本节页面上是两页:§6.3 的引子和整个 §6.3.1。内容其实只有一条定理——平面向量基本定理 ,
外加它带出来的一个词:基底 。课本随后的例 1、例 2 是这条定理的两种典型用法,
例 2 的证明印在下一页(属于 §6.3.2 那一节的页),这里把它补全了讲。
这两页上没有印课本练习(§6.3.1 的三道练习印在第 34 页,归 §6.3.2 那一份收),
所以本页面没有习题详解那一块。
这一节是整章的枢纽。 前两节把向量的运算配齐了(加、减、数乘、数量积),
这一节回答的是一个”能不能一劳永逸”的问题:平面里那么多向量,能不能用固定的两个把它们全写出来?
答案是能,而且写法唯一。下一节的坐标表示、后面立体几何的空间向量、解析几何里的”设点设向量”,
全部建立在这条定理上。
一、这一节要解决的问题
上一节末尾已经有一个”一个向量表示一批向量”的结论(共线向量定理):
b ⃗ ∥ a ⃗ ( a ⃗ ≠ 0 ⃗ ) ⟺ 存在唯一实数 λ 使 b ⃗ = λ a ⃗ \vec b \parallel \vec a\ (\vec a\ne\vec 0)
\quad\Longleftrightarrow\quad
\text{存在唯一实数 }\lambda\ \text{使}\ \vec b=\lambda\vec a b ∥ a ( a = 0 ) ⟺ 存在唯一实数 λ 使 b = λ a
一条直线上,一个非零向量就够用了。 于是自然要问:一个平面上,要几个?
课本从力的分解引入。同一个力 F F F 可以分解成无穷多组分力——这说明”分解成两个”这件事本身
是不确定的。但只要先把两个方向定下来 ,沿这两个方向作平行四边形,分解就只有一种。
这句话就是本节定理的物理版:方向定死,分解唯一。
答案是两个,且必须不共线 。为什么不能共线,见第三节末尾那个反例;为什么两个就够,
下面先看课本的作法。
二、定理:一句话里包着两件事
平面向量基本定理 如果 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 、e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 是同一平面内的两个不共线 向量,
那么对于这一平面内的任一 向量 a ⃗ \vec a a ,有且只有一对 实数 λ 1 \lambda_{1} λ 1 、λ 2 \lambda_{2} λ 2 使
a ⃗ = λ 1 e ⃗ 1 + λ 2 e ⃗ 2 \vec a=\lambda_{1}\vec e_{1}+\lambda_{2}\vec e_{2} a = λ 1 e 1 + λ 2 e 2
“有且只有一对”是两个断言,得分开证、也分开用:
断言 用途 存在 每个 a ⃗ \vec a a 都写得出来 敢把任意向量换成基的组合(换基底) 唯一 这一对 ( λ 1 , λ 2 ) (\lambda_{1},\lambda_{2}) ( λ 1 , λ 2 ) 只有一对 敢比系数(向量等式拆成方程组)
存在:一次作图就够
在平面内任取一点 O O O ,作 O A → = e ⃗ 1 \overrightarrow{OA}=\vec e_{1} O A = e 1 、O B → = e ⃗ 2 \overrightarrow{OB}=\vec e_{2} O B = e 2 、O C → = a ⃗ \overrightarrow{OC}=\vec a O C = a 。
过 C C C 作直线 O B OB O B 的平行线交直线 O A OA O A 于 M M M ,过 C C C 作直线 O A OA O A 的平行线交直线 O B OB O B 于 N N N ,
则 O M C N OMCN O M C N 是平行四边形,由加法的平行四边形法则
a ⃗ = O C → = O M → + O N → \vec a=\overrightarrow{OC}=\overrightarrow{OM}+\overrightarrow{ON} a = O C = O M + O N
而 O M → \overrightarrow{OM} O M 与 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 共线、O N → \overrightarrow{ON} O N 与 e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 共线,
由共线向量定理存在 λ 1 \lambda_{1} λ 1 、λ 2 \lambda_{2} λ 2 使 O M → = λ 1 e ⃗ 1 \overrightarrow{OM}=\lambda_{1}\vec e_{1} O M = λ 1 e 1 、
