Eine Besonderheit im
R
3
{\displaystyle {}\mathbb {R} ^{3}}
ist das sogenannte Kreuzprodukt , das zu zwei gegebenen Vektoren einen dazu senkrechten Vektor berechnet.
Zu einem
Körper
K
{\displaystyle {}K}
ist auf dem
K
3
{\displaystyle {}K^{3}}
durch
x
×
y
=
(
x
1
x
2
x
3
)
×
(
y
1
y
2
y
3
)
:=
(
x
2
y
3
−
x
3
y
2
−
x
1
y
3
+
x
3
y
1
x
1
y
2
−
x
2
y
1
)
{\displaystyle {}x\times y={\begin{pmatrix}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\end{pmatrix}}\times {\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\y_{3}\end{pmatrix}}:={\begin{pmatrix}x_{2}y_{3}-x_{3}y_{2}\\-x_{1}y_{3}+x_{3}y_{1}\\x_{1}y_{2}-x_{2}y_{1}\end{pmatrix}}\,}
eine
Verknüpfung
erklärt, die das
Kreuzprodukt
heißt.
Statt Kreuzprodukt sagt man auch Vektorprodukt . Als Merkregel kann man
x
×
y
=
det
(
e
1
x
1
y
1
e
2
x
2
y
2
e
3
x
3
y
3
)
{\displaystyle {}x\times y=\det {\begin{pmatrix}e_{1}&x_{1}&y_{1}\\e_{2}&x_{2}&y_{2}\\e_{3}&x_{3}&y_{3}\end{pmatrix}}\,}
verwenden, wobei
e
1
,
e
2
,
e
3
{\displaystyle {}e_{1},e_{2},e_{3}}
die Standardvektoren sind und formal nach der ersten Spalte zu entwickeln ist. So wie es dasteht, ist das Kreuzprodukt unter Bezug auf die Standardbasis definiert.
Das Kreuzprodukt auf dem
K
3
{\displaystyle {}K^{3}}
erfüllt die folgenden Eigenschaften
(dabei sind
x
,
y
,
z
∈
K
3
{\displaystyle {}x,y,z\in K^{3}}
und
a
,
b
∈
K
{\displaystyle {}a,b\in K}
).
Es ist
x
×
y
=
−
(
y
×
x
)
.
{\displaystyle {}x\times y=-(y\times x)\,.}
Es ist
(
a
x
+
b
y
)
×
z
=
a
(
x
×
z
)
+
b
(
y
×
z
)
{\displaystyle {}(ax+by)\times z=a(x\times z)+b(y\times z)\,}
und
z
×
(
a
x
+
b
y
)
=
a
(
z
×
x
)
+
b
(
z
×
y
)
.
{\displaystyle {}z\times (ax+by)=a(z\times x)+b(z\times y)\,.}
Es ist
x
×
y
=
0
{\displaystyle {}x\times y=0\,}
genau dann, wenn
x
{\displaystyle {}x}
und
y
{\displaystyle {}y}
linear abhängig
sind.
Es ist
x
×
(
y
×
z
)
+
y
×
(
z
×
x
)
+
z
×
(
x
×
y
)
=
0
.
{\displaystyle {}x\times (y\times z)+y\times (z\times x)+z\times (x\times y)=0\,.}
Es ist
⟨
x
×
y
,
z
⟩
=
det
(
x
,
y
,
z
)
,
{\displaystyle {}\left\langle x\times y,z\right\rangle =\det(x\,,y\,,z)\,,}
wobei hier mit
⟨
−
,
−
⟩
{\displaystyle {}\left\langle -,-\right\rangle }
die formale Auswertung
im Sinne des
Standardskalarproduktes
gemeint ist.
Es ist
⟨
x
,
x
×
y
⟩
=
0
=
⟨
y
,
x
×
y
⟩
,
{\displaystyle {}\left\langle x,x\times y\right\rangle =0=\left\langle y,x\times y\right\rangle \,,}
wobei hier mit
⟨
−
,
−
⟩
{\displaystyle {}\left\langle -,-\right\rangle }
die formale Auswertung im Sinne des Standardskalarproduktes gemeint ist.
