把所有几何矢量收集到一起,构成一个集合,本身没什么可以研究的.在集合中我们说过,没有任何附加结构的集合中,元素叫什么都不重要,只有元素数量重要.
幸运的是,矢量集合有讨论的意义,因为我们可以引入了矢量的运算,这样,矢量集合就有了可以研究的运算结构.
两个矢量相加,结果是另一个矢量,具体定义如下:
如fig. 1 ,两个矢量相加,既可以使用平行四边形法则,也可以用三角形法则.平行四边形法则是指先将两个矢量移动到共同的起点,然后以它们为边做一个平行四边形,再由对角线得到相加后的矢量.三角形法则是指将第二个矢量的起点移动到第一个矢量的终点,然后作出从第一个矢量起点指向第二个矢量终点的矢量.容易证明,二者的结果是一样的.
若有多个矢量连续相加,我们既可以依次使用平行四边形法则,也可以分别把它们依次首尾相接,结果就是由起点指向终点的矢量.二者结果也是一样的,证明留作习题.
容易证明矢量的加法满足交换律(commutative property)
第二个矢量运算,是一个矢量和一个数字的乘积,得到一个矢量,称为数乘,我们用例子定义如下.
如fig. 2 ,一个矢量与一个正实数相乘,则方向不变,把长度乘以这个实数.若这个数是负数,则把矢量取反方向再把长度乘以这个实数数的绝对值即可.若 $\lambda, \mu$ 表示实数,容易证明分配律 $\lambda( \boldsymbol{\mathbf{A}} + \boldsymbol{\mathbf{B}} ) = \lambda \boldsymbol{\mathbf{A}} + \lambda \boldsymbol{\mathbf{B}} $ 和 $(\lambda+\mu) \boldsymbol{\mathbf{A}} = \lambda \boldsymbol{\mathbf{A}} + \mu \boldsymbol{\mathbf{A}} $,结合律 $\lambda(\mu \boldsymbol{\mathbf{A}} ) = (\lambda\mu) \boldsymbol{\mathbf{A}} $.
如果两个矢量的关系可以用 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} = \lambda \boldsymbol{\mathbf{B}} $ 表示,那么它们就是共线的.共线的充分必要条件是,两矢量方向相同或相反.
矢量除以标量的定义为乘以标量的倒数,即
特殊地,如果把一个矢量乘以 $-1$,那么它的长度不变,而方向相反.我们把这个新矢量叫做原矢量的逆矢量(inverse vector).矢量 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 的逆记为 $- \boldsymbol{\mathbf{A}} $.
由了加法和数乘,我们并不需要另外定义所谓的矢量减法,只需要把 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} - \boldsymbol{\mathbf{B}} $ 看成 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 加上 $ \boldsymbol{\mathbf{B}} $ 的逆即可,即
矢量的加减法和我们熟知的标量加减法有许多相似之处,我们甚至可以像标量移项一样对几何矢量的表达式进行移项.例如我们有表达式
一个小技巧是,在画矢量减法 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} - \boldsymbol{\mathbf{B}} = \boldsymbol{\mathbf{C}} $ 时,如果你忘记了 $ \boldsymbol{\mathbf{C}} $ 是从 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $ 指向 $ \boldsymbol{\mathbf{B}} $ 还是 $ \boldsymbol{\mathbf{B}} $ 指向 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} $,那么可以检查一下画出来的三个矢量是否满足 $ \boldsymbol{\mathbf{A}} = \boldsymbol{\mathbf{B}} + \boldsymbol{\mathbf{C}} $.
把有限个矢量 $ \boldsymbol{\mathbf{v}} _i$ 分别与若干实数 $c_i$ 相乘再相加就得到了这些矢量的一个线性组合
根据矢量加法和数乘的定义,容易得知任何有限个矢量的任何线性组合仍然是一个矢量.