求めなさい。
(1) a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b (2) ( a ⃗ + b ⃗ ) ⋅ ( a ⃗ − b ⃗ ) (\vec{a} + \vec{b}) \cdot (\vec{a} - \vec{b}) ( a + b ) ⋅ ( a − b )
【解答】
(1)
a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = 2 × 4 \displaystyle {}= 2 \times 4 = 2 × 4 + 3 × ( − 1 ) \displaystyle {}+ 3 \times (-1) + 3 × ( − 1 ) = 5 ‾ \displaystyle {}= \underline{5} = 5 (2) 先に成分を求めてから内積を計算します。a ⃗ \vec{a} a + b ⃗ {}+ \vec{b} + b = ( 6 , 2 ) {}= (6,\ 2) = ( 6 , 2 ) ,a ⃗ \vec{a} a − b ⃗ {}- \vec{b} − b = ( − 2 , 4 ) {}= (-2,\ 4) = ( − 2 , 4 ) なので
( a ⃗ + b ⃗ ) ⋅ ( a ⃗ − b ⃗ ) \displaystyle (\vec{a} + \vec{b}) \cdot (\vec{a} - \vec{b}) ( a + b ) ⋅ ( a − b ) = 6 × ( − 2 ) \displaystyle {}= 6 \times (-2) = 6 × ( − 2 ) + 2 × 4 \displaystyle {}+ 2 \times 4 + 2 × 4 = − 4 ‾ \displaystyle {}= \underline{-4} = − 4 ∣ a ⃗ ∣ 2 |\vec{a}|^2 ∣ a ∣ 2 − ∣ b ⃗ ∣ 2 {}- |\vec{b}|^2 − ∣ b ∣ 2 = 13 {}= 13 = 13 − 17 {}- 17 − 17 = − 4 {}= -4 = − 4 と同じ値になっています。理由は、あとの公式5で分かります。
なす角を求める
内積の定義を cos θ \cos\theta cos θ について解くと、なす角を求める式になります。成分が分かれば、公式2で内積を、第2章の公式2で大きさを計算して、cos θ \cos\theta cos θ が求まります。
cos θ \cos\theta cos θ は 1 1 1 (同じ向き)から − 1 -1 − 1 (逆向き)までの値をとり、0 0 0 なら垂直です。
内積は、ベクトルが長いほど大きな値になります。向きの近さだけを比べたいなら、大きさの影響を取り除く必要があります。テストの点数でいえば、100 点満点で 80 点と、50 点満点で 40 点は、点数だけ見ると違いますが、満点で割るとどちらも 0.8 0.8 0.8 で、出来ばえは同じです。内積を ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ |\vec{a}|\,|\vec{b}| ∣ a ∣ ∣ b ∣ で割るのも同じ考え方で、長さの違いを取り除いて、向きのそろい具合 cos θ \cos\theta cos θ だけを取り出しているのです。
なす角は、内積を 2 つの大きさの積で割って cos θ \cos\theta cos θ を求め、そこから 0 ∘ 0^\circ 0 ∘ ≦ θ {}\leqq \theta ≦ θ ≦ 180 ∘ {}\leqq 180^\circ ≦ 18 0 ∘ の範囲で読み取ればよいということです。
例題3:なす角を求める
次の 2 つのベクトルのなす角 θ \theta θ を求めなさい。
(1) a ⃗ \vec{a} a = ( 1 , 7 ) {}= (1,\ 7) = ( 1 , 7 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( − 3 , 4 ) {}= (-3,\ 4) = ( − 3 , 4 ) (2) a ⃗ \vec{a} a = ( 3 , − 1 ) {}= (3,\ -1) = ( 3 , − 1 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( − 1 , 2 ) {}= (-1,\ 2) = ( − 1 , 2 )
【解答】
(1) a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = − 3 {}= -3 = − 3 + 28 {}+ 28 + 28 = 25 {}= 25 = 25 ,∣ a ⃗ ∣ |\vec{a}| ∣ a ∣ = 50 {}= \sqrt{50} = 50 = 5 2 {}= 5\sqrt{2} = 5 2 ,∣ b ⃗ ∣ |\vec{b}| ∣ b ∣ = 5 {}= 5 = 5 なので
cos θ \displaystyle \cos\theta cos θ = 25 5 2 × 5 \displaystyle {}= \frac{25}{5\sqrt{2} \times 5} = 5 2 × 5 25 = 1 2 \displaystyle {}= \frac{1}{\sqrt{2}} = 2 1 ⟹ θ = 45 ∘ ‾ \displaystyle {}\Longrightarrow\qquad
\underline{\theta = 45^\circ} ⟹ θ = 4 5 ∘ (2) a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = − 3 {}= -3 = − 3 − 2 {}- 2 − 2 = − 5 {}= -5 = − 5 ,∣ a ⃗ ∣ |\vec{a}| ∣ a ∣ = 10 {}= \sqrt{10} = 10 ,∣ b ⃗ ∣ |\vec{b}| ∣ b ∣ = 5 {}= \sqrt{5} = 5 なので
cos θ \displaystyle \cos\theta cos θ = − 5 10 × 5 \displaystyle {}= \frac{-5}{\sqrt{10} \times \sqrt{5}} = 10 × 5 − 5 = − 5 5 2 \displaystyle {}= \frac{-5}{5\sqrt{2}} = 5 2 − 5 = − 1 2 \displaystyle {}= -\frac{1}{\sqrt{2}} = − 2 1 ⟹ θ = 135 ∘ ‾ \displaystyle {}\Longrightarrow\qquad
\underline{\theta = 135^\circ} ⟹ θ = 13 5 ∘ 内積が負なので、なす角が鈍角になることは計算の前から分かります。
垂直条件
零ベクトルでない a ⃗ \vec{a} a ,b ⃗ \vec{b} b のなす角が 90 ∘ 90^\circ 9 0 ∘ のとき、a ⃗ \vec{a} a と b ⃗ \vec{b} b は垂直 であるといい、a ⃗ \vec{a} a ⊥ b ⃗ {}\perp \vec{b} ⊥ b と書きます。cos 90 ∘ \cos 90^\circ cos 9 0 ∘ = 0 {}= 0 = 0 なので、垂直なら内積は 0 0 0 です。逆に、零ベクトルでない 2 つのベクトルの内積が 0 0 0 なら、cos θ \cos\theta cos θ = 0 {}= 0 = 0 で θ \theta θ = 90 ∘ {}= 90^\circ = 9 0 ∘ です。
