#L02 · 線形代数学 (Linear Algebra) · Lv.23Dマインドマップで見る
ベクトルの内積(ドット積)とコサイン類似度
J. W. Gibbs & Oliver Heaviside · 1881년
成分同士を掛けて足す単純な演算(∑ a_i b_i)が幾何学的ななす角(cos θ)と一致する驚異の公式であり、LLMベクトル検索(RAG)と3D照明シェーダーの核心です。
🧮 即時公式計算機 & グラフプロッター
ベクトル a_x
ベクトル a_y
ベクトル b_x
ベクトル b_y
내적 a · b
16.000
코사인 유사도 cos θ
0.8000
두 벡터 사잇각 θ
36.9°
前提概念ルート (Prerequisite Path) (10 STEP)
ルート解析機順番にクリックすると基礎から目標公式までの3Dネオン経路を辿れます。
幾何学的・直観的解説
두 벡터가 같은 방향(0°)을 바라보면 cos θ = 1 (유사도 최대), 수직(90°)이면 내적이 0 (무관함/직교), 반대 방향(180°)이면 -1 이 됩니다. 게임에서 적이 내 시야각 안에 있는지, 태양빛이 표면에 얼마나 수직으로 비치는지 단 한 줄로 판별합니다!
ステップ別 数式導出
- Step 1.1단계: 두 벡터 a, b와 차이 벡터 (a - b)가 이루는 삼각형에 제2코사인법칙을 적용합니다 → ‖a - b‖² = ‖a‖² + ‖b‖² - 2‖a‖‖b‖cos θ
- Step 2.2단계: 좌변을 성분별로 전개하면 ∑(a_i - b_i)² = ∑a_i² + ∑b_i² - 2∑a_i b_i 입니다.
- Step 3.3단계: 양변의 ‖a‖² + ‖b‖² 을 소거하고 -2로 나누면 ∑ a_i b_i = ‖a‖‖b‖cos θ 가 완벽히 증명됩니다.
AI・プログラミング実戦活用
LLMのSelf-Attention(Q·K^T内積)、RAGベクトルDB検索、3Dグラフィックスのランバート拡散照明(N·L)
#LLM Self-Attention Q·K#RAG Vector DB#3D Lighting Shader
const cosSim = (a:number[], b:number[]) => dot(a,b) / (norm(a) * norm(b));線形代数学 (Linear Algebra) — 同分野の関連公式
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