Benutzer:Digamma/Skalarprodukt

Das Skalarprodukt (auch inneres Produkt oder Punktprodukt) ist eine mathematische Verknüpfung zwischen Vektoren. Historisch wurde es zuerst im euklidischen Raum eingeführt. Geometrisch berechnet man das Skalarprodukt zweier Vektoren ${\vec {x}}$ und ${\vec {y}}$ im dreidimensionalen Anschauungsraum nach der Formel

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=|{\vec {x}}|\,|{\vec {y}}|\,\cos \sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right)$.

Dabei bezeichnen $|{\vec {x}}|$ und $|{\vec {y}}|$ jeweils die Längen der Vektoren. Mit $\cos \sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right)$ wird der Kosinus des von den beiden Vektoren eingeschlossenen Winkels bezeichnet.

In einem kartesischen Koordinatensystem gilt

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=x_{1}\,y_{1}+x_{2}\,y_{2}+x_{3}\,y_{3}.$

Kennt man die kartesischen Koordinaten der Vektoren, so kann man mit dieser Formel das Skalarprodukt ausrechnen und mit der obigen Formel dann den Winkel zwischen den beiden Vektoren.

Wie bei der normalen Multiplikation kann das Multiplikationszeichen auch weggelassen werden: ${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}$= ${\vec {x}}{\vec {y}}$, wenn klar ist, was gemeint ist.

In der Linearen Algebra wird dieses Konzept verallgemeinert. Ein Skalarprodukt ist dort eine Funktion, die zwei Elementen eines Vektorraums ein Element des dem Vektorraum zugrunde liegenden Skalarkörpers zuordnet. Als Notation verwendet man statt des Malpunkts meist spitze Klammern und schreibt also $\langle x,y\rangle$ für das Skalarprodukt zweier Vektoren $x$ und $y$. Ist die Bedeutung von $x$ und $y$ klar, lässt man die spitzen Klammern auch weg und schreibt $xy$. Auch die Notation $x^{T}y$ ist gebräuchlich, zeigt sie doch die enge Verwandtschaft zur Matrizenmultiplikation auf.

Im Allgemeinen ist in einem reellen oder komplexen Vektorraum von vornherein kein Skalarprodukt festgelegt. Ein Raum zusammen mit einem Skalarprodukt wird als Innenproduktraum oder Prähilbertraum bezeichnet. Diese verallgemeinern den euklidischen Raum und ermöglichen damit die Anwendung geometrischer Methoden auf abstrakte Strukturen.

Im euklidischen Raum

Geometrische Definition und Notation

Vektoren im dreidimensionalen euklidischen Raum oder in der zweidimensionalen euklidischen Ebene kann man als Pfeile darstellen. Dabei stellen Pfeile, die parallel, gleichlang und gleichorientiert sind, denselben Vektor dar. Das Skalarprodukt ${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}$ zweier Vektoren ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ ist ein Skalar, das heißt eine reelle Zahl. Geometrisch lässt es sich wie folgt definieren:

Bezeichnen $a=|{\vec {a}}|$ und $b=|{\vec {b}}|$ die Längen der Vektoren ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ und bezeichnet $\varphi =\sphericalangle ({\vec {a}},{\vec {b}})$ den von ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ eingeschlossenen Winkel, so ist

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=|{\vec {a}}|\,|{\vec {b}}|\,\cos \sphericalangle ({\vec {a}},{\vec {b}})=a\,b\,\cos \varphi$.

Wie bei der normalen Multiplikation, aber seltener als dort, wird das Multiplikationszeichen manchmal auch weggelassen, wenn klar ist, was gemeint ist:

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}={\vec {a}}\,{\vec {b}}$

Statt ${\vec {a}}\cdot {\vec {a}}$ schreibt man in diesem Fall gelegentlich auch ${\vec {a}}\,^{2}$.

Eine andere übliche Notation ist $\langle {\vec {a}},{\vec {b}}\rangle$.

