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🔢 vector scalar multiplication 計算機

專業免費的 vector scalar multiplication 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
( 3.0, 6.0, 9.0 ) 維度相同的結果向量
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是向量純量乘法?

向量純量乘法是指把一個數(稱為純量,記作 \lambda)和一個向量 a = (a_1, a_2, \dots, a_n) 相乘,得到一個新向量 c,其中每個分量都被這個純量乘過一遍。這是線性代數兩大基本運算之一(另一個是向量加法),在任何情況下的算法都完全相同——它是純粹的數學,沒有單位,也沒有任何國家或地區的特殊規則。

從幾何角度來看,乘以正純量會讓向量沿著原本的方向伸長或縮短;乘以負純量除了縮放之外還會把它翻轉到相反方向;而乘以零則會把它壓縮成零向量。

如何使用這個計算機

請以逗號分隔的數字輸入向量的各個分量(例如 1, 2, 3),接著輸入純量 \lambda。計算機會把每個分量都乘以 \lambda,並回傳一個維度相同的結果向量。負數、小數與零都可以輸入。

計算公式

給定 a = (a_1, a_2, \dots, a_n) 與純量 \lambda,結果為

\lambda a = \lambda≤ft(a_1, a_2, \dots, a_n\right) = ≤ft(\lambda a_1,\ \lambda a_2,\ \dots,\ \lambda a_n\right)

換句話說,對每個索引 i 而言:c_i = \lambda · a_i。輸出向量的維度永遠與輸入向量相同。

實例演算

設 a = (1, 2, 3)、\lambda = 3。則 c_1 = 3 × 1 = 3、c_2 = 3 × 2 = 6、c_3 = 3 × 3 = 9,因此 c = (3, 6, 9)。再看第二個例子:a = (-2, 0.5, 4) 且 \lambda = -2,得到 c = (4, -1, -8)。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

這是內積(點積)嗎?
不是。內積(點積)是兩個向量相乘並得到一個純量(單一數字)。這裡是用一個向量乘以一個純量,得到的結果仍然是向量。
\(\lambda = 0\) 會得到什麼?
會得到維度相同的零向量 \((0, 0, \dots, 0)\)。\(\lambda = 1\) 會讓向量保持不變,而 \(\lambda = -1\) 則會回傳相反(取負)的向量。
維度會改變嗎?
永遠不會——結果向量的分量數目,必定與輸入向量完全相同。