第2章の平行条件 a 1 b 2 a_1b_2 a 1 b 2 − a 2 b 1 {}- a_2b_1 − a 2 b 1 = 0 {}= 0 = 0 と見比べておきましょう。平行は「たすき掛けの差」,垂直は「成分どうしの積の和」です。
a ⃗ \vec{a} a = ( a 1 , a 2 ) {}= (a_1,\ a_2) = ( a 1 , a 2 ) に垂直なベクトルは、成分を入れかえて一方の符号を変えた ( − a 2 , a 1 ) (-a_2,\ a_1) ( − a 2 , a 1 ) がすぐに見つかります。a 1 × ( − a 2 ) a_1 \times (-a_2) a 1 × ( − a 2 ) + a 2 × a 1 {}+ a_2 \times a_1 + a 2 × a 1 = 0 {}= 0 = 0 だからです。( − a 2 , a 1 ) (-a_2,\ a_1) ( − a 2 , a 1 ) は a ⃗ \vec{a} a を反時計回りに 90 ∘ 90^\circ 9 0 ∘ 回したベクトルで、複素数平面と二次曲線 第2章の「i i i をかけると 90 ∘ 90^\circ 9 0 ∘ 回転」と同じことをしています。
広場の噴水の例に戻ると、噴水の方角とちょうど 90 ∘ 90^\circ 9 0 ∘ の向きに歩いたときは、噴水に近づきも遠ざかりもしません。内積 0 0 0 は「相手の向きには少しも進んでいない」ことを表します。
第2章の j17 では、a ⃗ \vec{a} a = ( 3 , 1 ) {}= (3,\ 1) = ( 3 , 1 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( 1 , − 2 ) {}= (1,\ -2) = ( 1 , − 2 ) として、∣ a ⃗ + t b ⃗ ∣ |\vec{a} + t\vec{b}| ∣ a + t b ∣ が t t t = − 1 5 {}= -\dfrac{1}{5} = − 5 1 で最小になることを求めました。このとき a ⃗ \vec{a} a + t b ⃗ {}+ t\vec{b} + t b = ( 14 5 , 7 5 ) {}= \left(\dfrac{14}{5},\ \dfrac{7}{5}\right) = ( 5 14 , 5 7 ) で、
( a ⃗ + t b ⃗ ) ⋅ b ⃗ \displaystyle \left(\vec{a} + t\vec{b}\right) \cdot \vec{b} ( a + t b ) ⋅ b = 14 5 × 1 \displaystyle {}= \frac{14}{5} \times 1 = 5 14 × 1 + 7 5 × ( − 2 ) \displaystyle {}+ \frac{7}{5} \times (-2) + 5 7 × ( − 2 ) = 0 \displaystyle {}= 0 = 0
となり、たしかに b ⃗ \vec{b} b と垂直です。直線の上で、ある点にいちばん近い場所は、その点から直線へ垂直に下ろした足だということが、内積で確かめられました。
零ベクトルでない 2 つのベクトルが垂直であることは、内積が 0 0 0 , つまり a 1 b 1 a_1b_1 a 1 b 1 + a 2 b 2 {}+ a_2b_2 + a 2 b 2 = 0 {}= 0 = 0 であることと同じだということです。
例題4:垂直条件と垂直な単位ベクトル
(1) a ⃗ \vec{a} a = ( x , 4 ) {}= (x,\ 4) = ( x , 4 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( 6 , − 3 ) {}= (6,\ -3) = ( 6 , − 3 ) が垂直になるような x x x の値を求めなさい。
(2) c ⃗ \vec{c} c = ( 2 , − 1 ) {}= (2,\ -1) = ( 2 , − 1 ) に垂直な単位ベクトルを成分で表しなさい。
【解答】
(1) 垂直条件より
6 x \displaystyle 6x 6 x + 4 × ( − 3 ) \displaystyle {}+ 4 \times (-3) + 4 × ( − 3 ) = 0 \displaystyle {}= 0 = 0 ⟹ x = 2 ‾ \displaystyle {}\Longrightarrow\qquad \underline{x = 2} ⟹ x = 2 (2) 成分を入れかえて一方の符号を変えた ( 1 , 2 ) (1,\ 2) ( 1 , 2 ) は、2 × 1 2 \times 1 2 × 1 + ( − 1 ) × 2 {}+ (-1) \times 2 + ( − 1 ) × 2 = 0 {}= 0 = 0 で c ⃗ \vec{c} c に垂直です。c ⃗ \vec{c} c に垂直なベクトルは ( 1 , 2 ) (1,\ 2) ( 1 , 2 ) と平行なので、その単位ベクトルは ± 1 5 ( 1 , 2 ) \pm\dfrac{1}{\sqrt{5}}(1,\ 2) ± 5 1 ( 1 , 2 ) です。
( 5 5 , 2 5 5 ) , ‾ \displaystyle \underline{\rule[-1.25em]{0em}{3.0000em}\left(\frac{\sqrt{5}}{5},\ \frac{2\sqrt{5}}{5}\right),} ( 5 5 , 5 2 5 ) , ( − 5 5 , − 2 5 5 ) ‾ \displaystyle \underline{\rule[-1.25em]{0em}{3.0000em}\quad \left(-\frac{\sqrt{5}}{5},\ -\frac{2\sqrt{5}}{5}\right)} ( − 5 5 , − 5 2 5 ) 垂直な向きは 2 つある(反時計回りと時計回り)ので、答えも 2 つです。
内積の計算法則
内積には、数のかけ算とよく似た計算法則があります。
どれも成分で確かめられます。たとえば分配法則は、c ⃗ \vec{c} c = ( c 1 , c 2 ) {}= (c_1,\ c_2) = ( c 1 , c 2 ) として
( a ⃗ + b ⃗ ) ⋅ c ⃗ \displaystyle (\vec{a} + \vec{b}) \cdot \vec{c} ( a + b ) ⋅ c = ( a 1 + b 1 ) c 1 \displaystyle {}= (a_1 + b_1)c_1 = ( a 1 + b 1 ) c 1 + ( a 2 + b 2 ) c 2 \displaystyle {}+ (a_2 + b_2)c_2 + ( a 2 + b 2 ) c 2 = ( a 1 c 1 + a 2 c 2 ) \displaystyle {}= (a_1c_1 + a_2c_2) = ( a 1 c 1 + a 2 c 2 ) + ( b 1 c 1 + b 2 c 2 ) \displaystyle {}+ (b_1c_1 + b_2c_2) + ( b 1 c 1 + b 2 c 2 ) = a ⃗ ⋅ c ⃗ \displaystyle {}= \vec{a} \cdot \vec{c} = a ⋅ c + b ⃗ ⋅ c ⃗ \displaystyle {}+ \vec{b} \cdot \vec{c} + b ⋅ c