Veranschaulichung

Um sich die Definition zu veranschaulichen, betrachtet man die orthogonale Projektion ${\vec {b}}_{\vec {a}}$ des Vektors ${\vec {b}}$ auf die durch ${\vec {a}}$ bestimmte Richtung und setzt

$b_{a}={\begin{cases}|{\vec {b}}_{\vec {a}}|&{\text{falls }}{\vec {a}},{\vec {b}}_{\vec {a}}{\text{ gleichorientiert}}\\-|{\vec {b}}_{\vec {a}}|&{\text{falls }}{\vec {a}},{\vec {b}}_{\vec {a}}{\text{ entgegengesetzt orientiert}}\end{cases}}$

Es gilt dann $b_{a}=b\cos \varphi$ und für das Skalarprodukt von ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ gilt

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=ab_{a}$

In kartesischen Koordinaten

Führt man in der euklidischen Ebene bzw. im euklidischen Raum kartesische Koordinaten ein, so besitzt jeder Vektor eine Koordinatendarstellung als 2- bzw. 3-Tupel, die meist als Spalten geschrieben werden. Für das Skalarprodukt der Vektoren

${\vec {a}}={\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\end{pmatrix}}$    und   ${\vec {b}}={\begin{pmatrix}b_{1}\\b_{2}\end{pmatrix}}$

in der euklidischen Ebene gilt dann:

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}={\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\end{pmatrix}}\cdot {\begin{pmatrix}b_{1}\\b_{2}\end{pmatrix}}=a_{1}b_{1}+a_{2}b_{2}.$

Im dreidimensionalen euklidischen Raum gilt für die Vektoren

${\vec {a}}={\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\end{pmatrix}}$   und   ${\vec {b}}={\begin{pmatrix}b_{1}\\b_{2}\\b_{3}\end{pmatrix}}$

entsprechend

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}={\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\end{pmatrix}}\cdot {\begin{pmatrix}b_{1}\\b_{2}\\b_{3}\end{pmatrix}}=a_{1}b_{1}+a_{2}b_{2}+a_{3}b_{3}.$

Zum Beispiel berechnet sich das Skalarprodukt der beiden Vektoren

${\vec {a}}={\begin{pmatrix}1\\2\\3\end{pmatrix}}$    und   ${\vec {b}}={\begin{pmatrix}-7\\8\\9\end{pmatrix}}$

wie folgt:

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=1\cdot (-7)+2\cdot 8+3\cdot 9=36$

Eigenschaften

Aus der geometrischen Definition ergibt sich direkt:

• Sind ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ parallel und gleichorientiert ($\varphi =0^{\circ }$), so gilt

  ${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=ab$.

• Insbesondere ergibt das Skalarprodukt eines Vektors mit sich selbst das Quadrat seiner Länge:

  ${\vec {a}}\cdot {\vec {a}}=a^{2}$.

• Sind ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ parallel und entgegengesetzt orientiert ($\varphi =180^{\circ }$), so gilt

  ${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=-ab$.

• Sind ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ orthogonal ($\varphi =90^{\circ }$) , so gilt

  ${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=0$.

Das Skalarprodukt hat die folgenden Eigenschaften, die man von einer Multiplikation erwartet:

1. Das Skalarprodukt ist kommutativ (symmetrisch):

   ${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}={\vec {b}}\cdot {\vec {a}}$ für alle Vektoren ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$

2. Es gilt das Assoziativgesetz für die Multiplikation mit Skalaren (das Skalarprodukt ist homogen in jedem Argument):

   $(r{\vec {a}})\cdot {\vec {b}}=r\,({\vec {a}}\cdot {\vec {b}})={\vec {a}}\cdot r{\vec {b}}$ für alle Vektoren ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ und alle Skalare $r\in \mathbb {R}$

3. Es gilt das Distributivgesetz (das Skalarprodukt ist additiv in jedem Argument):

   ${\vec {a}}\cdot ({\vec {b}}+{\vec {c}})={\vec {a}}\cdot {\vec {b}}+{\vec {a}}\cdot {\vec {c}}$ und

   $({\vec {a}}+{\vec {b}})\cdot {\vec {c}}={\vec {a}}\cdot {\vec {c}}+{\vec {b}}\cdot {\vec {c}}$ für alle Vektoren ${\vec {a}}$, ${\vec {b}}$ und ${\vec {c}}$.

