搜寻用于向量计算的数学算法

以下是一个使用Python实现向量计算的示例代码：

import numpy as np

# 向量加法
def vector_addition(v1, v2):
    if len(v1) != len(v2):
        raise ValueError("Vectors must have the same length")
    return [x + y for x, y in zip(v1, v2)]

# 向量减法
def vector_subtraction(v1, v2):
    if len(v1) != len(v2):
        raise ValueError("Vectors must have the same length")
    return [x - y for x, y in zip(v1, v2)]

# 向量乘法（点积）
def dot_product(v1, v2):
    if len(v1) != len(v2):
        raise ValueError("Vectors must have the same length")
    return sum([x * y for x, y in zip(v1, v2)])

# 向量乘法（叉积）
def cross_product(v1, v2):
    if len(v1) != 3 or len(v2) != 3:
        raise ValueError("Vectors must have length 3")
    return np.cross(v1, v2)

# 向量标准化
def normalize_vector(v):
    norm = np.linalg.norm(v)
    if norm == 0:
        return v
    return [x / norm for x in v]

# 示例用法
v1 = [1, 2, 3]
v2 = [4, 5, 6]

print("Vector Addition:", vector_addition(v1, v2))
print("Vector Subtraction:", vector_subtraction(v1, v2))
print("Dot Product:", dot_product(v1, v2))
print("Cross Product:", cross_product(v1, v2))
print("Normalized Vector:", normalize_vector(v1))

这个示例代码包含了常见的向量计算算法，包括向量加法、向量减法、点积、叉积和向量标准化。你可以通过传入不同的向量来进行计算，并根据需要进行修改和扩展。