です。展開公式は、∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 |\vec{a} + \vec{b}|^2 ∣ a + b ∣ 2 = ( a ⃗ + b ⃗ ) ⋅ ( a ⃗ + b ⃗ ) {}= (\vec{a} + \vec{b}) \cdot (\vec{a} + \vec{b}) = ( a + b ) ⋅ ( a + b ) を分配法則でばらし、a ⃗ ⋅ a ⃗ \vec{a} \cdot \vec{a} a ⋅ a = ∣ a ⃗ ∣ 2 {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 と交換法則を使えば出てきます。この展開を使うと、成分が分からなくても、大きさと内積だけから ∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ |\vec{a} + \vec{b}| ∣ a + b ∣ などが求められます。
ただし、数のかけ算と違うところもあります。
内積の答えは実数です。a ⃗ ⋅ b ⃗ ⋅ c ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} \cdot \vec{c} a ⋅ b ⋅ c のように 3 つ続けて内積をとることはできません(( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) c ⃗ (\vec{a} \cdot \vec{b})\,\vec{c} ( a ⋅ b ) c なら、実数 × ベクトルで意味があります)。
a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = 0 {}= 0 = 0 でも、a ⃗ \vec{a} a = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 または b ⃗ \vec{b} b = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 とは限りません。垂直なら 0 0 0 になります。
同じ理由で、a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = a ⃗ ⋅ c ⃗ {}= \vec{a} \cdot \vec{c} = a ⋅ c から両辺を a ⃗ \vec{a} a で「割って」b ⃗ \vec{b} b = c ⃗ {}= \vec{c} = c とすることはできません。
左ハンドルの車に初めて乗る場面に似ています。アクセル・ブレーキ・ハンドルの使い方は日本の車と同じなので、運転の基本はそのまま通用します。けれども、ウインカーとワイパーのレバーが左右逆だったりして、いつもの癖で操作すると思わぬことが起きます。内積も、展開はいつもどおりにできますが、「答えが数になる」「0 0 0 になっても片方が 0 0 0 とは限らない」ところだけは、数のかけ算の癖を持ちこまないように注意します。
内積は交換法則・分配法則が成り立つので、∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 |\vec{a} + \vec{b}|^2 ∣ a + b ∣ 2 などを数の式と同じように展開でき、大きさと内積だけから新しいベクトルの大きさが求められるということです。
例題5:内積の計算法則を使う
∣ a ⃗ ∣ |\vec{a}| ∣ a ∣ = 2 {}= 2 = 2 ,∣ b ⃗ ∣ |\vec{b}| ∣ b ∣ = 3 {}= \sqrt{3} = 3 で、a ⃗ \vec{a} a と b ⃗ \vec{b} b のなす角が 30 ∘ 30^\circ 3 0 ∘ のとき、次の値を求めなさい。
(1) ∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ |\vec{a} + \vec{b}| ∣ a + b ∣ (2) ( a ⃗ + 2 b ⃗ ) ⋅ ( a ⃗ − b ⃗ ) (\vec{a} + 2\vec{b}) \cdot (\vec{a} - \vec{b}) ( a + 2 b ) ⋅ ( a − b )
【解答】
まず内積を求めておきます。
a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = 2 × 3 × cos 30 ∘ \displaystyle {}= 2 \times \sqrt{3} \times \cos 30^\circ = 2 × 3 × cos 3 0 ∘ = 2 × 3 × 3 2 \displaystyle {}= 2 \times \sqrt{3} \times \frac{\sqrt{3}}{2} = 2 × 3 × 2 3 = 3 \displaystyle {}= 3 = 3 (1) 2 乗して展開します。
∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 \displaystyle |\vec{a} + \vec{b}|^2 ∣ a + b ∣ 2 = ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 + 2 a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle {}+ 2\,\vec{a} \cdot \vec{b} + 2 a ⋅ b + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 = 4 \displaystyle {}= 4 = 4 + 6 \displaystyle {}+ 6 + 6 + 3 \displaystyle {}+ 3 + 3 = 13 \displaystyle {}= 13 = 13 ∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ |\vec{a} + \vec{b}| ∣ a + b ∣ ≧ 0 {}\geqq 0 ≧ 0 なので ∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ = 13 ‾ \underline{|\vec{a} + \vec{b}| = \sqrt{13}} ∣ a + b ∣ = 13 。
(2) 文字式の ( x + 2 y ) ( x − y ) (x + 2y)(x - y) ( x + 2 y ) ( x − y ) = x 2 {}= x^2 = x 2 + x y {}+ xy + x y − 2 y 2 {}- 2y^2 − 2 y 2 と同じように展開します。