Die Eigenschaften 2 und 3 fasst man auch zusammen als: Das Skalarprodukt ist bilinear.

Weder die geometrische Definition noch die Definition in kartesischen Koordinaten ist willkürlich. Beide folgen aus den natürlichen Forderungen, dass das Skalarprodukt eine Vektors mit sich selbst das Quadrat seiner Länge ist, und dass das Skalarprodukt die obigen Eigenschaften 1–3 erfüllt.

Betrag von Vektoren

Mit Hilfe des Skalarproduktes ist es möglich, aus der Koordinatendarstellung die Länge (den Betrag) eines Vektors zu berechnen:

Für Vektoren des zweidimensionalen Raumes gilt

$|{\vec {a}}|={\sqrt {{\vec {a}}\cdot {\vec {a}}}}={\sqrt {{a_{1}}^{2}+{a_{2}}^{2}}}.$

Man erkennt hier den Satz des Pythagoras wieder. Im dreidimensionalen Raum gilt entsprechend

$|{\vec {a}}|={\sqrt {{\vec {a}}\cdot {\vec {a}}}}={\sqrt {{a_{1}}^{2}+{a_{2}}^{2}+{a_{3}}^{2}}}.$

Die Längen der beiden Vektoren im obenstehenden Beispiel betragen also

$|{\vec {a}}|={\sqrt {1^{2}+2^{2}+3^{2}}}={\sqrt {14}}\approx 3{,}74,$

$|{\vec {b}}|={\sqrt {(-7)^{2}+8^{2}+9^{2}}}={\sqrt {194}}\approx 13{,}93.$

Winkelberechnung

Indem man die geometrische Definition mit der Koordinatendarstellung kombiniert, kann man aus den Koordinaten zweier Vektoren den von ihnen eingeschlossenen Winkel berechnen. Aus

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=|{\vec {a}}|\,|{\vec {b}}|\,\cos \sphericalangle ({\vec {a}},{\vec {b}})$

folgt

$\cos \sphericalangle ({\vec {a}},{\vec {b}})={\frac {{\vec {a}}\cdot {\vec {b}}}{\left|{\vec {a}}\right|\,|{\vec {b}}|}}$

bzw.

$\sphericalangle ({\vec {a}},{\vec {b}})=\arccos {\frac {{\vec {a}}\cdot {\vec {b}}}{\left|{\vec {a}}\right|\,|{\vec {b}}|}}$

Damit lässt sich der Winkel zwischen den Vektoren im obenstehenden Beispiel berechnen:

$\sphericalangle ({\vec {a}},{\vec {b}})=\arccos {\frac {36}{3{,}74\cdot 13{,}93}}\approx 46{,}3^{\circ }.$

Orthogonalität und orthogonale Projektion

Zwei Vektoren ${\vec {a}}$ und ${\vec {b}}$ sind genau dann orthogonal, wenn ihr Skalarprodukt null ist, also

${\vec {a}}\perp {\vec {b}}\iff {\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=0$

Die orthogonale Projektion von ${\vec {b}}$ auf die durch den Vektor ${\vec {a}}$ gegebene Richtung ist der Vektor ${\vec {b}}_{\vec {a}}=k\cdot {\vec {a}}$ mit Komponente

$k={\frac {{\vec {b}}\cdot {\vec {a}}}{{\vec {a}}\cdot {\vec {a}}}}={\frac {{\vec {b}}\cdot {\vec {a}}}{|{\vec {a}}|^{2}}}.$

Die Projektion ist der Vektor, dessen Endpunkt der Lotfußpunkt vom Endpunkt von ${\vec {b}}$ auf die durch ${\vec {a}}$ bestimmte Gerade durch den Nullpunkt ist. Der Vektor ${\vec {b}}-{\vec {b}}_{\vec {a}}$ steht senkrecht auf ${\vec {a}}$.