(1) ist klar von der Definition her.
(2). Es ist
(
a
(
x
1
x
2
x
3
)
+
b
(
y
1
y
2
y
3
)
)
×
(
z
1
z
2
z
3
)
=
(
a
x
1
+
b
y
1
a
x
2
+
b
y
2
a
x
3
+
b
y
3
)
×
(
z
1
z
2
z
3
)
=
(
(
a
x
2
+
b
y
2
)
z
3
−
(
a
x
3
+
b
y
3
)
z
2
−
(
a
x
1
+
b
y
1
)
z
3
+
(
a
x
3
+
b
y
3
)
z
1
(
a
x
1
+
b
y
1
)
z
2
−
(
a
x
2
+
b
y
2
)
z
1
)
=
(
a
x
2
z
3
−
a
x
3
z
2
−
a
x
1
z
3
+
a
x
3
z
1
a
x
1
z
2
−
a
x
2
z
1
)
+
(
b
y
2
z
3
−
b
y
3
z
2
−
b
y
1
z
3
+
b
y
1
z
3
b
y
1
z
2
−
b
y
2
z
1
)
=
a
(
x
2
z
3
−
x
3
z
2
−
x
1
z
3
+
x
3
z
1
x
1
z
2
−
x
2
z
1
)
+
b
(
y
2
z
3
−
y
3
z
2
−
y
1
z
3
+
y
1
z
3
y
1
z
2
−
y
2
z
1
)
=
a
(
x
×
z
)
+
b
(
y
×
z
)
.
{\displaystyle {}{\begin{aligned}{\left(a{\begin{pmatrix}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\end{pmatrix}}+b{\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\y_{3}\end{pmatrix}}\right)}\times {\begin{pmatrix}z_{1}\\z_{2}\\z_{3}\end{pmatrix}}&={\begin{pmatrix}ax_{1}+by_{1}\\ax_{2}+by_{2}\\ax_{3}+by_{3}\end{pmatrix}}\times {\begin{pmatrix}z_{1}\\z_{2}\\z_{3}\end{pmatrix}}\\&={\begin{pmatrix}(ax_{2}+by_{2})z_{3}-(ax_{3}+by_{3})z_{2}\\-(ax_{1}+by_{1})z_{3}+(ax_{3}+by_{3})z_{1}\\(ax_{1}+by_{1})z_{2}-(ax_{2}+by_{2})z_{1}\end{pmatrix}}\\&={\begin{pmatrix}ax_{2}z_{3}-ax_{3}z_{2}\\-ax_{1}z_{3}+ax_{3}z_{1}\\ax_{1}z_{2}-ax_{2}z_{1}\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}by_{2}z_{3}-by_{3}z_{2}\\-by_{1}z_{3}+by_{1}z_{3}\\by_{1}z_{2}-by_{2}z_{1}\end{pmatrix}}\\&=a{\begin{pmatrix}x_{2}z_{3}-x_{3}z_{2}\\-x_{1}z_{3}+x_{3}z_{1}\\x_{1}z_{2}-x_{2}z_{1}\end{pmatrix}}+b{\begin{pmatrix}y_{2}z_{3}-y_{3}z_{2}\\-y_{1}z_{3}+y_{1}z_{3}\\y_{1}z_{2}-y_{2}z_{1}\end{pmatrix}}\\&=a(x\times z)+b(y\times z).\end{aligned}}}
Die zweite Gleichung folgt daraus und aus (1).
(3). Wenn
x
{\displaystyle {}x}
und
y
{\displaystyle {}y}
linear abhängig sind, so kann man
x
=
c
y
{\displaystyle {}x=cy}
(oder umgekehrt)
schreiben. Dann ist
(
c
y
1
c
y
2
c
y
3
)
×
(
y
1
y
2
y
3
)
=
(
c
y
2
y
3
−
c
y
2
y
3
−
c
y
1
y
3
+
c
y
3
y
1
c
y
1
y
2
−
c
y
2
y
1
)
=
0
.
