平面幾何におけるベクトル演算
ここでは，ACM/ICPC頻出の平面幾何について，基本的なベクトル演算を解説します。 最後にライブラリとしてソースコードを載せているので本番では印刷して持っておくとよいでしょう。 ベクトルの基礎 デカルト座標系とユークリッド空間 スカラーとベクトル 点とベクトル ベクトルの和と差 ベクトルの利用 complex型の導入 絶対値，2点間の距離，単位ベクトル 法線ベクトル，単位法線ベクトル 内積と外積 内積・外積 2直線の直交判定・平行判定 点が線上にあるかないかの判定 直線と線分 直線と点の距離 線分と点の距離 線分の交差判定 線分の交点計算 直線の交点計算 ソースコード $Id: index.shtml 1825 2007-09-23 00:35:10Z SYSTEM $
平面幾何におけるベクトル演算 » 直線と線分
で求まります（ここで |x×y| は実数に対する絶対値， |x| はベクトルに対する絶対値と「絶対値」の意味が異なっている点に注意してください）。 コーディングは以下の通りです*1： // 点a,bを通る直線と点cとの距離 double distance_l_p(P a, P b, P c) { return abs(cross(b-a, c-a)) / abs(b-a); } 線分と点の距離 今度は線分と点の距離を考えてみましょう。 距離としてどのような値が欲しいのか，というのは問題依存なのですが， ここでは一般的な距離の定義に従って，点から「線分のどこか」への最短距離としてみます。 そうすると，線分 ab に垂直な直線で点 a を通る直線と点 b を通る直線に囲まれた領域（下図の左の赤色領域に相当）にある点であれば， 点から直線 ab への垂線が最短距離になります。 また，点 c がこ
平面幾何におけるベクトル演算 » 内積と外積
内積・外積 ベクトルの内積 (inner product, dot product, scalar product) と外積 (outer product, cross product, vector product) という演算を用いると幾何の問題を解く考え方が簡単になります。 幾何学における内積や外積はもともと3次元空間上で定義されるものなので，まずは3次元空間上で幾何学的な内積・外積を導入し， それらが線形代数的なベクトル演算と等価であることを利用し，内積・外積を2次元平面上に拡張（縮小？）します。 3次元空間上において，ベクトルの内積（ドット積）は a⋅b で表され， 以下の式で定義されます： 内積はcosを使って定義されている点と，内積の結果は単一の値＝スカラーになる点に注意してください。 また，ベクトルの外積（クロス積）は a×b で表され， その大きさ |a×b| は で与え
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