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Das Standardskalarprodukt

Im reellen n-dimensionalen Koordinatenraum Rⁿ

Ausgehend von der Darstellung des euklidischen Skalarprodukts in kartesischen Koordinaten definiert man in der linearen Algebra das Standardskalarprodukt im $n$-dimensionalen Koordinatenraum $\mathbb {R} ^{n}$ wie folgt:

Sind

${\vec {x}}={\begin{pmatrix}x_{1}\\x_{2}\\\vdots \\x_{n}\end{pmatrix}}$    und   ${\vec {y}}={\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\\vdots \\y_{n}\end{pmatrix}}$

zwei Vektoren aus $\mathbb {R} ^{n}$, so ist ihr Skalarprodukt

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}:=\sum _{i=1}^{n}x_{i}y_{i}={x_{1}}{y_{1}}+{x_{2}}{y_{2}}+\dotsb +{x_{n}}{y_{n}}.$

Häufig wird das Skalarprodukt statt mit einem Malpunkt durch spitze Klammern bezeichnet und man schreibt $\langle {\vec {x}},{\vec {y}}\rangle$ statt ${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}$.

Länge von Vektoren, Winkel und Orthogonalität

Man definiert dann die Länge eines Vektors, indem man die Formel aus dem euklidischen Raum überträgt:

$|{\vec {x}}|={\sqrt {{\vec {x}}\cdot {\vec {x}}}}={\sqrt {{x_{1}}^{2}+{x_{2}}^{2}+\dots +{x_{n}}^{2}}}$

Entsprechend definiert man den Winkel zwischen zwei Vektoren durch

$\cos \sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right)={\frac {{\vec {x}}\cdot {\vec {y}}}{\left|{\vec {x}}\right|\,\left|{\vec {y}}\right|}}$

bzw.

$\sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right)=\arccos {\frac {{\vec {x}}\cdot {\vec {y}}}{\left|{\vec {x}}\right|\,\left|{\vec {y}}\right|}}$

Man nennt zwei Vektoren \vec x und \vec y zueinander orthogonal, wenn ihr Skalarprodukt null ist:

${\vec {x}}\perp {\vec {y}}\iff {\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=0$

Winkelberechnung

Im euklidischen Raum gilt die Formel aus der Einleitung (eine Begründung für diese Formel findet sich weiter unten)

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=|{\vec {x}}||{\vec {y}}|\cos \sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right).$

Damit lässt sich der Winkel zwischen den Vektoren im obenstehenden Beispiel berechnen:

$\sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right)=\arccos {\frac {{\vec {x}}\cdot {\vec {y}}}{\left|{\vec {x}}\right|\,\left|{\vec {y}}\right|}}=\arccos {\frac {36}{3{,}74\cdot 13{,}93}}\approx 46{,}3^{\circ }.$

Grundlegende Eigenschaften

Es gilt

${\vec {x}}\cdot {\vec {x}}\geq 0.$

Deswegen ist

$|{\vec {x}}|={\sqrt {{\vec {x}}\cdot {\vec {x}}}}.$

immer reell.

Sind zwei Vektoren ${\vec {x}}$ und ${\vec {y}}$ parallel, so gilt

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=|{\vec {x}}|\cdot |{\vec {y}}|.$

Stehen zwei Vektoren ${\vec {x}}$ und ${\vec {y}}$ aufeinander senkrecht (orthogonal), so gilt

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=0$.

Damit lässt sich auf einfache Weise überprüfen, ob zwei Vektoren zueinander orthogonal sind.

Ist einer der beiden Vektoren ein Einheitsvektor, so ergibt das Skalarprodukt die Länge der Projektion des anderen Vektors auf die vom Einheitsvektor definierte Gerade.

Definition des Standardskalarproduktes im komplexen Vektorraum

Man definiert im Fall des komplexen Vektorraums $\mathbb {C} ^{n}$ über dem Körper $\mathbb {C}$ das Standardskalarprodukt für alle ${\vec {x}},{\vec {y}}\in \mathbb {C} ^{n}$ folgendermaßen:

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}:=\sum _{i=1}^{n}x_{i}{\overline {y_{i}}}={x_{1}}{\overline {y_{1}}}+{x_{2}}{\overline {y_{2}}}+\dotsb +{x_{n}}{\overline {y_{n}}},$

wobei der Überstrich die komplexe Konjugation bedeutet. Alternativ könnte man auch

