前言:從「黑盒子」看幾何:115年學測數a第20題

在立體幾何的學習中,我們通常習慣「順向操作」:給你三個邊長向量,你算出體積、算出表面積。

但如果今天情況反過來呢?

試著想像一個神秘的「平行六面體黑盒子」,你看不見它的邊長(稜邊),
只能測量它三個相鄰面(也就是 \( \vec{AB} \times \vec{AD} \) 這種外積向量)的數據。

請問,你有辦法只憑這些「面的資訊」,還原出這個盒子的體積,甚至找出它長得什麼樣子嗎?

這不只是一道計算題,這是物理學與工程學中常見的「逆向還原」思維。

今天我們就透過一道經典試題,來體驗這場優雅的向量推理。


數學史視角:吉布斯的遺產

在進入解題前,值得一提的是,我們今天習以為常的「外積」符號(Cross Product, \( \times \))與運算體系,
很大程度上歸功於美國數學物理學家 吉布斯 (Josiah Willard Gibbs)

在 \( 19 \) 世紀末,他為了描述電磁學與力學,
將原本複雜的四元數(Quaternions)簡化為我們現在使用的向量分析。

這道題目的核心——「向量三重積」(Vector Triple Product),
正是吉布斯當年為了處理晶體結構與波動力學所留下的強大工具。


題目解析:看見結構的「骨架」

我們先將題目中的代數資訊,轉化為幾何圖象。

已知平行六面體 \( PQRS-ABCD \),我們令三個從點 \( A \) 出發的邊向量為:

  • \( \vec{u} = \vec{AB} \)
  • \( \vec{v} = \vec{AD} \)
  • \( \vec{w} = \vec{AP} \)

題目給了我們三個「面的法向量」(注意,外積的幾何意義就是面的面積與法向):

  1. 底面向量:\( \vec{u} \times \vec{v} = (-5, 5, 5) \)
  2. 左側面向量:\( \vec{v} \times \vec{w} = (-2, 0, -4) \)
  3. 前側面向量:\( \vec{w} \times \vec{u} = (6, -10, -8) \)
  4. 已知條件:\( |\vec{w}| = |\vec{AP}| = 6 \)

我們的目標有兩個:

  1. 算出體積 \( V \)。
  2. 找出從 \( A \) 點出發,這個六面體上最遠的點距離是多少?

關鍵直觀:面與面的交線,就是稜邊!

這題最迷人的地方在於:如何從「面」推回「邊」?

請閉上眼睛想像一下:平行六面體的「左側面」和「前側面」相交在哪裡?

沒錯,它們相交於公共邊 \( \vec{w} \)(也就是 \( \vec{AP} \))。

在數學上,這意味著:如果我們把「左側面的法向量」與「前側面的法向量」再做一次外積,
產生的新向量會垂直於這兩個法向量,也就是說,它會平行於它們的公共稜邊 \( \vec{w} \)!

這就是向量三重積的幾何威力:

\[ (\vec{v} \times \vec{w}) \times (\vec{w} \times \vec{u}) \parallel \vec{w} \]


步驟一:優雅地算出體積

根據上述直觀,我們直接計算兩個已知面向量的外積: 令 \( \vec{N_2} = (-2, 0, -4) \),\( \vec{N_3} = (6, -10, -8) \)。

為了避免計算失誤,我們將其寫成三階行列式展開運算:

\[ \vec{N_2} \times \vec{N_3} = \left| \begin{array}{ccc} \vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \cr -2 & 0 & -4 \cr 6 & -10 & -8 \end{array} \right| \]

利用降階展開(注意中間項 \( \vec{j} \) 的變號):

\[ = \bigl(0 – 40\bigr)\vec{i} – \bigl(16 – (-24)\bigr)\vec{j} + \bigl(20 – 0\bigr)\vec{k} \] \[ = -40\vec{i} – (40)\vec{j} + 20\vec{k} \] \[ = (-40, -40, 20) \]

利用向量恆等式,這個結果其實等於: \[ (\vec{v} \times \vec{w}) \times (\vec{w} \times \vec{u}) = V \cdot \vec{w} \]

(這裡的 \( V \) 是體積,幾何上因為這個向量指向 \( \vec{w} \) 方向,且大小放大至 \( V \) 倍)。

我們取絕對值來觀察:

\[ |\vec{N_2} \times \vec{N_3}| = V \times |\vec{w}| \]

計算左邊的長度:

\[ \sqrt{(-40)^2 + (-40)^2 + 20^2} = 20\sqrt{4+4+1} = 20 \times 3 = 60 \]

已知 \( |\vec{w}| = 6 \),代入公式:

\[ 60 = V \times 6 \]

\[ \Longrightarrow \mathbf{V = 10} \]

體積為 \( 10 \),第一關破解!


