Dot product of inner product (of in nl inproduct) is (zoals hierboven ook al gemeld) x1x2 + y1y2 + z1z2. Da's allemaal leuk en aardig, maar wat kun je ermee?
Stel we hebben V1 en V2 dan geldt:
V1 dot V2 = ||V1|| ||V2|| cos a
Waarbij ||V1|| de lengte van V1 is (wat met phytagoras te berekenen is) en a de hoek tussen beide vectoren. Waneer Beide vectoren eenheidsvectoren zijn is de lengte dus 1 en iets x1 is iets en kun je de lengtes dus gewoon weglaten.
Het inproduct wordt dus heel veel gebruikt bij het bepalen van de hoek tussen twee vectoren. Hierbij is bijvoorbeeld aan de belichting te denken waarbij de richtings vector van het licht wordt vergeleken met de normaal op het vlak.
- Using the vector equation of the plane the normal is substituted as Xn and the 3D point from which the normal originates is substituted as X.
- This Vector representation is equivalent to the widely known parametric form
-> parametric form?
parametrische voorstelling van een vlak is in de volgende vorm:
ax + by + cz + d = 0
De oplossing van deze vergelijking is een vlak in de ruimte. Datzelfde vlak kan ook worden gedefinieerd met een steunvector die wijst naar een willekeurig punt in het vlak en een normaal die de richting aangeeft (ik neem aan dat je wel weet dat een normaal loodrecht op het vlak staat

) Van de ene naar de andere vorm is eigenlijk heel simpel. Als je het uitrekend blijkt de normaal namelijk te bestaan uit (a,b,c). Door de steunvector dan in te vullen kun je ook simpel d achterhalen.
Zo'n parametrische voorstelling heeft op het gebied van collision detection nog een handige eigenschap. Door een punt in te vullen en vervolgens te kijken wat de uitkomst van de vergelijking is kan simpel gekeken worden aan welke kant van het vlak het punt lag. Dit wordt bv veelvuldig gebruikt bij BSP.
thougts: matrices... omg, it's all coming back to me 
Matrices is eigenlijk niks meer dan een set vergelijkingen samengevoegd. Door matrices te gebruiken kun je vervolgens van een aantal erg handige matrix eigenschappen gebruik maken. Belangrijkste eigenschap is de associativiteit

.