O N → = λ 2 e ⃗ 2 \overrightarrow{ON}=\lambda_{2}\vec e_{2} O N = λ 2 e 2 ,于是 a ⃗ = λ 1 e ⃗ 1 + λ 2 e ⃗ 2 \vec a=\lambda_{1}\vec e_{1}+\lambda_{2}\vec e_{2} a = λ 1 e 1 + λ 2 e 2 。
这段作图只覆盖了 a ⃗ \vec a a 与两个基向量都不共线的情形 ——课本在括号里留了一句”(为什么?)”,
问的就是剩下那两种。补齐它们,“任一向量”才真的是任一:
a ⃗ \vec a a 与 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 共线且 a ⃗ ≠ 0 ⃗ \vec a\ne\vec 0 a = 0 :由共线向量定理 a ⃗ = λ 1 e ⃗ 1 \vec a=\lambda_{1}\vec e_{1} a = λ 1 e 1 ,
取 λ 2 = 0 \lambda_{2}=0 λ 2 = 0 即 a ⃗ = λ 1 e ⃗ 1 + 0 ⋅ e ⃗ 2 \vec a=\lambda_{1}\vec e_{1}+0\cdot\vec e_{2} a = λ 1 e 1 + 0 ⋅ e 2 ;与 e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 共线同理。
a ⃗ = 0 ⃗ \vec a=\vec 0 a = 0 :取 λ 1 = λ 2 = 0 \lambda_{1}=\lambda_{2}=0 λ 1 = λ 2 = 0 。
边界情形不是废话。 后面凡是”设 a ⃗ = λ 1 e ⃗ 1 + λ 2 e ⃗ 2 \vec a=\lambda_{1}\vec e_{1}+\lambda_{2}\vec e_{2} a = λ 1 e 1 + λ 2 e 2 “这样起手的题,
都默认了这两种退化情形也在定理管辖之内——比如系数出现 0 0 0 的那些答案。
唯一:反证,一步一步来
设 a ⃗ \vec a a 还有第二种写法 a ⃗ = μ 1 e ⃗ 1 + μ 2 e ⃗ 2 \vec a=\mu_{1}\vec e_{1}+\mu_{2}\vec e_{2} a = μ 1 e 1 + μ 2 e 2 ,两式相减:
( λ 1 − μ 1 ) e ⃗ 1 + ( λ 2 − μ 2 ) e ⃗ 2 = 0 ⃗ (\lambda_{1}-\mu_{1})\vec e_{1}+(\lambda_{2}-\mu_{2})\vec e_{2}=\vec 0 ( λ 1 − μ 1 ) e 1 + ( λ 2 − μ 2 ) e 2 = 0
假设两个系数不全为零 ,不妨设 λ 1 − μ 1 ≠ 0 \lambda_{1}-\mu_{1}\ne 0 λ 1 − μ 1 = 0 。正因为它不为零,才能除 :
e ⃗ 1 = − λ 2 − μ 2 λ 1 − μ 1 e ⃗ 2 \vec e_{1}=-\frac{\lambda_{2}-\mu_{2}}{\lambda_{1}-\mu_{1}}\,\vec e_{2} e 1 = − λ 1 − μ 1 λ 2 − μ 2 e 2
右边是 e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 的一个数乘,所以 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 与 e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 共线——与”不共线”这个前提矛盾。
故两个系数全为零,即 λ 1 = μ 1 \lambda_{1}=\mu_{1} λ 1 = μ 1 、λ 2 = μ 2 \lambda_{2}=\mu_{2} λ 2 = μ 2 :写法只有一种。
这段反证顺手证出了一条更常用的形式 ,它才是考场上真正被用到的那一句:
λ 1 e ⃗ 1 + λ 2 e ⃗ 2 = 0 ⃗ ⟺ λ 1 = λ 2 = 0 ( e ⃗ 1 , e ⃗ 2 不共线 ) \lambda_{1}\vec e_{1}+\lambda_{2}\vec e_{2}=\vec 0
\quad\Longleftrightarrow\quad
\lambda_{1}=\lambda_{2}=0
\qquad(\vec e_{1},\vec e_{2}\ \text{不共线}) λ 1 e 1 + λ 2 e 2 = 0 ⟺ λ 1 = λ 2 = 0 ( e 1 , e 2 不共线 )