{\displaystyle {}{\begin{pmatrix}cy_{1}\\cy_{2}\\cy_{3}\end{pmatrix}}\times {\begin{pmatrix}y_{1}\\y_{2}\\y_{3}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}cy_{2}y_{3}-cy_{2}y_{3}\\-cy_{1}y_{3}+cy_{3}y_{1}\\cy_{1}y_{2}-cy_{2}y_{1}\end{pmatrix}}=0\,.}
Wenn umgekehrt das Kreuzprodukt
0
{\displaystyle {}0}
ist, so sind alle Einträge des Vektors
(
x
2
y
3
−
x
3
y
2
−
x
1
y
3
+
x
3
y
1
x
1
y
2
−
x
2
y
1
)
{\displaystyle {}{\begin{pmatrix}x_{2}y_{3}-x_{3}y_{2}\\-x_{1}y_{3}+x_{3}y_{1}\\x_{1}y_{2}-x_{2}y_{1}\end{pmatrix}}}
gleich
0
{\displaystyle {}0}
. Es sei beispielsweise
y
1
≠
0
{\displaystyle {}y_{1}\neq 0}
.
Wenn
x
1
=
0
{\displaystyle {}x_{1}=0}
,
so folgt direkt
x
2
=
x
3
=
0
{\displaystyle {}x_{2}=x_{3}=0\,}
und
x
{\displaystyle {}x}
wäre der Nullvektor. Es sei also
x
1
≠
0
{\displaystyle {}x_{1}\neq 0}
.
Dann ist
y
2
=
y
1
x
1
x
2
{\displaystyle {}y_{2}={\frac {y_{1}}{x_{1}}}x_{2}}
und
y
3
=
y
1
x
1
x
3
{\displaystyle {}y_{3}={\frac {y_{1}}{x_{1}}}x_{3}}
und somit ist
y
=
y
1
x
1
x
.
{\displaystyle {}y={\frac {y_{1}}{x_{1}}}x\,.}
(4). Siehe
Aufgabe .
(5). Es ist
⟨
x
×
y
,
z
⟩
=
⟨
(
x
2
y
3
−
x
3
y
2
−
x
1
y
3
+
x
3
y
1
x
1
y
2
−
x
2
y
1
)
,
(
z
1
z
2
z
3
)
⟩
=
z
1
x
2
y
3
−
z
1
x
3
y
2
−
z
2
x
1
y
3
+
z
2
x
3
y
1
+
z
3
x
1
y
2
−
z
3
x
2
y
1
,
{\displaystyle {}{\begin{aligned}\left\langle x\times y,z\right\rangle &=\left\langle {\begin{pmatrix}x_{2}y_{3}-x_{3}y_{2}\\-x_{1}y_{3}+x_{3}y_{1}\\x_{1}y_{2}-x_{2}y_{1}\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}z_{1}\\z_{2}\\z_{3}\end{pmatrix}}\right\rangle \\&=z_{1}x_{2}y_{3}-z_{1}x_{3}y_{2}-z_{2}x_{1}y_{3}+z_{2}x_{3}y_{1}+z_{3}x_{1}y_{2}-z_{3}x_{2}y_{1},\end{aligned}}}
was mit der Determinante
wegen der Regel von Sarrus
übereinstimmt.
(6) folgt aus (5).
◻
{\displaystyle \Box }
Der uns in (5) begegnende Ausdruck
⟨
x
×
y
,
z
⟩
{\displaystyle {}\left\langle x\times y,z\right\rangle }
, also die Determinante der drei Vektoren, wenn man diese als Spaltenvektoren auffasst, heißt auch Spatprodukt .
Es sei
u
1
,
u
2
,
u
3
{\displaystyle {}u_{1},u_{2},u_{3}}
eine
Orthonormalbasis
des
R
3
{\displaystyle {}\mathbb {R} ^{3}}
mit
det
(
u
1
,
u
2
,
u
3
)
=
1
.
{\displaystyle {}\det \left(u_{1},\,u_{2},\,u_{3}\right)=1\,.}
Dann kann man das
Kreuzprodukt
x
×
y
{\displaystyle {}x\times y}
mit den Koordinaten von
x
{\displaystyle {}x}
und
y
{\displaystyle {}y}
zu dieser Basis
(und den Formeln aus
Definition )
ausrechnen.