( a ⃗ + 2 b ⃗ ) ⋅ ( a ⃗ − b ⃗ ) \displaystyle (\vec{a} + 2\vec{b}) \cdot (\vec{a} - \vec{b}) ( a + 2 b ) ⋅ ( a − b ) = ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 + a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle {}+ \vec{a} \cdot \vec{b} + a ⋅ b − 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}- 2|\vec{b}|^2 − 2∣ b ∣ 2 = 4 \displaystyle {}= 4 = 4 + 3 \displaystyle {}+ 3 + 3 − 6 \displaystyle {}- 6 − 6 = 1 ‾ \displaystyle {}= \underline{1} = 1
三角形の面積
三角比と三角関数 第4章では、三角形の面積を「2 辺とその間の角」から S S S = 1 2 b c sin A {}= \dfrac{1}{2}bc\sin A = 2 1 b c sin A で求めました。三角形 OAB で O A → \overrightarrow{OA} O A = a ⃗ {}= \vec{a} = a ,O B → \overrightarrow{OB} O B = b ⃗ {}= \vec{b} = b とすると、底辺 OA に対する高さが ∣ b ⃗ ∣ sin θ |\vec{b}|\sin\theta ∣ b ∣ sin θ なので、S S S = 1 2 ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ sin θ {}= \dfrac{1}{2}|\vec{a}|\,|\vec{b}|\sin\theta = 2 1 ∣ a ∣ ∣ b ∣ sin θ です(fig03 の点線)。
0 ∘ 0^\circ 0 ∘ < θ {}< \theta < θ < 180 ∘ {}< 180^\circ < 18 0 ∘ では sin θ \sin\theta sin θ > 0 {}> 0 > 0 なので、sin θ \sin\theta sin θ = 1 − cos 2 θ {}= \sqrt{1 - \cos^2\theta} = 1 − cos 2 θ です。これを代入して根号の中に ∣ a ⃗ ∣ 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 |\vec{a}|^2|\vec{b}|^2 ∣ a ∣ 2 ∣ b ∣ 2 を入れると、∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos θ |\vec{a}|\,|\vec{b}|\cos\theta ∣ a ∣ ∣ b ∣ cos θ = a ⃗ ⋅ b ⃗ {}= \vec{a} \cdot \vec{b} = a ⋅ b から
S \displaystyle S S = 1 2 ∣ a ⃗ ∣ 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 − ∣ a ⃗ ∣ 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 cos 2 θ \displaystyle {}= \frac{1}{2}\sqrt{|\vec{a}|^2|\vec{b}|^2 - |\vec{a}|^2|\vec{b}|^2\cos^2\theta} = 2 1 ∣ a ∣ 2 ∣ b ∣ 2 − ∣ a ∣ 2 ∣ b ∣ 2 cos 2 θ = 1 2 ∣ a ⃗ ∣ 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 − ( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) 2 \displaystyle {}= \frac{1}{2}\sqrt{|\vec{a}|^2|\vec{b}|^2 - (\vec{a} \cdot \vec{b})^2} = 2 1 ∣ a ∣ 2 ∣ b ∣ 2 − ( a ⋅ b ) 2
となります。さらに成分で表すと、根号の中は
( a 1 2 + a 2 2 ) ( b 1 2 + b 2 2 ) \displaystyle (a_1^2 + a_2^2)(b_1^2 + b_2^2) ( a 1 2 + a 2 2 ) ( b 1 2 + b 2 2 ) − ( a 1 b 1 + a 2 b 2 ) 2 \displaystyle {}- (a_1b_1 + a_2b_2)^2 − ( a 1 b 1 + a 2 b 2 ) 2 = a 1 2 b 2 2 \displaystyle {}= a_1^2b_2^2 = a 1 2 b 2 2 − 2 a 1 a 2 b 1 b 2 \displaystyle {}- 2a_1a_2b_1b_2 − 2 a 1 a 2 b 1 b 2 + a 2 2 b 1 2 \displaystyle {}+ a_2^2b_1^2 + a 2 2 b 1 2 = ( a 1 b 2 − a 2 b 1 ) 2 \displaystyle {}= (a_1b_2 - a_2b_1)^2 = ( a 1 b 2 − a 2 b 1 ) 2
と、きれいな 2 乗になります(数と式 第9章 例題5(1) の等式と同じ形です)。
2 つ目の式の a 1 b 2 a_1b_2 a 1 b 2 − a 2 b 1 {}- a_2b_1 − a 2 b 1 は、第2章の平行条件に出てきた「たすき掛けの差」です。第2章の厳密定義で予告したとおり、この値の絶対値は a ⃗ \vec{a} a ,b ⃗ \vec{b} b を 2 辺とする平行四辺形の面積で、三角形はその半分です。平行なら 0 0 0 になるのは、三角形がつぶれて面積がなくなるからです。
段ボール箱の側面を横から押すと、長方形だった面が平行四辺形にひしゃげていきます。辺の長さは変わらないのに、傾くほど高さが減って面積は小さくなり、最後にぺしゃんこになると面積は 0 0 0 です。2 辺の長さが同じでも、間の角(向きの関係)によって面積が決まるので、長さだけでなく内積や成分の情報が必要になるのです。
2 つのベクトルが作る三角形の面積は、大きさと内積からは 1 2 ∣ a ⃗ ∣ 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 − ( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) 2 \dfrac{1}{2}\sqrt{|\vec{a}|^2|\vec{b}|^2 - (\vec{a} \cdot \vec{b})^2} 2 1 ∣ a ∣ 2 ∣ b ∣ 2 − ( a ⋅ b ) 2 , 成分からは 1 2 ∣ a 1 b 2 − a 2 b 1 ∣ \dfrac{1}{2}|a_1b_2 - a_2b_1| 2 1 ∣ a 1 b 2 − a 2 b 1 ∣ で求められるということです。
