Betrag eines Vektors

Formeln und Beispiele zur Berechnung der Vektorlänge und des Betrags

Der Betrag eines Vektors (auch Magnitude, Länge oder Norm genannt) ist eine skalare Größe, die die Länge des Vektors im Raum angibt. Der Betrag wird mit Hilfe des Satzes des Pythagoras berechnet und ist eine fundamental wichtige Größe in der Vektorrechnung und Physik.

Der Betrag eines Vektors ist immer eine nicht-negative reelle Zahl und wird notiert als \(|\vec{v}|\), \(\|\vec{v}\|\) oder manchmal auch \(\text{mag}(\vec{v})\).

Grundkonzept: Der Satz des Pythagoras

Die Berechnung des Betrags basiert auf dem Satz des Pythagoras. Geometrisch kann ein Vektor als die Hypotenuse eines rechtwinkligen Dreiecks interpretiert werden, dessen Katheten den Komponenten des Vektors entsprechen.

Betrag eines Vektors - Rechtwinkliges Dreieck

Der Vektor \(\begin{bmatrix} 4 \\ 3 \end{bmatrix}\) als Hypotenuse eines rechtwinkligen Dreiecks mit Katheten 4 und 3

Nach dem Satz des Pythagoras gilt:

\[\displaystyle c^2 = a^2 + b^2 \implies c = \sqrt{a^2 + b^2}\]

Formeln für den Betrag

Betrag eines 2D-Vektors

Für einen Vektor \(\vec{v} = \begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix}\):

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{x^2 + y^2}\]

Betrag eines 3D-Vektors

Für einen Vektor \(\vec{v} = \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix}\):

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{x^2 + y^2 + z^2}\]

Allgemeine Formel für n-dimensionale Vektoren

Für einen Vektor \(\vec{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n \end{bmatrix}\):

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{v_1^2 + v_2^2 + \cdots + v_n^2} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} v_i^2}\]

Betragsquadrat

Das Quadrat des Betrags (oft für Berechnungen praktischer):

\[\displaystyle |\vec{v}|^2 = v_1^2 + v_2^2 + \cdots + v_n^2 = \sum_{i=1}^{n} v_i^2\]

Praktische Beispiele

Beispiel 1: 2D-Vektor

Gegeben: \(\vec{v} = \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix}\)

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{3^2 + 4^2} = \sqrt{9 + 16} = \sqrt{25} = 5\]

Beispiel 2: 3D-Vektor mit kleinen Zahlen

Gegeben: \(\vec{a} = \begin{bmatrix} 1 \\ 2 \\ 2 \end{bmatrix}\)

\[\displaystyle |\vec{a}| = \sqrt{1^2 + 2^2 + 2^2} = \sqrt{1 + 4 + 4} = \sqrt{9} = 3\]

Beispiel 3: 3D-Vektor mit größeren Zahlen

Gegeben: \(\vec{b} = \begin{bmatrix} -4 \\ 6 \\ -12 \end{bmatrix}\)

\[\displaystyle |\vec{b}| = \sqrt{(-4)^2 + 6^2 + (-12)^2} = \sqrt{16 + 36 + 144} = \sqrt{196} = 14\]

Beispiel 4: Betragsquadrat

Gegeben: \(\vec{v} = \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix}\), Betragsquadrat berechnen:

\[\displaystyle |\vec{v}|^2 = 3^2 + 4^2 = 9 + 16 = 25\]

Beispiel 5: Vektor mit negativen Komponenten

Gegeben: \(\vec{c} = \begin{bmatrix} -5 \\ -12 \end{bmatrix}\)

\[\displaystyle |\vec{c}| = \sqrt{(-5)^2 + (-12)^2} = \sqrt{25 + 144} = \sqrt{169} = 13\]
Hinweis:

Das Vorzeichen der Komponenten spielt keine Rolle, da diese quadriert werden. Der Betrag ist daher immer nicht-negativ: \(|\vec{v}| \geq 0\)

Eigenschaften des Betrags

Wichtige Eigenschaften:
  • \(|\vec{v}| \geq 0\) für alle Vektoren (nicht-negative Eigenschaft)
  • \(|\vec{v}| = 0 \iff \vec{v} = \vec{0}\) (nur der Nullvektor hat Betrag 0)
  • \(|k \cdot \vec{v}| = |k| \cdot |\vec{v}|\) für ein Skalar \(k\) (Skalierungseigenschaft)
  • \(|\vec{v} + \vec{w}| \leq |\vec{v}| + |\vec{w}|\) (Dreiecksungleichung)
  • \(|\vec{v} \cdot \vec{w}| \leq |\vec{v}| \cdot |\vec{w}|\) (Cauchy-Schwarz-Ungleichung)

Normalisierung: Einheitsvektor

Ein Einheitsvektor ist ein Vektor mit dem Betrag 1. Jeden Vektor kann man normalisieren, indem man ihn durch seinen Betrag teilt.

Formel der Normalisierung

\[\displaystyle \hat{v} = \frac{\vec{v}}{|\vec{v}|}\]

Beispiel: Normalisierung eines 2D-Vektors

Gegeben: \(\vec{v} = \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix}\), wir wissen \(|\vec{v}| = 5\)

\[\displaystyle \hat{v} = \frac{1}{5} \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0.6 \\ 0.8 \end{bmatrix}\]

Verifikation des Betrags:

\[\displaystyle |\hat{v}| = \sqrt{0.6^2 + 0.8^2} = \sqrt{0.36 + 0.64} = \sqrt{1} = 1\]

Zusammenfassung

2D-Betrag

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{x^2 + y^2}\]

3D-Betrag

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{x^2 + y^2 + z^2}\]

Allgemein

\[\displaystyle |\vec{v}| = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} v_i^2}\]

Normalisierung

\[\displaystyle \hat{v} = \frac{\vec{v}}{|\vec{v}|}\]



Weitere Vektor Berechnungen

Vektor Definition
Vektor berechnen
Vektor Addition
Vektor Subtraktion
Vektor Betrag
Vektor Skalarprodukt
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Winkel zwischen Vektoren
Vektor Spatprodukt

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