向量等于零向量 ⇒ \Rightarrow ⇒ 两个系数分别等于零 ——一个向量条件换成两个数字方程,
含参问题几乎都从这一步开始。
三、基底:要求只有”不共线”一条
e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 、e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 不共线时,{ e ⃗ 1 , e ⃗ 2 } \{\vec e_{1},\vec e_{2}\} { e 1 , e 2 } 叫做表示这一平面内所有向量的
一个基底 。三件常被误加进去的要求,其实都不需要:
误以为要求 实际 两个基向量互相垂直 不需要。任意夹角(只要不是 0 0 0 或 π \pi π )都行 长度必须是 1 1 1 不需要。三角形的两条边、平行四边形的两条邻边都能当基底 必须是坐标轴的方向 不需要。坐标表示只是”基底取成互相垂直的单位向量”这个特例(下一节)
反过来,唯一那条真要求非记住不可:基底不共线 。看看共线时会坏成什么样:取 e ⃗ 2 = 2 e ⃗ 1 \vec e_{2}=2\vec e_{1} e 2 = 2 e 1 ,则
3 e ⃗ 1 = 3 e ⃗ 1 + 0 ⋅ e ⃗ 2 = 1 ⋅ e ⃗ 1 + 1 ⋅ e ⃗ 2 3\vec e_{1}=3\vec e_{1}+0\cdot\vec e_{2}=1\cdot\vec e_{1}+1\cdot\vec e_{2} 3 e 1 = 3 e 1 + 0 ⋅ e 2 = 1 ⋅ e 1 + 1 ⋅ e 2
同一个向量有了两种写法——唯一性没了,“比系数”这个动作立刻失效;更糟的是,
凡是不与 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 共线的向量,用这两个”基”根本写不出来,存在性也没了。
还有一句要说清楚:基底不唯一,但基底一旦选定,系数就唯一。 同一个向量换个基底,
系数当然会变;定理说的从来不是”系数天然唯一”,而是”对这一组基底唯一”。
四、这条定理的三种用法
用法一:比系数(向量等式 → \to → 方程组)
由唯一性,在同一基底下
λ 1 e ⃗ 1 + λ 2 e ⃗ 2 = μ 1 e ⃗ 1 + μ 2 e ⃗ 2 ⟺ λ 1 = μ 1 且 λ 2 = μ 2 \lambda_{1}\vec e_{1}+\lambda_{2}\vec e_{2}=\mu_{1}\vec e_{1}+\mu_{2}\vec e_{2}
\quad\Longleftrightarrow\quad
\lambda_{1}=\mu_{1}\ \text{且}\ \lambda_{2}=\mu_{2} λ 1 e 1 + λ 2 e 2 = μ 1 e 1 + μ 2 e 2 ⟺ λ 1 = μ 1 且 λ 2 = μ 2
课本例 1 就是这个用法的入口:O A → \overrightarrow{OA} O A 、O B → \overrightarrow{OB} O B 不共线,
A P → = t A B → \overrightarrow{AP}=t\overrightarrow{AB} A P = t A B ,把 O P → \overrightarrow{OP} O P 用这两个向量表示。
O P → = O A → + A P → = O A → + t A B → = O A → + t ( O B → − O A → ) = ( 1 − t ) O A → + t O B → \overrightarrow{OP}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AP}
=\overrightarrow{OA}+t\overrightarrow{AB}
=\overrightarrow{OA}+t\left(\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OA}\right)
=(1-t)\overrightarrow{OA}+t\overrightarrow{OB} O P = O A + A P = O A + t A B = O A + t ( O B − O A ) = ( 1 − t ) O A + t O B
课本紧接着问”观察 O P → = ( 1 − t ) O A → + t O B → \overrightarrow{OP}=(1-t)\overrightarrow{OA}+t\overrightarrow{OB} O P = ( 1 − t ) O A + t O B ,你有什么发现?”