例題6:三角形の面積
(1) 原点 O と 2 点 A( 4 , 1 ) (4,\ 1) ( 4 , 1 ) , B( 2 , 3 ) (2,\ 3) ( 2 , 3 ) を頂点とする三角形 OAB の面積を求めなさい。
(2) 3 点 A( 1 , − 1 ) (1,\ -1) ( 1 , − 1 ) , B( 3 , 2 ) (3,\ 2) ( 3 , 2 ) , C( − 1 , 4 ) (-1,\ 4) ( − 1 , 4 ) を頂点とする三角形 ABC の面積を求めなさい。
【解答】
(1) a ⃗ \vec{a} a = ( 4 , 1 ) {}= (4,\ 1) = ( 4 , 1 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( 2 , 3 ) {}= (2,\ 3) = ( 2 , 3 ) として、成分の式を使います。
S \displaystyle S S = 1 2 ∣ 4 × 3 − 1 × 2 ∣ \displaystyle {}= \frac{1}{2}|4 \times 3 - 1 \times 2| = 2 1 ∣4 × 3 − 1 × 2∣ = 1 2 × 10 \displaystyle {}= \frac{1}{2} \times 10 = 2 1 × 10 = 5 ‾ \displaystyle {}= \underline{5} = 5 大きさと内積の式でも確かめます。∣ a ⃗ ∣ 2 |\vec{a}|^2 ∣ a ∣ 2 = 17 {}= 17 = 17 ,∣ b ⃗ ∣ 2 |\vec{b}|^2 ∣ b ∣ 2 = 13 {}= 13 = 13 ,a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = 8 {}= 8 = 8 + 3 {}+ 3 + 3 = 11 {}= 11 = 11 なので
S \displaystyle S S = 1 2 17 × 13 − 11 2 \displaystyle {}= \frac{1}{2}\sqrt{17 \times 13 - 11^2} = 2 1 17 × 13 − 1 1 2 = 1 2 221 − 121 \displaystyle {}= \frac{1}{2}\sqrt{221 - 121} = 2 1 221 − 121 = 1 2 100 \displaystyle {}= \frac{1}{2}\sqrt{100} = 2 1 100 = 5 \displaystyle {}= 5 = 5 (2) 頂点の 1 つ A を始点にそろえます。
A B → \displaystyle \overrightarrow{AB} A B = ( 2 , 3 ) , \displaystyle {}= (2,\ 3), = ( 2 , 3 ) , A C → \displaystyle \overrightarrow{AC} A C = ( − 2 , 5 ) \displaystyle {}= (-2,\ 5) = ( − 2 , 5 ) S \displaystyle S S = 1 2 ∣ 2 × 5 − 3 × ( − 2 ) ∣ \displaystyle {}= \frac{1}{2}|2 \times 5 - 3 \times (-2)| = 2 1 ∣2 × 5 − 3 × ( − 2 ) ∣ = 1 2 × 16 \displaystyle {}= \frac{1}{2} \times 16 = 2 1 × 16 = 8 ‾ \displaystyle {}= \underline{8} = 8 原点が頂点になくても、1 つの頂点を始点にして 2 辺をベクトルで表せば、同じ公式が使えます。
第4章では、始点を 1 つに決めて点をベクトルで表す「位置ベクトル」を学び、線分を分ける点(内分点・外分点)や三角形の重心をベクトルで表します。この章の内積と組み合わせると、図形の長さや角の問題もベクトルで解けるようになります。
※ここは発展ページ です。高校の範囲では「内積は ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos θ |\vec{a}|\,|\vec{b}|\cos\theta ∣ a ∣ ∣ b ∣ cos θ , 成分では a 1 b 1 a_1b_1 a 1 b 1 + a 2 b 2 {}+ a_2b_2 + a 2 b 2 」 と使えれば十分ですが、成分の式はどんな場合にも成り立つのか、「内積の大きさは長さの積を超えない」は角を使わずに示せるのか、が気になる人のために、少し厳密な見方を紹介します。
定理1:成分による内積(すべての場合)
平面のベクトル a ⃗ \vec{a} a = ( a 1 , a 2 ) {}= (a_1,\ a_2) = ( a 1 , a 2 ) ,b ⃗ \vec{b} b = ( b 1 , b 2 ) {}= (b_1,\ b_2) = ( b 1 , b 2 ) について、零ベクトルの場合や平行な場合も含めて
a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = a 1 b 1 \displaystyle {}= a_1b_1 = a 1 b 1 + a 2 b 2 \displaystyle {}+ a_2b_2 + a 2 b 2 が成り立つ。
証明 (i) a ⃗ \vec{a} a = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 または b ⃗ \vec{b} b = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 のとき:定義から左辺は 0 0 0 。 右辺も、どちらかの成分がすべて 0 0 0 なので 0 0 0 である。
(ii) 零ベクトルでなく平行でないとき:三角形 OAB ができるので、本文のとおり余弦定理から示される。
(iii) 零ベクトルでなく平行なとき:b ⃗ \vec{b} b = k a ⃗ {}= k\vec{a} = k a (k k k ≠ 0 {}\neq 0 = 0 ) と書ける。k k k > 0 {}> 0 > 0 なら θ \theta θ = 0 ∘ {}= 0^\circ = 0 ∘ で
a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = ∣ a ⃗ ∣ ∣ k a ⃗ ∣ cos 0 ∘ \displaystyle {}= |\vec{a}|\,|k\vec{a}| \cos 0^\circ = ∣ a ∣ ∣ k a ∣ cos 0 ∘ = k ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= k|\vec{a}|^2 = k ∣ a ∣ 2 k k k < 0 {}< 0 < 0 なら θ \theta θ = 180 ∘ {}= 180^\circ = 18 0 ∘ で、∣ k a ⃗ ∣ |k\vec{a}| ∣ k a ∣ = − k ∣ a ⃗ ∣ {}= -k|\vec{a}| = − k ∣ a ∣ より
