두 벡터 의 inner product는 다음과 같다.
Inner product는 거리나 사이각을 measure 하는데 활용할 수 있다.
두 벡터의 cross(outer) product는 다음과 같으며 그 결과는 두 벡터에 orthogonal한 벡터가 된다. 두 벡터의 순서를 바꾸면 부호가 바뀐다.
Cross product는 to 의 linear mapping으로 skw-symmetric matrix(로 표현할 수 있다.
Standard cartesian frame에서 X축과 Y축의 cross product는 Z축이 된다.(Right-hand rule)
거리를 유지하는 mapping을 euclidean transformation이라 하며 으로 표현한다.
하지만, 두 점의 거리를 유지한다는 것은 rigid object moving을 충분히 표현하지 못한다.(거리는 유지하지만 phisically realizable한 경우->아래 예시는 rule of thumb을 위반한다.)
따라서, rigid-body motion은 거리와 orientation을 모두 유지해야 한다.
이는 norm of vector(distance)와 cross product(orientation)을 유지한다고 할 수 있다.
Rigid-body motion에 의한 transformation을 special euclidean transformation이라 한다.()
Inner product 는 polarization identity에 의해 norm 으로 표현할 수 있다.
따라서, 이기 때문에 rigid-body motion 에 대해 가 된다. 이는 두 벡터의 사이각이 변환 이후에도 유지됨을 의미한다.
위 특성들에 의해 rigid-body motion은 triple product(volume) 또한 유지한다.
3개의 camera frame에 대해서 각각의 가 존재한다고 할 때 이며 composition rule에 의해 가 된다.
또한, 이므로 inverse rule 도 정의된다.
General하게 표현하면 아래와 같다.