——两个系数之和恒等于 1 1 1 。而且这件事是可逆的,反过来也成立:
设 O O O 是平面内一点,A A A 、B B B 、P P P 三点满足 O P → = x O A → + y O B → \overrightarrow{OP}=x\overrightarrow{OA}+y\overrightarrow{OB} O P = x O A + y O B 。
若 x + y = 1 x+y=1 x + y = 1 ,则 P P P 在直线 A B AB A B 上;反之亦然。
证一遍(把 x = 1 − y x=1-y x = 1 − y 代入):
O P → − O A → = y ( O B → − O A → ) ⟹ A P → = y A B → \overrightarrow{OP}-\overrightarrow{OA}=y\left(\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OA}\right)
\quad\Longrightarrow\quad
\overrightarrow{AP}=y\,\overrightarrow{AB} O P − O A = y ( O B − O A ) ⟹ A P = y A B
于是 A P → \overrightarrow{AP} A P 与 A B → \overrightarrow{AB} A B 共线,P P P 在直线 A B AB A B 上。
这就是”三点共线的系数判据”,高考里出现的频率比定理本身还高。
用它有两个前提,缺一个就错:O A → \overrightarrow{OA} O A 、O B → \overrightarrow{OB} O B 要同起点 ,
系数和要等于 1 1 1 (不是等于 0 0 0 、也不是两个系数相等)。
用法二:全部化到一组基上(图形退场,只剩系数)
课本例 2:C D CD C D 是三角形 A B C ABC A B C 的中线,C D = 1 2 A B CD=\frac{1}{2}AB C D = 2 1 A B ,用向量方法证明它是直角三角形。
课本的分析给了钥匙:任一向量都可由同一个基底表示 ,于是取 { C D → , D A → } \{\overrightarrow{CD},\overrightarrow{DA}\} { C D , D A } 为基底。
记 a ⃗ = C D → \vec a=\overrightarrow{CD} a = C D 、b ⃗ = D A → \vec b=\overrightarrow{DA} b = D A ,则
C A → = a ⃗ + b ⃗ , C B → = C D → + D B → = a ⃗ − b ⃗ \overrightarrow{CA}=\vec a+\vec b,\qquad
\overrightarrow{CB}=\overrightarrow{CD}+\overrightarrow{DB}=\vec a-\vec b C A = a + b , C B = C D + D B = a − b
(D B → = − b ⃗ \overrightarrow{DB}=-\vec b D B = − b 是因为 D D D 是 A B AB A B 的中点。)于是
C A → ⋅ C B → = ( a ⃗ + b ⃗ ) ⋅ ( a ⃗ − b ⃗ ) = a ⃗ 2 − b ⃗ 2 = C D 2 − D A 2 \overrightarrow{CA}\cdot\overrightarrow{CB}=(\vec a+\vec b)\cdot(\vec a-\vec b)
=\vec a^{2}-\vec b^{2}=CD^{2}-DA^{2} C A ⋅ C B = ( a + b ) ⋅ ( a − b ) = a 2 − b 2 = C D 2 − D A 2
而 C D = 1 2 A B = D A CD=\frac{1}{2}AB=DA C D = 2 1 A B = D A ,所以这个数量积等于 0 0 0 ,即 C A ⊥ C B CA\perp CB C A ⊥ C B ,三角形 A B C ABC A B C 是直角三角形。
这条路子的样子值得记住 :题目里的每一个向量都换成基的组合,之后就只剩系数的加减与
a ⃗ ⋅ b ⃗ \vec a\cdot\vec b a ⋅ b 、a ⃗ 2 \vec a^{2} a 2 、b ⃗ 2 \vec b^{2} b 2 这几个已知量——几何图形退场,代数接手 。
判断垂直用”数量积为 0 0 0 “,判断平行用”一个是另一个的倍数”,判断长度用平方。
用法三:算模就平方
