Aufgabe: Ich soll prüfen ob zwei Vektoren kollinear sind.... Die Vektoren sind: v= \( \begin{pmatrix} 1\\a\\0 \end{pmatrix} \) und v=\( \begin{pmatrix} 1\\0\\a \end{pmatrix} \) Wie muss a gewählt werden, sodass die beiden Vektoren kollinear sind? Nun habe ich allerdings mehrere Ansätze mit denen ich auf unterschiedliche Ergebnisse komme.... Ansatz 1: Wenn ich a = 0 wähle, sind die beiden Vektoren ja identisch und somit ebenfalls kollinear Ansatz 2: Ich würde gerne über den Ansatz gehen, dass ich sage: Der eine Vektor ist ein Vielfaches des anderen Vektors..... also: \( \begin{pmatrix} 1\\a\\0 \end{pmatrix} \) *r = \( \begin{pmatrix} 1\\0\\a \end{pmatrix} \)... Dort komme ich für r aber auf das Ergebnis 1. r = 1 2. a*r= 0 3. 0*r = a Daraus abgeleitet kann ich ja nicht sagen ob sie kollinear sind oder nicht, da mein r nicht einheitlich ist..... Ansatz 3: Ich schaue ob das Kreuzprodukt der beiden Vektoren den Nullvektor ergibt und wenn dies der Fall ist, sind sie kollinear v(kreuzprodukt)=\( \begin{pmatrix} (a*a)\\-a\\-a \end{pmatrix} \)= \( \begin{pmatrix} 0\\0\\0 \end{pmatrix} \) daraus ergibt sich ja ebenfalls dass a=0 sein muss..... Parallelität, Kollinearität und Komplanarität (Vektor). Problem/Ansatz: Warum ist der mittlere Weg also Ansatz 2 nicht möglich bzw. gibt mir ein komplett anderes Ergebnis?
Beispiel 2 ⇒gleichzeitig erfüllbar Die beiden Vektoren sind kollinear (linear abhängig)! Kollinear vektoren überprüfen sie. Beachte ♦Drei linear abhängige Vektoren können untereinander parallel sein (paarweise linear abhängig) (mit 2 oder 3 Vektoren). Oder sie liegen wegen des geschlossenen Vektordreiecks in einer gemeinsamen Ebene: Komplanarität. ♦Genau dann, wenn die Vektoren linear abhängig sind, lässt sich einer von ihnen (mit Koeffizienten ≠ 0) durch eine Linearkombination der restlichen Vektoren ausdrücken.
Für einen einfachen Fall von drei Punkten in einem 2D Raum und mit der Matrix Kann man diese Technik anwenden, um das maximum der 3 Minor auf Nullen zu überprüfen (man kann damit aufhören, sobald man nicht-Null Minor findet) Oder man kann die äquivalente Definition von Kollinearität von der englischen Wikipedia Seite verwenden: Wenn die Matrix für jede Teilemenge der drei Punkte X = (x1, x2,..., xn), Y = (y1, y2,..., yn), and Z = (z1, z2,..., zn) Rang 2 oder niedriger ist, sind die Punkte kollinear. Im Fall einer Matrix von drei Punkten in einem 2D Raum sind sie nur kollinear, und nur dann, wenn die Determinante der Matrix Null ist.
♦Die Komplanarität von drei Vektoren bezieht sich auf die Lage zueinander bzw. in den Ebenen. Kollinear, Punkte auf einer Geraden. ♦Komplanarität bezeichnet drei Vektoren, die alle in der gleichen Ebene liegen und sich dieses gemeinsame geometrische Merkmal teilen. ♦Wenn drei Vektoren komplanar sind, können sie durch Pfeile in derselben Ebene beschrieben werden. Das bedeutet für die Rechnung, dass einer von den Vektoren eine Linearkombination der beiden anderen sein muss Tabellarische Übersicht Gerade/Ebene alle Richtungsvektoren komplanar Vektoren sind nicht Komplanar Punkt(e) gemeinsam Gerade liegt in Ebene Gerade durchstößt Ebene im "Spurpunkt" Winkelberechnung kein Punkt gemeinsam Gerade parallel zur Ebene. Abstandsberechnung nicht möglich Vektor fest beliebig verschiebbar parallel, schneidend, windschief kollinear/ komplanar Vorgehensweise Mit 3 Vektoren berechnen ♦Wenn man für drei Vektoren berechnet, ob sie alle das Merkmal der Komplanarität miteinander teilen, muss man also prüfen, ob die Vektoren in der gleichen Ebene liegen.
Ist diese gleich $0$, dann sind die Vektoren linear abhängig. Um dies einmal zu üben, schauen wir uns noch einmal die Vektoren \end{pmatrix}~\text{sowie}~\vec w=\begin{pmatrix} an. Nun muss die Determinante der Matrix det$\begin{pmatrix} 1& 1 \\1&3 \end{pmatrix}$ berechnet werden. Hierfür gehst du wie folgt vor: Du multiplizierst die Elemente der Hauptdiagonalen von oben links nach unten rechts und subtrahierst davon das Produkt der Elemente der Nebendiagonalen von unten links nach oben rechts. Somit ergibt sich det$\begin{pmatrix} 1& 1 \\1&3 \end{pmatrix}=1\cdot 3-1\cdot 1=3-1=2\neq 0$ und damit die lineare Unabhängigkeit der beiden Vektoren $\vec v$ sowie $\vec w$. Alle Videos zum Thema Videos zum Thema Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit (25 Videos) Alle Arbeitsblätter zum Thema Arbeitsblätter zum Thema Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit (2 Arbeitsblätter)
0) ist. Durch die While Schleife habe ich den Vorteil, dass ich nicht durch die ganze Liste iterieren muss. Sie bricht ab, sobald ein Punkt nicht mehr Kollinear ist. Mit freundlicher Genehmigung von Rolf Wischnewski. Originalbeitrag im Februar 2006,
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