a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = ∣ a ⃗ ∣ × ( − k ∣ a ⃗ ∣ ) × cos 180 ∘ \displaystyle {}= |\vec{a}| \times (-k|\vec{a}|) \times \cos 180^\circ = ∣ a ∣ × ( − k ∣ a ∣ ) × cos 18 0 ∘ = k ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= k|\vec{a}|^2 = k ∣ a ∣ 2 どちらの場合も k ∣ a ⃗ ∣ 2 k|\vec{a}|^2 k ∣ a ∣ 2 = k ( a 1 2 + a 2 2 ) {}= k(a_1^2 + a_2^2) = k ( a 1 2 + a 2 2 ) = a 1 ( k a 1 ) {}= a_1(ka_1) = a 1 ( k a 1 ) + a 2 ( k a 2 ) {}+ a_2(ka_2) + a 2 ( k a 2 ) = a 1 b 1 {}= a_1b_1 = a 1 b 1 + a 2 b 2 {}+ a_2b_2 + a 2 b 2 である。(証明終)
証明の中で使った第2章の大きさの公式 ∣ a ⃗ ∣ |\vec{a}| ∣ a ∣ = a 1 2 + a 2 2 {}= \sqrt{a_1^2 + a_2^2} = a 1 2 + a 2 2 は、座標軸が直交 していて、e 1 ⃗ \vec{e_1} e 1 ,e 2 ⃗ \vec{e_2} e 2 の長さがどちらも 1 1 1 であることを前提にしています。x x x 軸と y y y 軸が 60 ∘ 60^\circ 6 0 ∘ で交わる「斜めの座標」で成分をとると、a 1 b 1 a_1b_1 a 1 b 1 + a 2 b 2 {}+ a_2b_2 + a 2 b 2 は内積になりません。一方、内積の定義 ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos θ |\vec{a}|\,|\vec{b}|\cos\theta ∣ a ∣ ∣ b ∣ cos θ は長さと角だけで決まるので、座標軸をどう回して置いても値は変わりません。成分の式は「直交する座標軸を使っている限り、どの座標軸でも同じ答えを出す」計算方法だということです。
定理2:コーシー・シュワルツの不等式
任意の a ⃗ \vec{a} a ,b ⃗ \vec{b} b について
∣ a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ \displaystyle |\vec{a} \cdot \vec{b}| ∣ a ⋅ b ∣ ≦ ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ \displaystyle {}\leqq |\vec{a}|\,|\vec{b}| ≦ ∣ a ∣ ∣ b ∣ が成り立つ。等号が成り立つのは、a ⃗ \vec{a} a ,b ⃗ \vec{b} b の一方が他方の実数倍になっているとき(どちらかが零ベクトルの場合を含む)に限る。
証明 角を使わず、内積の計算法則(本文の公式5)と「∣ v ⃗ ∣ 2 |\vec{v}|^2 ∣ v ∣ 2 ≧ 0 {}\geqq 0 ≧ 0 , 等号は v ⃗ \vec{v} v = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 のときに限る」ことだけで示す。
a ⃗ \vec{a} a = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 なら両辺とも 0 0 0 で、等号が成り立つ。以下 a ⃗ \vec{a} a ≠ 0 ⃗ {}\neq \vec{0} = 0 とする。実数 t t t に対して
f ( t ) \displaystyle f(t) f ( t ) = ∣ t a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= |t\vec{a} + \vec{b}|^2 = ∣ t a + b ∣ 2 = ∣ a ⃗ ∣ 2 t 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2 t^2 = ∣ a ∣ 2 t 2 + 2 ( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) t \displaystyle {}+ 2(\vec{a} \cdot \vec{b})\,t + 2 ( a ⋅ b ) t + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 ≧ 0 \displaystyle {}\geqq 0 ≧ 0 である。平方完成すると
f ( t ) \displaystyle f(t) f ( t ) = ∣ a ⃗ ∣ 2 ( t + a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ a ⃗ ∣ 2 ) 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2\left(t + \frac{\vec{a} \cdot \vec{b}}{|\vec{a}|^2}\right)^2 = ∣ a ∣ 2 ( t + ∣ a ∣ 2 a ⋅ b ) 2 + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 − ( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) 2 ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}- \frac{(\vec{a} \cdot \vec{b})^2}{|\vec{a}|^2} − ∣ a ∣ 2 ( a ⋅ b ) 2 なので、t 0 t_0 t 0 = − a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ a ⃗ ∣ 2 {}= -\dfrac{\vec{a} \cdot \vec{b}}{|\vec{a}|^2} = − ∣ a ∣ 2 a ⋅ b を代入すると f ( t 0 ) f(t_0) f ( t 0 ) = ∣ b ⃗ ∣ 2 {}= |\vec{b}|^2 = ∣ b ∣ 2 − ( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) 2 ∣ a ⃗ ∣ 2 {}- \dfrac{(\vec{a} \cdot \vec{b})^2}{|\vec{a}|^2} − ∣ a ∣ 2 ( a ⋅ b ) 2 ≧ 0 {}\geqq 0 ≧ 0 。 両辺に ∣ a ⃗ ∣ 2 ( > 0 ) |\vec{a}|^2\ (> 0) ∣ a ∣ 2 ( > 0 ) をかけて ( a ⃗ ⋅ b ⃗ ) 2 (\vec{a} \cdot \vec{b})^2 ( a ⋅ b ) 2 ≦ ∣ a ⃗ ∣ 2 ∣ b ⃗ ∣ 2 {}\leqq |\vec{a}|^2|\vec{b}|^2 ≦ ∣ a ∣ 2 ∣ b ∣ 2 を得る。両辺は 0 0 0 以上なので、平方根をとって不等式が示された。