基底不必垂直,所以模的公式要带交叉项:
∣ x e ⃗ 1 + y e ⃗ 2 ∣ 2 = x 2 ∣ e ⃗ 1 ∣ 2 + 2 x y e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 + y 2 ∣ e ⃗ 2 ∣ 2 \left\lvert x\vec e_{1}+y\vec e_{2}\right\rvert^{2}
=x^{2}\lvert\vec e_{1}\rvert^{2}+2xy\,\vec e_{1}\cdot\vec e_{2}+y^{2}\lvert\vec e_{2}\rvert^{2} ∣ x e 1 + y e 2 ∣ 2 = x 2 ∣ e 1 ∣ 2 + 2 x y e 1 ⋅ e 2 + y 2 ∣ e 2 ∣ 2
只有 e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 = 0 \vec e_{1}\cdot\vec e_{2}=0 e 1 ⋅ e 2 = 0 时中间那一项才能丢。 基底垂直且都是单位向量时,上式塌成
∣ x e ⃗ 1 + y e ⃗ 2 ∣ 2 = x 2 + y 2 \left\lvert x\vec e_{1}+y\vec e_{2}\right\rvert^{2}=x^{2}+y^{2} ∣ x e 1 + y e 2 ∣ 2 = x 2 + y 2
——这正是下一节坐标表示的来路:坐标法不是另一套方法,是基底取成 { i ⃗ , j ⃗ } \{\vec i,\vec j\} { i , j } 的本节定理。
用法四:反过来抓某个系数——「坐标」不是「投影」
前三种用法都是从系数出发去算别的量。还有一类题反着走:已知向量,问它的某一个系数 。
正交基底把人惯坏了。{ i ⃗ , j ⃗ } \{\vec i,\vec j\} { i , j } 下两边点乘 i ⃗ \vec i i 立刻得 x = a ⃗ ⋅ i ⃗ x=\vec a\cdot\vec i x = a ⋅ i ——坐标就是投影。
基底一旦不垂直,这条就断了:
a ⃗ ⋅ e ⃗ 1 = x ∣ e ⃗ 1 ∣ 2 + y e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 , \vec a\cdot\vec e_{1}=x\lvert\vec e_{1}\rvert^{2}+y\,\vec e_{1}\cdot\vec e_{2}, a ⋅ e 1 = x ∣ e 1 ∣ 2 + y e 1 ⋅ e 2 ,
右边把两个系数搅在一起,想抓 x x x 反而多引进一个 y y y 。斜基底下「坐标」与「投影」是两件事 ——
本节定理只保证 ( x , y ) (x,y) ( x , y ) 存在且唯一,可从没说它们等于投影。
正确的动作是:点乘一个能把另一个 基向量打成零的向量。设 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 、e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 是夹角 θ \theta θ 的
单位向量,记 e ⃗ 2 ⊥ \vec e_{2}^{\perp} e 2 ⊥ 为与 e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 垂直的单位向量,则含 y y y 的那一项自动消失:
a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 ⊥ = x ( e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 ⊥ ) = ± x sin θ ⟹ ∣ x ∣ = ∣ a ⃗ ⋅ e ⃗ 2 ⊥ ∣ sin θ ⩽ ∣ a ⃗ ∣ sin θ . \vec a\cdot\vec e_{2}^{\perp}=x\,(\vec e_{1}\cdot\vec e_{2}^{\perp})=\pm x\sin\theta
\ \Longrightarrow\
\lvert x\rvert=\frac{\bigl\lvert\vec a\cdot\vec e_{2}^{\perp}\bigr\rvert}{\sin\theta}
\leqslant\frac{\lvert\vec a\rvert}{\sin\theta}. a ⋅ e 2 ⊥ = x ( e 1 ⋅ e 2 ⊥ ) = ± x sin θ ⟹ ∣ x ∣ = sin θ a ⋅ e 2 ⊥ ⩽ sin θ ∣ a ∣ .