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}:=\sum _{i=1}^{n}{\overline {x_{i}}}y_{i}={\overline {x_{1}}}{y_{1}}+{\overline {x_{2}}}{y_{2}}+\dotsb +{\overline {x_{n}}}{y_{n}}$

definieren. Beide Definitionen sind gleichwertig, denn das eine Skalarprodukt ist die komplexe Konjugation des anderen. In der Praxis ist es aber zweckmäßig, sich auf eine einzige Definition zu einigen, wobei in der Mathematik die Version $\textstyle \sum _{i=1}^{n}x_{i}{\overline {y_{i}}}$ bevorzugt wird, in der Physik hingegen die Version $\textstyle \sum _{i=1}^{n}{\overline {x_{i}}}y_{i}$. Für beide Definitionen gilt ${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}\in \mathbb {C}$ und wie im Reellen ${\vec {x}}\cdot {\vec {x}}\geq 0$, da aufgrund der Definition ${\vec {x}}\cdot {\vec {x}}\in \mathbb {R}$ ist und im Gegensatz zu $\mathbb {C}$ auf $\mathbb {R}$ die Ordnungsrelation $\geq$ definiert ist.

Eigenschaften

• Während das Skalarprodukt im reellen Fall symmetrisch ist, d.h. es gilt ${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}={\vec {y}}\cdot {\vec {x}}$, ist es im komplexen Fall hermitesch, was ${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}={\overline {{\vec {y}}\cdot {\vec {x}}}}$ bedeutet.
• Das Skalarprodukt ist nicht assoziativ (und kann es im eigentlichen Sinne auch gar nicht sein, weil sein Wert ein Skalar und nicht wieder ein Vektor ist).
• Das Skalarprodukt ist distributiv bezüglich der Addition und Subtraktion.
• Es gilt: $\langle A\cdot x,y\rangle =\langle x,A^{*}\cdot y\rangle$, wobei $A^{*}$ die zu $A$ adjungierte Matrix ist.

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Allgemeine Definition

In der allgemeinen Theorie werden die Variablen für Vektoren, also Elemente eines beliebigen Vektorraums, im Allgemeinen nicht durch Pfeile gekennzeichnet. Das Skalarprodukt wird meist nicht durch einen Malpunkt, sondern durch ein Paar von spitzen Klammern bezeichnet.

• Ein Skalarprodukt oder inneres Produkt auf einem reellen Vektorraum $V$ ist eine symmetrische positiv definite Bilinearform $\langle {\cdot },{\cdot }\rangle \colon V\times V\to \mathbb {R}$, das heißt für $x,y,z\in V$ und $\lambda \in \mathbb {R}$ gelten die folgenden Bedingungen:
  1. bilinear:
     • $\langle x+y,z\rangle =\langle x,z\rangle +\langle y,z\rangle$
     • $\langle x,y+z\rangle =\langle x,y\rangle +\langle x,z\rangle$
     • $\langle x,\lambda y\rangle =\lambda \langle x,y\rangle =\langle \lambda x,y\rangle$
  2. symmetrisch: $\langle x,y\rangle =\langle y,x\rangle$
  3. positiv definit: $\langle x,x\rangle \geq 0,$ und $\langle x,x\rangle =0$ genau dann, wenn $x=0$
• Ein Skalarprodukt oder inneres Produkt auf einem komplexen Vektorraum $V$ ist eine hermitesche positiv definite Sesquilinearform $\langle {\cdot },{\cdot }\rangle \colon V\times V\to \mathbb {C}$, das heißt für $x,y,z\in V$ und $\lambda \in \mathbb {C}$ gelten die folgenden Bedingungen:
  1. sesquilinear:
     • $\langle x,y+z\rangle =\langle x,y\rangle +\langle x,z\rangle$
     • $\langle \lambda x,y\rangle ={\bar {\lambda }}\langle x,y\rangle$ (semilinear im ersten Argument)
     • $\langle x+y,z\rangle =\langle x,z\rangle +\langle y,z\rangle$
     • $\langle x,\lambda y\rangle =\lambda \langle x,y\rangle$ (linear im zweiten Argument)
  2. hermitesch: $\langle x,y\rangle ={\overline {\langle y,x\rangle }}$
  3. positiv definit: $\langle x,x\rangle \geq 0$, und $\langle x,x\rangle =0$ genau dann, wenn $x=0$. (Dass $\langle x,x\rangle$ reell ist, folgt aus Bedingung 2.)