Es sei
x
=
c
1
u
1
+
c
2
u
2
+
c
3
u
3
{\displaystyle {}x=c_{1}u_{1}+c_{2}u_{2}+c_{3}u_{3}\,}
und
y
=
d
1
u
1
+
d
2
u
2
+
d
3
u
3
.
{\displaystyle {}y=d_{1}u_{1}+d_{2}u_{2}+d_{3}u_{3}\,.}
Nach
Fakt (2)
ist
x
×
y
=
(
c
1
u
1
+
c
2
u
2
+
c
3
u
3
)
×
(
d
1
u
1
+
d
2
u
2
+
d
3
u
3
)
=
∑
1
≤
i
,
j
≤
3
c
i
d
j
(
u
i
×
u
j
)
.
{\displaystyle {}x\times y={\left(c_{1}u_{1}+c_{2}u_{2}+c_{3}u_{3}\right)}\times {\left(d_{1}u_{1}+d_{2}u_{2}+d_{3}u_{3}\right)}=\sum _{1\leq i,j\leq 3}c_{i}d_{j}{\left(u_{i}\times u_{j}\right)}\,.}
Nach
Fakt (3)
ist
u
i
×
u
i
=
0
{\displaystyle {}u_{i}\times u_{i}=0\,}
und nach
Fakt (1)
ist
u
i
×
u
j
=
−
u
j
×
u
i
.
{\displaystyle {}u_{i}\times u_{j}=-u_{j}\times u_{i}\,.}
Nach
Fakt (6)
steht
u
1
×
u
2
{\displaystyle {}u_{1}\times u_{2}}
senkrecht auf
u
1
{\displaystyle {}u_{1}}
und
u
2
{\displaystyle {}u_{2}}
, daher ist
u
1
×
u
2
=
λ
u
3
{\displaystyle {}u_{1}\times u_{2}=\lambda u_{3}\,}
mit einem
λ
∈
R
{\displaystyle {}\lambda \in \mathbb {R} }
,
da diese Orthogonalitätsbedingung eine Gerade definiert. Wegen
Fakt (5)
und der Voraussetzung ergibt sich
λ
=
⟨
λ
u
3
,
u
3
⟩
=
⟨
u
1
×
u
2
,
u
3
⟩
=
det
(
u
1
,
u
2
,
u
3
)
=
1
,
{\displaystyle {}\lambda =\left\langle \lambda u_{3},u_{3}\right\rangle =\left\langle u_{1}\times u_{2},u_{3}\right\rangle =\det \left(u_{1},\,u_{2},\,u_{3}\right)=1\,,}
also ist
u
1
×
u
2
=
u
3
.
{\displaystyle {}u_{1}\times u_{2}=u_{3}\,.}
Ebenso ergibt sich, unter Verwendung von
Fakt (3) ,
u
1
×
u
3
=
−
u
2
{\displaystyle {}u_{1}\times u_{3}=-u_{2}}
und
u
2
×
u
3
=
u
1
{\displaystyle {}u_{2}\times u_{3}=u_{1}}
.
Somit ist insgesamt
x
×
y
=
∑
1
≤
i
,
j
≤
3
c
i
d
j
(
u
i
×
u
j
)
=
∑
i
<
j
(
c
i
d
j
−
c
j
d
i
)
(
u
i
×
u
j
)
=
(
c
1
d
2
−
c
2
d
1
)
u
3
−
(
c
1
d
3
−
c
3
d
1
)
u
2
+
(
c
2
d
3
−
c
3
d
2
)
u
1
{\displaystyle {}{\begin{aligned}x\times y&=\sum _{1\leq i,j\leq 3}c_{i}d_{j}{\left(u_{i}\times u_{j}\right)}\\&=\sum _{i<j}(c_{i}d_{j}-c_{j}d_{i}){\left(u_{i}\times u_{j}\right)}\\&=(c_{1}d_{2}-c_{2}d_{1})u_{3}-(c_{1}d_{3}-c_{3}d_{1})u_{2}+(c_{2}d_{3}-c_{3}d_{2})u_{1}\end{aligned}}}
und dies ist die Behauptung.
◻
{\displaystyle \Box }