三件事值得单独记下来:
分母上是正弦,不是余弦。 抓 x x x 要投到 e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 的垂线 上,而 e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 在那条垂线上
只剩 sin θ \sin\theta sin θ 那么长。把它记成余弦的人,多半是把坐标当成了投影。
系数的上界只跟基的夹角有关 ,等于 1 sin θ \dfrac{1}{\sin\theta} sin θ 1 ,与 a ⃗ \vec a a 是谁无关。
θ = 90 ∘ \theta=90^{\circ} θ = 9 0 ∘ 时上界是 1 1 1 (正交基下坐标的绝对值不可能超过模,与直觉一致);
θ → 0 \theta\to0 θ → 0 时上界趋于 + ∞ +\infty + ∞ ——两个基向量越接近共线,同一个 a ⃗ \vec a a 的坐标越能被放大到任意大。
这正是「基底不共线」那条要求为什么不止是形式 :共线时定理失效,接近共线时它虽然成立却极不稳定。
等号条件是几何的 :a ⃗ ⊥ e ⃗ 2 \vec a\perp\vec e_{2} a ⊥ e 2 。比起「y x \dfrac yx x y 等于某个式子」那类代数条件,
这一句既好记,也好回头验。
五、选基底:挑哪两个向量
定理只要求不共线,但好用的基底 还要满足两条:
从同一点出发 (这样其他向量都能用”减法:终点减起点”化过去);
长度与夹角已知 (这样 ∣ e ⃗ 1 ∣ \lvert\vec e_{1}\rvert ∣ e 1 ∣ 、∣ e ⃗ 2 ∣ \lvert\vec e_{2}\rvert ∣ e 2 ∣ 、e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 \vec e_{1}\cdot\vec e_{2} e 1 ⋅ e 2 三个数都是已知量,第三种用法才算得下去)。
常见图形的默认选择:
图形 基底取 那三个已知量 正方形、矩形 A B C D ABCD A B C D { A B → , A D → } \{\overrightarrow{AB},\overrightarrow{AD}\} { A B , A D } 两边长,e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 = 0 \vec e_{1}\cdot\vec e_{2}=0 e 1 ⋅ e 2 = 0 平行四边形 A B C D ABCD A B C D { A B → , A D → } \{\overrightarrow{AB},\overrightarrow{AD}\} { A B , A D } 两边长与夹角 三角形 A B C ABC A B C { A B → , A C → } \{\overrightarrow{AB},\overrightarrow{AC}\} { A B , A C } 两边长与 ∠ A \angle A ∠ A 有中线、中点的图 把中点两侧的两段取成基(如例 2 的 { C D → , D A → } \{\overrightarrow{CD},\overrightarrow{DA}\} { C D , D A } ) 题目给的那个长度关系
选基的收益全在”未知量变少”上 :基一选定,图上每个向量都变成两个数,题目里的条件也跟着
变成关于这些数的等式。原来要在图上找辅助线的题,就成了算术。
六、易错清单(按失分频率排)
基底共线还照用。 含参的题最容易中招:e ⃗ 1 \vec e_{1} e 1 、e ⃗ 2 \vec e_{2} e 2 的坐标里带字母时,
先验一次不共线(否则唯一性、比系数全部失效)。
丢掉交叉项 2 x y e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 2xy\,\vec e_{1}\cdot\vec e_{2} 2 x y e 1 ⋅ e 2 。 只有正交基才能丢。平行四边形、菱形、