等号が成り立つのは f ( t 0 ) f(t_0) f ( t 0 ) = 0 {}= 0 = 0 , すなわち t 0 a ⃗ t_0\vec{a} t 0 a + b ⃗ {}+ \vec{b} + b = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 のときで、これは b ⃗ \vec{b} b = − t 0 a ⃗ {}= -t_0\vec{a} = − t 0 a と b ⃗ \vec{b} b が a ⃗ \vec{a} a の実数倍であることを意味する。逆に b ⃗ \vec{b} b = k a ⃗ {}= k\vec{a} = k a なら ∣ a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ |\vec{a} \cdot \vec{b}| ∣ a ⋅ b ∣ = ∣ k ∣ ∣ a ⃗ ∣ 2 {}= |k|\,|\vec{a}|^2 = ∣ k ∣ ∣ a ∣ 2 = ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ {}= |\vec{a}|\,|\vec{b}| = ∣ a ∣ ∣ b ∣ である。(証明終)
成分で書くと、定理2は
( a 1 2 + a 2 2 ) ( b 1 2 + b 2 2 ) \displaystyle (a_1^2 + a_2^2)(b_1^2 + b_2^2) ( a 1 2 + a 2 2 ) ( b 1 2 + b 2 2 ) ≧ ( a 1 b 1 + a 2 b 2 ) 2 \displaystyle {}\geqq (a_1b_1 + a_2b_2)^2 ≧ ( a 1 b 1 + a 2 b 2 ) 2
で、数と式 第10章の定理4(コーシー・シュワルツの不等式)の n n n = 2 {}= 2 = 2 の場合です。あちらで予告した「内積の大きさは長さの積を超えない」が、ここで回収されました。本文の公式6で見たとおり、両辺の差はちょうど ( a 1 b 2 − a 2 b 1 ) 2 (a_1b_2 - a_2b_1)^2 ( a 1 b 2 − a 2 b 1 ) 2 で、これは三角形の面積の 2 2 2 倍の 2 2 2 乗です。「つぶれた三角形(平行)」のときだけ等号になる理由も、面積から読み取れます。
証明に出てきた f ( t ) f(t) f ( t ) = ∣ t a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 {}= |t\vec{a} + \vec{b}|^2 = ∣ t a + b ∣ 2 の最小は、第2章 j17 や本章 j11 で求めた「∣ a ⃗ + t b ⃗ ∣ |\vec{a} + t\vec{b}| ∣ a + t b ∣ の最小値」と同じ計算です。最小のときの t 0 a ⃗ t_0\vec{a} t 0 a + b ⃗ {}+ \vec{b} + b は a ⃗ \vec{a} a に垂直で、その大きさの 2 乗 f ( t 0 ) f(t_0) f ( t 0 ) が 0 0 0 以上であることが、不等式の正体です。
本文では角を先に決めて内積を定義したので、この不等式は ∣ cos θ ∣ |\cos\theta| ∣ cos θ ∣ ≦ 1 {}\leqq 1 ≦ 1 から当たり前に見えました。定理2の価値は、角を使わずに 示せたことにあります。この順番を逆にすると、「角を知らない世界」でも角を定義できるようになります(定義1)。
定理3:三角不等式と平行四辺形の法則
任意の a ⃗ \vec{a} a ,b ⃗ \vec{b} b について
∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ |\vec{a} + \vec{b}| ∣ a + b ∣ ≦ ∣ a ⃗ ∣ {}\leqq |\vec{a}| ≦ ∣ a ∣ + ∣ b ⃗ ∣ {}+ |\vec{b}| + ∣ b ∣ (三角不等式)。等号は一方が他方の 0 0 0 以上の実数倍のときに限る。
∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 |\vec{a} + \vec{b}|^2 ∣ a + b ∣ 2 + ∣ a ⃗ − b ⃗ ∣ 2 {}+ |\vec{a} - \vec{b}|^2 + ∣ a − b ∣ 2 = 2 ( ∣ a ⃗ ∣ 2 + ∣ b ⃗ ∣ 2 ) {}= 2\left(|\vec{a}|^2 + |\vec{b}|^2\right) = 2 ( ∣ a ∣ 2 + ∣ b ∣ 2 ) (平行四辺形の法則)
証明 1. 定理2より a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b ≦ ∣ a ⃗ ⋅ b ⃗ ∣ {}\leqq |\vec{a} \cdot \vec{b}| ≦ ∣ a ⋅ b ∣ ≦ ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ {}\leqq |\vec{a}|\,|\vec{b}| ≦ ∣ a ∣ ∣ b ∣ なので
∣ a ⃗ + b ⃗ ∣ 2 \displaystyle |\vec{a} + \vec{b}|^2 ∣ a + b ∣ 2 = ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 + 2 a ⃗ ⋅ b ⃗ \displaystyle {}+ 2\,\vec{a} \cdot \vec{b} + 2 a ⋅ b + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 ≦ ∣ a ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}\leqq |\vec{a}|^2 ≦ ∣ a ∣ 2 + 2 ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ \displaystyle {}+ 2|\vec{a}|\,|\vec{b}| + 2∣ a ∣ ∣ b ∣ + ∣ b ⃗ ∣ 2 \displaystyle {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 = ( ∣ a ⃗ ∣ + ∣ b ⃗ ∣ ) 2 \displaystyle {}= \left(|\vec{a}| + |\vec{b}|\right)^2 = ( ∣ a ∣ + ∣ b ∣ ) 2 両辺は 0 0 0 以上なので、平方根をとって示される。等号は a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec{a} \cdot \vec{b} a ⋅ b = ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ {}= |\vec{a}|\,|\vec{b}| = ∣ a ∣ ∣ b ∣ のときで、定理2の等号条件と内積が 0 0 0 以上であることから、同じ向き(またはどちらかが零ベクトル)のときに限る。