Ein reeller oder komplexer Vektorraum, in dem ein inneres Produkt definiert ist, heißt Innenproduktraum oder Prähilbertraum; ist er darüber hinaus auch noch vollständig bezüglich der durch das innere Produkt induzierten Norm, wird er als Hilbertraum bezeichnet.

Abweichende Definitionen:

• Oft wird jede symmetrische Bilinearform bzw. jede hermitesche Sesquilinearform als Skalarprodukt bezeichnet; mit diesem Sprachgebrauch beschreiben die obigen Definitionen positiv definite Skalarprodukte.
• Im komplexen Fall ließe sich das Skalarprodukt alternativ als semilinear im zweiten und linear im ersten Argument definieren. In der Physik wird jedoch die obige Variante durchgängig benutzt (siehe Bra- und Ket-Vektoren). Siehe hierzu auch den Abschnitt „Skalarprodukt als Matrizenprodukt“ weiter unten.

Skalarprodukt als Matrizenprodukt

Das Standardskalarprodukt lässt sich auch als Matrizenprodukt schreiben, indem man den Vektor als $n\times 1$ -Matrix (Spaltenvektor) interpretiert: Im reellen Fall gilt

$\langle x,y\rangle =x^{T}y=y^{T}x,$

wobei ${}^{T}$ für die transponierte Matrix steht.

Im komplexen Fall gilt (für den links semilinearen, rechts linearen Fall)

$\langle x,y\rangle =x^{H}y,$

wobei ${}^{H}$ für die hermitesch adjungierte Matrix steht.

Allgemeiner definiert im reellen Fall jede symmetrische und positiv definite Matrix $A$ über

$\langle x,y\rangle _{A}=x^{T}Ay$

ein Skalarprodukt; ebenso wird im komplexen Fall für jede hermitesch und positiv definite Matrix $A$ über

$\langle x,y\rangle _{A}=x^{H}Ay$

ein Skalarprodukt definiert.

Skalarprodukt und Winkel

Winkelberechnung im euklidischen Raum

Das Skalarprodukt ist ursprünglich im Rahmen der analytischen Geometrie im euklidischen Raum eingeführt worden. So ist es mit Hilfe des Skalarproduktes beispielsweise möglich, den Winkel zwischen zwei Vektoren zu berechnen: Das Skalarprodukt ergibt sich nämlich auch aus den Beträgen der beiden Vektoren und dem Kosinus des von diesen eingeschlossenen Winkels gemäß der Formel

${\vec {x}}\cdot {\vec {y}}=|{\vec {x}}|\cdot |{\vec {y}}|\cdot \cos \sphericalangle \left({\vec {x}},{\vec {y}}\right).$

Um dies zu zeigen, mögen drei Vektoren, ${\vec {a}},{\vec {b}},{\vec {c}}$ des euklidischen Raumes betrachtet werden.

Wegen des Kosinussatzes ist die Länge des dem Winkel $\gamma$ gegenüberliegenden Vektors

$|{\vec {c}}|^{2}=|{\vec {a}}|^{2}+|{\vec {b}}|^{2}-2|{\vec {a}}||{\vec {b}}|\cdot \cos(\gamma ).$

Da sich ${\vec {c}}$ als ${\vec {b}}-{\vec {a}}$ ergibt, erhält man

$|{\vec {b}}-{\vec {a}}|^{2}=|{\vec {a}}|^{2}+|{\vec {b}}|^{2}-2|{\vec {a}}||{\vec {b}}|\cdot \cos(\gamma ).$

Berechnet man nun die Länge über das Skalarprodukt, so erhält man

$\left({\vec {b}}-{\vec {a}}\right)\cdot \left({\vec {b}}-{\vec {a}}\right)={\vec {a}}\cdot {\vec {a}}+{\vec {b}}\cdot {\vec {b}}-2|{\vec {a}}||{\vec {b}}|\cdot \cos(\gamma ).$