正六边形为背景的题里,e ⃗ 1 ⋅ e ⃗ 2 ≠ 0 \vec e_{1}\cdot\vec e_{2}\ne0 e 1 ⋅ e 2 = 0 。
方向搞反。 D A → = − A D → \overrightarrow{DA}=-\overrightarrow{AD} D A = − A D 、B D → = − D B → \overrightarrow{BD}=-\overrightarrow{DB} B D = − D B 。
化基底时把每个向量的起点终点写出来核一遍,比事后检查快。
三点共线判据用错。 两个向量必须同起点,系数之和必须是 1 1 1 。
O P → = 2 O A → − O B → \overrightarrow{OP}=2\overrightarrow{OA}-\overrightarrow{OB} O P = 2 O A − O B 也共线(2 − 1 = 1 2-1=1 2 − 1 = 1 ),
而 O P → = 1 2 O A → + 1 2 O B → \overrightarrow{OP}=\frac{1}{2}\overrightarrow{OA}+\frac{1}{2}\overrightarrow{OB} O P = 2 1 O A + 2 1 O B 不但共线,
还告诉你 P P P 是中点。
把”唯一”理解成”系数天生唯一”。 换基底系数就变;唯一性是对固定基底说的。
用共线向量定理时忘了 a ⃗ ≠ 0 ⃗ \vec a\ne\vec 0 a = 0 。 存在性证明里的两步都用了它。
只把一部分向量化到基上就开始算。 化基底要化干净——留一个没化的向量,
后面就没法比系数,也没法平方。
七、这一节考过的真题(怎么读)
页面下方那份清单是派生的,逐年在长。现在挂在这一节上的两道,正好把定理的两半各用了一次:
浙江 2019 第 17 题 (正方形 A B C D ABCD A B C D 边长 1 1 1 ,四条边与两条对角线各配一个 ± 1 \pm1 ± 1 的系数,
求和向量模的最小值与最大值)。取 { A B → , A D → } \{\overrightarrow{AB},\overrightarrow{AD}\} { A B , A D } 为基底,
六个向量全化过去之后,那个和恒等于
( λ 1 − λ 3 + λ 5 − λ 6 ) A B → + ( λ 2 − λ 4 + λ 5 + λ 6 ) A D → (\lambda_{1}-\lambda_{3}+\lambda_{5}-\lambda_{6})\overrightarrow{AB}+(\lambda_{2}-\lambda_{4}+\lambda_{5}+\lambda_{6})\overrightarrow{AD} ( λ 1 − λ 3 + λ 5 − λ 6 ) A B + ( λ 2 − λ 4 + λ 5 + λ 6 ) A D
——六个向量、64 64 64 种符号的题,被这一步换成两个整数的题 。再用正交基把模写成
x 2 + y 2 \sqrt{x^{2}+y^{2}} x 2 + y 2 ,剩下的是纯算术。这道题是本节”用法二 + 用法三”的完整样板,
也是这一节目前的上限。
浙江 2015 第 15 题 (e ⃗ 1 \vec e_1 e 1 、e ⃗ 2 \vec e_2 e 2 是空间 单位向量、夹角 π 3 \dfrac{\pi}{3} 3 π ,
已知 b ⃗ ⋅ e ⃗ 1 \vec b\cdot\vec e_1 b ⋅ e 1 、b ⃗ ⋅ e ⃗ 2 \vec b\cdot\vec e_2 b ⋅ e 2 与”∣ b ⃗ − ( x e ⃗ 1 + y e ⃗ 2 ) ∣ \left|\vec b-(x\vec e_1+y\vec e_2)\right| b − ( x e 1 + y e 2 )