∣ a ⃗ ± b ⃗ ∣ 2 |\vec{a} \pm \vec{b}|^2 ∣ a ± b ∣ 2 = ∣ a ⃗ ∣ 2 {}= |\vec{a}|^2 = ∣ a ∣ 2 ± 2 a ⃗ ⋅ b ⃗ {}\pm 2\,\vec{a} \cdot \vec{b} ± 2 a ⋅ b + ∣ b ⃗ ∣ 2 {}+ |\vec{b}|^2 + ∣ b ∣ 2 を足すと、内積の項が打ち消し合う。(証明終)
1 は「三角形の 1 辺は、他の 2 辺の和より短い」、2 は「平行四辺形の対角線の 2 乗の和は、4 辺の 2 乗の和に等しい」という図形の性質を、ベクトルの式で述べたものです(本章 j16 で 19 19 19 + 7 {}+ 7 + 7 = 2 ( 9 + 4 ) {}= 2(9 + 4) = 2 ( 9 + 4 ) を確かめました)。複素数平面の分野の厳密定義にも同じ形の不等式と等式が出てきます。複素数の絶対値とベクトルの大きさが同じ性質をもつからです。
定義1:内積の公理(参考)
ベクトル空間 V V V の 2 つの要素 u ⃗ \vec{u} u ,v ⃗ \vec{v} v に実数 ⟨ u ⃗ , v ⃗ ⟩ \langle \vec{u},\ \vec{v} \rangle ⟨ u , v ⟩ を対応させる規則が、任意の u ⃗ \vec{u} u ,v ⃗ \vec{v} v ,w ⃗ \vec{w} w ∈ V {}\in V ∈ V と実数 k k k について
⟨ u ⃗ , v ⃗ ⟩ \langle \vec{u},\ \vec{v} \rangle ⟨ u , v ⟩ = ⟨ v ⃗ , u ⃗ ⟩ {}= \langle \vec{v},\ \vec{u} \rangle = ⟨ v , u ⟩ (対称性)
⟨ u ⃗ + v ⃗ , w ⃗ ⟩ \langle \vec{u} + \vec{v},\ \vec{w} \rangle ⟨ u + v , w ⟩ = ⟨ u ⃗ , w ⃗ ⟩ {}= \langle \vec{u},\ \vec{w} \rangle = ⟨ u , w ⟩ + ⟨ v ⃗ , w ⃗ ⟩ {}+ \langle \vec{v},\ \vec{w} \rangle + ⟨ v , w ⟩ ,⟨ k u ⃗ , v ⃗ ⟩ \langle k\vec{u},\ \vec{v} \rangle ⟨ k u , v ⟩ = k ⟨ u ⃗ , v ⃗ ⟩ {}= k\langle \vec{u},\ \vec{v} \rangle = k ⟨ u , v ⟩ (線形性)
⟨ u ⃗ , u ⃗ ⟩ \langle \vec{u},\ \vec{u} \rangle ⟨ u , u ⟩ ≧ 0 {}\geqq 0 ≧ 0 で、等号は u ⃗ \vec{u} u = 0 ⃗ {}= \vec{0} = 0 のときに限る(正値性)
を満たすとき、これを V V V の内積 という。このとき大きさを ∣ u ⃗ ∣ |\vec{u}| ∣ u ∣ = ⟨ u ⃗ , u ⃗ ⟩ {}= \sqrt{\langle \vec{u},\ \vec{u} \rangle} = ⟨ u , u ⟩ で、零ベクトルでない u ⃗ \vec{u} u ,v ⃗ \vec{v} v のなす角 θ \theta θ (0 ∘ 0^\circ 0 ∘ ≦ θ {}\leqq \theta ≦ θ ≦ 180 ∘ {}\leqq 180^\circ ≦ 18 0 ∘ ) を
cos θ \displaystyle \cos\theta cos θ = ⟨ u ⃗ , v ⃗ ⟩ ∣ u ⃗ ∣ ∣ v ⃗ ∣ \displaystyle {}= \frac{\langle \vec{u},\ \vec{v} \rangle}{|\vec{u}|\,|\vec{v}|} = ∣ u ∣ ∣ v ∣ ⟨ u , v ⟩ で定める。
定理2・定理3の証明では、1〜3 の性質しか使っていません。したがって、1〜3 を満たす「内積」があれば、どんなベクトル空間でもコーシー・シュワルツの不等式が成り立ち、右辺の分数は必ず − 1 -1 − 1 以上 1 1 1 以下になります。だから、この式で角が定義できるのです。矢印の図がかけない世界でも、内積さえあれば「長さ」と「角」と「垂直」が意味をもちます。
第1章の厳密定義で、2 次以下の多項式の全体もベクトル空間になることを紹介しました。そこに
⟨ f , g ⟩ \displaystyle \langle f,\ g \rangle ⟨ f , g ⟩ = ∫ 0 1 f ( x ) g ( x ) d x \displaystyle {}= \int_0^1 f(x)\,g(x)\,dx = ∫ 0 1 f ( x ) g ( x ) d x
という内積を入れてみます(1〜3 を満たすことが確かめられます)。f ( x ) f(x) f ( x ) = 1 {}= 1 = 1 ,g ( x ) g(x) g ( x ) = x {}= x = x とすると
⟨ f , g ⟩ \displaystyle \langle f,\ g \rangle ⟨ f , g ⟩ = ∫ 0 1 x d x \displaystyle {}= \int_0^1 x\,dx = ∫ 0 1 x d x = 1 2 , \displaystyle {}= \frac{1}{2}, = 2 1 , ∣ f ∣ \displaystyle |f| ∣ f ∣ = ∫ 0 1 1 d x \displaystyle {}= \sqrt{\int_0^1 1\,dx} = ∫ 0 1 1 d x = 1 , \displaystyle {}= 1, = 1 , ∣ g ∣ \displaystyle |g| ∣ g ∣ = ∫ 0 1 x 2 d x \displaystyle {}= \sqrt{\int_0^1 x^2\,dx} = ∫ 0 1 x 2 d x = 1 3 \displaystyle {}= \frac{1}{\sqrt{3}} = 3 1
なので cos θ \cos\theta cos θ = 1 / 2 1 / 3 {}= \dfrac{1/2}{1/\sqrt{3}} = 1/ 3 1/2 = 3 2 {}= \dfrac{\sqrt{3}}{2} = 2 3 , つまり関数 1 1 1 と関数 x x x の「なす角」は 30 ∘ 30^\circ 3 0 ∘ です。また h ( x ) h(x) h ( x ) = x {}= x = x − 1 2 {}- \dfrac{1}{2} − 2 1 とすると ⟨ f , h ⟩ = ∫ 0 1 ( x − 1 2 ) d x = 0 \langle f,\ h \rangle = \displaystyle\int_0^1 \left(x - \frac{1}{2}\right)dx = 0 ⟨ f , h ⟩ = ∫ 0 1 ( x − 2 1 ) d x = 0 で、関数 1 1 1 と関数 x x x − 1 2 {}- \dfrac{1}{2} − 2 1 は「垂直」です。関数を垂直な成分に分けて調べる考え方は、大学で学ぶフーリエ級数(音や画像を波の和に分ける方法)の出発点になっています。