Aus den Rechenregeln für das Skalarprodukt ergibt sich dann

${\vec {b}}\cdot {\vec {b}}-2{\vec {a}}\cdot {\vec {b}}+{\vec {a}}\cdot {\vec {a}}={\vec {a}}\cdot {\vec {a}}+{\vec {b}}\cdot {\vec {b}}-2|{\vec {a}}||{\vec {b}}|\cdot \cos(\gamma )$

und daraus die gewünschte Beziehung

${\vec {a}}\cdot {\vec {b}}=|{\vec {a}}||{\vec {b}}|\cdot \cos(\gamma ).$

Skalarprodukt und Orthogonalität

Aus der Winkeldarstellung des Skalarprodukts folgt, dass das Skalarprodukt zweier von Null verschiedener Vektoren genau dann Null ist, wenn der Kosinus des von ihnen eingeschlossenen Winkels Null ist, wenn also die beiden Vektoren zueinander orthogonal sind.

Die senkrechte Projektion von ${\vec {b}}$ entlang ${\vec {a}}$ ist der Vektor ${\vec {b}}_{\vec {a}}=k\cdot {\vec {a}}$ mit Komponente $k={\frac {{\vec {b}}\cdot {\vec {a}}}{{\vec {a}}\cdot {\vec {a}}}}={\frac {{\vec {b}}\cdot {\vec {a}}}{|{\vec {a}}|^{2}}}$ von ${\vec {b}}$ in Richtung ${\vec {a}}$. Die Projektion ist der Vektor, dessen Endpunkt der Lotfußpunkt vom Endpunkt von ${\vec {b}}$ auf die durch ${\vec {a}}$ bestimmte Gerade durch den Nullpunkt ist. Der Vektor ${\vec {b}}-{\vec {b}}_{\vec {a}}$ steht senkrecht auf ${\vec {a}}$.

Winkeldefinition im abstrakten Fall

Die Cauchy-Schwarzsche Ungleichung besagt, dass für das abstrakte Skalarprodukt die Beziehung

$\left|\langle x,y\rangle \right|^{2}\leq \langle x,x\rangle \cdot \langle y,y\rangle$

gilt, die im Falle $x,y\neq 0$ zu

$\left|{\frac {\langle x,y\rangle }{{\sqrt {\langle x,x\rangle }}\cdot {\sqrt {\langle y,y\rangle }}}}\right|\leq 1$

umgeformt werden kann. Daher lässt sich auch im abstrakten Fall mittels

$\cos \varphi ={\frac {\langle x,y\rangle }{{\sqrt {\langle x,x\rangle }}\cdot {\sqrt {\langle y,y\rangle }}}}$

der Winkel $\varphi$ zweier Vektoren definieren.

Berechnung des Skalarprodukts mit Hilfe seiner Komponenten

In einem endlichdimensionalen Vektorraum ist das in der Einleitung definierte Skalarprodukt

$\langle x,y\rangle :=\sum _{i=1}^{n}{\overline {x_{i}}}y_{i}={\overline {x_{1}}}y_{1}+{\overline {x_{2}}}y_{2}+\dots +{\overline {x_{n}}}y_{n}$

nicht die einzige Funktion, die der abstrakten Definition des inneren Produkts entspricht. So genügt beispielsweise auch die Funktion

$\langle x,y\rangle :=x^{\,H}Ay$

für jede positiv definite, hermitesche Matrix $A$ der abstrakten Definition eines inneren Produkts. Umgekehrt, jedes gegebene innere Produkt lässt sich mit Hilfe solch einer Matrix darstellen, dies ist also die allgemeine Form eines inneren Produkts auf dem komplexen Vektorraum $\mathbb {C} ^{n}$. Lässt sich nun aber zu einem gegebenen inneren Produkt eine Orthonormalbasis finden, also eine Menge von Vektoren $e_{1},e_{2},\dots ,e_{n}$ mit

$\langle e_{i},e_{j}\rangle =\delta _{ij},$

wobei

$\delta _{ij}={\begin{cases}1,&{\text{falls }}i=j\\0,&{\text{sonst}}\end{cases}}$

das Kronecker-Delta darstellt, und kann man

$x=\sum _{i}x_{i}e_{i}\quad {\text{ sowie }}\quad y=\sum _{j}y_{j}e_{j}\,$

in dieser Basis darstellen, so erhält man aus den Rechenregeln des inneren Produktes