的最小值是 1 1 1 “,求 x 0 x_0 x 0 、y 0 y_0 y 0 与 ∣ b ⃗ ∣ \left|\vec b\right| b )。它用的是定理的另一半 ——
那句”有且只有一对 ”。两处都靠它:
存在性 那一半说,x e ⃗ 1 + y e ⃗ 2 x\vec e_1+y\vec e_2 x e 1 + y e 2 的终点铺满 过原点的一整张平面。
于是题面那句”对任意 x , y x,y x , y 都有 ⩾ \geqslant ⩾ “,说的正是”b ⃗ \vec b b 的终点到这张平面上各点的距离”,
最小的那个就是垂线段——一句冗长的代数条件被这一步读成了一个几何量。
唯一性 那一半说,使距离最小的那个点(垂足)只有一种写法。题面把它写成
x 0 e ⃗ 1 + y 0 e ⃗ 2 x_0\vec e_1+y_0\vec e_2 x 0 e 1 + y 0 e 2 ,那么 ( x 0 , y 0 ) (x_0,y_0) ( x 0 , y 0 ) 就是垂足的那一对系数,
“垂直于平面 ⇒ \Rightarrow ⇒ 与 e ⃗ 1 \vec e_1 e 1 、e ⃗ 2 \vec e_2 e 2 的数量积都为零”立刻给出二元一次方程组。
要留神的是 :本节定理管的只是”平面内”的向量,而这道题的 b ⃗ \vec b b 是空间向量、
一般不在 e ⃗ 1 , e ⃗ 2 \vec e_1,\vec e_2 e 1 , e 2 张成的平面上。所以不能直接写 b ⃗ = x e ⃗ 1 + y e ⃗ 2 \vec b=x\vec e_1+y\vec e_2 b = x e 1 + y e 2 ,
得先把它拆成”平面里的一截 + + + 垂直于平面的一截”。
这是本节定理搬到空间时最容易越界的地方 ,也是那道题唯一的坎。
浙江 2013 第 17 题 (e ⃗ 1 \vec e_1 e 1 、e ⃗ 2 \vec e_2 e 2 是夹角 30 ∘ 30^{\circ} 3 0 ∘ 的单位向量,
b ⃗ = x e ⃗ 1 + y e ⃗ 2 ≠ 0 ⃗ \vec b=x\vec e_1+y\vec e_2\ne\vec 0 b = x e 1 + y e 2 = 0 ,求 ∣ x ∣ ∣ b ⃗ ∣ \dfrac{\lvert x\rvert}{\lvert\vec b\rvert} ∣ b ∣ ∣ x ∣ 的最大值)。
这是”用法三”与”用法四”的一次正面对照。卷面走的是用法三:先按交叉项公式摊开
∣ b ⃗ ∣ 2 = x 2 + 3 x y + y 2 \lvert\vec b\rvert^{2}=x^{2}+\sqrt3\,xy+y^{2} ∣ b ∣ 2 = x 2 + 3 x y + y 2 ,再除以 x 2 x^{2} x 2 设 t = y x t=\dfrac yx t = x y 配方,得最大值 2 2 2 。
而用法四那条恒等式一行就到:∣ x ∣ ∣ b ⃗ ∣ ⩽ 1 sin 30 ∘ = 2 \dfrac{\lvert x\rvert}{\lvert\vec b\rvert}\leqslant\dfrac{1}{\sin 30^{\circ}}=2 ∣ b ∣ ∣ x ∣ ⩽ sin 3 0 ∘ 1 = 2 。
两条都该会 :前者是本节的通用手法,后者告诉你那个 2 2 2 不是巧合,它就是 1 sin θ \dfrac{1}{\sin\theta} sin θ 1 ,
夹角一换,答案跟着换。另外留意卷面那一步”除以 x 2 x^{2} x 2 “悄悄用掉了 x ≠ 0 x\ne0 x = 0 却没交代——
x = 0 x=0 x = 0 时比值是 0 0 0 ,补一句就闭合,不补就是漏了一整块定义域。
想再练”用法一”(比系数、三点共线),眼下站上没有挂在本节的真题,
就把课本例 1 的那句”发现”自己证一遍:x + y = 1 x+y=1 x + y = 1 与”P P P 在直线 A B AB A B 上”互为充要条件,
两个方向都写出来——这条判据后面在解析几何里会反复出现。