步驟二:還原三邊長(逆向工程)

有了體積 \( V=10 \),我們就能利用上面的關係式,瞬間解出三邊向量 \( \vec{u}, \vec{v}, \vec{w} \)。

1. 求 \( \vec{w} \):

我們已知 \( (-40, -40, 20) = V \cdot \vec{w} = 10 \vec{w} \)。

\[ \vec{w} = \frac{1}{10}(-40, -40, 20) = (-4, -4, 2) \]

(驗算:\( |\vec{w}| = \sqrt{16+16+4} = 6 \),正確!)

2. 求 \( \vec{u} \)(利用循環輪替): 利用 \( \vec{N_3} \times \vec{N_1} = V \cdot \vec{u} \)。

\( \vec{N_3} = (6, -10, -8) \),\( \vec{N_1} = (-5, 5, 5) \)。

\[ \vec{u} = \frac{1}{10}(\vec{N_3} \times \vec{N_1}) \] 經過計算(讀者可自行練習外積): \[ \vec{u} = (-1, 1, -2) \]

3. 求 \( \vec{v} \): 利用 \( \vec{N_1} \times \vec{N_2} = V \cdot \vec{v} \)。

\( \vec{N_1} = (-5, 5, 5) \),\( \vec{N_2} = (-2, 0, -4) \)。

\[ \vec{v} = \frac{1}{10}(\vec{N_1} \times \vec{N_2}) \] 經過計算: \[ \vec{v} = (-2, -3, 1) \]

至此,我們完全「解剖」了這個六面體:

  • \( \vec{u} = (-1, 1, -2) \),長度平方 \( |\vec{u}|^2 = 6 \)
  • \( \vec{v} = (-2, -3, 1) \),長度平方 \( |\vec{v}|^2 = 14 \)
  • \( \vec{w} = (-4, -4, 2) \),長度平方 \( |\vec{w}|^2 = 36 \)

步驟三:幾何直觀的陷阱(最遠距離)

許多同學到這裡會直覺認為:「平行六面體最遠的點,一定是主對角線 \( \vec{u} + \vec{v} + \vec{w} \) 吧?」

小心!這是一個幾何陷阱。

最遠點取決於這三個向量之間的「夾角」。

如果三個向量張得很開(鈍角),主對角線確實最長;
但如果夾角有些是鈍角、有些是銳角,向量相加反而可能會「互相抵消」變短。

我們需要檢查頂點的組合。

平行六面體相對於起點 \( A \) 的頂點有:\( \vec{u}, \vec{v}, \vec{w}, \vec{u}+\vec{v}, \vec{v}+\vec{w}, \vec{w}+\vec{u}, \vec{u}+\vec{v}+\vec{w} \)。

讓我們觀察內積(判斷夾角):

  • \( \vec{u} \cdot \vec{v} = 2 – 3 – 2 = -3 \) (鈍角,相加會變短)
  • \( \vec{u} \cdot \vec{w} = 4 – 4 – 4 = -4 \) (鈍角,相加會變短)
  • \( \vec{v} \cdot \vec{w} = 8 + 12 + 2 = 22 \) (銳角,相加會變!)

直觀推論:

因為 \( \vec{u} \) 和其他兩個向量都是鈍角關係,
加上 \( \vec{u} \) 反而會把長度「拉回來」。只有 \( \vec{v} \) 和 \( \vec{w} \) 是「同心協力」向外延伸的。

我們來比較兩個候選人:

  1. 主對角線 \( \vec{P_{all}} = \vec{u} + \vec{v} + \vec{w} = (-7, -6, 1) \)距離平方:\( 49 + 36 + 1 = 86 \)
  2. 面上的對角線 \( \vec{P_{vw}} = \vec{v} + \vec{w} = (-6, -7, 3) \)距離平方:\( 36 + 49 + 9 = 94 \)

很明顯,\( 94 > 86 \)。

加上 \( \vec{u} \) 確實讓總長度縮水了。

因此,最長距離為:

\[ \sqrt{94} \]


總結與學習重點

這道題目從外積出發,最終回到了長度計算,完美的展示了向量分析的完整性。

  • 章節觀念:空間向量、外積幾何意義、向量三重積、長度與角度判斷。
  • 看見結構:面的外積的外積,會回到邊的方向(\( \vec{N_2} \times \vec{N_3} \parallel \vec{w} \))。
  • 數據檢驗:算出三邊後,別忘了快速心算長度確認是否符合題意。
  • 破除迷思:最長距離不一定是主對角線,要看向量之間的夾角關係(內積正負)。

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