$\langle x,y\rangle =\left\langle \sum _{i}x_{i}e_{i},\sum _{j}y_{j}e_{j}\right\rangle =\sum _{i}{\overline {x_{i}}}\sum _{j}y_{j}\langle e_{i},e_{j}\rangle =\sum _{i}{\overline {x_{i}}}y_{i},$

also genau die in der Einleitung definierte Berechnung des Skalarprodukts mit Hilfe der Komponenten der beiden Vektoren $x$ und $y$. Im endlichdimensionalen Fall lässt sich zeigen, dass es stets möglich ist, eine solche Orthonormalbasis zu finden, beispielsweise über die Gram-Schmidt-Orthogonalisierung.

Der Begriff der Orthonormalbasis und die Berechnung des inneren Produkts mit Hilfe der Komponenten der beiden Argumente lassen sich auf unendlichdimensionale Räume verallgemeinern, wobei die Vektoren üblicherweise nur als eine unendliche Summe von Vektoren aus der Orthonormalbasis dargestellt werden können und das innere Produkt daher ebenfalls eine unendliche Summe wird. Die Orthonormalbasis ist also keine Basis im Sinne der linearen Algebra, die eine Darstellung jedes Vektors als endliche Summe von Basisvektoren ermöglicht. Zur besseren Unterscheidung wird daher im unendlichdimensionalen Fall die Basis im Sinne der linearen Algebra als Hamelbasis bezeichnet.

Skalarprodukt und unitäre Transformationen

Aus der Darstellung des Skalarprodukts mittels Winkel

$\langle x,y\rangle =|x||y|\cdot \cos \measuredangle (x,y)$

folgt geometrisch, dass das Skalarprodukt invariant gegenüber längen- und winkeltreuen Abbildungen sein muss. Dies lässt sich auch analytisch nachrechnen. Längen- und winkeltreue Abbildungen werden durch unitäre Matrizen $U$ dargestellt, das sind Matrizen mit der Eigenschaft $UU^{H}=I$ oder

$\sum _{k}u_{ik}{\overline {u_{jk}}}=\delta _{ij},$

wobei $\delta _{ij}$ das Kronecker-Delta darstellt. Für die $i$-te Komponente von $Ux$ und $Uy$ gilt

${\left(Ux\right)}_{i}=\sum _{j}u_{ij}x_{j}$

und

${\left(Uy\right)}_{i}=\sum _{k}u_{ik}y_{k}.$

Somit berechnet sich das Skalarprodukt als

${\begin{aligned}\langle Ux,Uy\rangle &=\sum _{i}\sum _{j}{\overline {u_{ij}x_{j}}}\sum _{k}u_{ik}y_{k}\\&=\sum _{j}{\overline {x_{j}}}\sum _{k}y_{k}\sum _{i}{\overline {u_{ij}}}u_{ik}\\&=\sum _{j}{\overline {x_{j}}}\sum _{k}y_{k}\delta _{jk}\\&=\sum _{j}{\overline {x_{j}}}y_{j}\\&=\langle x,y\rangle ,\end{aligned}}$

das Skalarprodukt bleibt also tatsächlich unverändert.

Anwendung

In der Physik sind viele Größen, wie zum Beispiel die Arbeit $W$, durch Skalarprodukte definiert:

$W={\vec {F}}\cdot {\vec {s}}=|{\vec {F}}|\cdot |{\vec {s}}|\cdot \cos \alpha$

mit den vektoriellen Größen Kraft $F$ und Weg $s$.

Literatur

• Gerd Fischer: Lineare Algebra. 15. Auflage. Vieweg Verlag, ISBN 3528032170.

Siehe auch

• Ausartungsraum
• Kreuzprodukt (äußeres Produkt)
• Quaternion
• Skalarmultiplikation (S-Multiplikation)

Weblinks

• Informationen und Materialien zum Skalarprodukt für die gymnasiale Oberstufe, Landesbildungsserver Baden-Württemberg