n次元単体の垂心の定義
n次元単体のi点から出る
i垂線(i=0~n)の(n+1)本全てが1点で交わるとき、この点を垂心と呼ぶ。
垂心が存在するならば、全ての

において

となるベクトルの方向にあるはずである。つまり、

は
![\mathbf{L}^T \mathbf{l}_H = \overset{[n]}{\mathbf{1}} v_0 = \begin{pmatrix} [1] & v_0 \\ & \vdots \\ & \vdots \\ [n] & v_0 \end{pmatrix} = \mathbf{L}^T \mathbf{l}_i - \mathbf{e}_i v_i = \begin{pmatrix} [1] & \vdots \\ [j \neq i] & \mathbf{l}_j \mathbf{l}_i \\ [j = i] & \mathbf{l}_i \mathbf{l}_i - v_i \\ [n] & \vdots \end{pmatrix}](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7BL%7D%5ET%20%5Cmathbf%7Bl%7D_H%20%3D%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B1%7D%7D%20v_0%20%3D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5B1%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20v_0%20%5C%5C%20%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Bn%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20v_0%20%5Cend%7Bpmatrix%7D%20%3D%20%5Cmathbf%7BL%7D%5ET%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%20-%20%5Cmathbf%7Be%7D_i%20v_i%20%3D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5B1%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Bj%20%5Cneq%20i%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cmathbf%7Bl%7D_j%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%20%5C%5C%20%5Bj%20%3D%20i%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%20-%20v_i%20%5C%5C%20%5Bn%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5Cend%7Bpmatrix%7D)
を満たせばよい。したがって、全ての

について
![v_0 = \mathbf{l}_j^T \mathbf{l}_k = (\mathbf{p}_j - \mathbf{p}_0)^T (\mathbf{p}_k - \mathbf{p}_0) [j \neq k]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=v_0%20%3D%20%5Cmathbf%7Bl%7D_j%5ET%20%5Cmathbf%7Bl%7D_k%20%3D%20%28%5Cmathbf%7Bp%7D_j%20-%20%5Cmathbf%7Bp%7D_0%29%5ET%20%28%5Cmathbf%7Bp%7D_k%20-%20%5Cmathbf%7Bp%7D_0%29%20%5Bj%20%5Cneq%20k%5D)
となるときに限り垂心が存在し、

となる。
等内積単体定理
n次元単体の0点を始点とする異なる有向辺の内積値の全てが
![\mathbf{l}_j^T \mathbf{l}_k = v_0 [(j,k = 1 \sim n) & (j \neq k)]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7Bl%7D_j%5ET%20%5Cmathbf%7Bl%7D_k%20%3D%20v_0%20%5B%28j%2Ck%20%3D%201%20%5Csim%20n%29%20%26amp%3Bamp%3B%20%28j%20%5Cneq%20k%29%5D)
となるなら、そのn次元単体のi点を始点とする異なる有向辺の内積値の全ては
![(\mathbf{l}_j - \mathbf{l}_i)^T (\mathbf{l}_k - \mathbf{l}_i) = \mathbf{l}_i^T \mathbf{l}_i - v_0 = v_i [(i,j,k = 0 \sim n) & (i \neq j \neq k \neq i)]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%28%5Cmathbf%7Bl%7D_j%20-%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%29%5ET%20%28%5Cmathbf%7Bl%7D_k%20-%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%29%20%3D%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%5ET%20%5Cmathbf%7Bl%7D_i%20-%20v_0%20%3D%20v_i%20%5B%28i%2Cj%2Ck%20%3D%200%20%5Csim%20n%29%20%26amp%3Bamp%3B%20%28i%20%5Cneq%20j%20%5Cneq%20k%20%5Cneq%20i%29%5D)
となる。このn次元単体を等内積単体と呼ぶ。
等内積単体の性質の方向表記
等内積単体の方向行列の内積行列を
![\mathbf{V} = \mathbf{L}^T \mathbf{L} = \begin{pmatrix} v_1 + v_0 & v_0 & \cdots & v_0 \\ v_0 & v_2 + v_0 & \ddots & \vdots \\ \vdots & \ddots & \ddots & v_0 \\ v_0 & \cdots & v_0 & v_n + v_0 \end{pmatrix} = \mathbf{\Sigma}[\mathbf{v}] + \overset{[n]}{\mathbf{1}} v_0 \overset{[n]}{\mathbf{1}}^T](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7BV%7D%20%3D%20%5Cmathbf%7BL%7D%5ET%20%5Cmathbf%7BL%7D%20%3D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20v_1%20%2B%20v_0%20%26amp%3Bamp%3B%20v_0%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Ccdots%20%26amp%3Bamp%3B%20v_0%20%5C%5C%20v_0%20%26amp%3Bamp%3B%20v_2%20%2B%20v_0%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cddots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Cvdots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cddots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cddots%20%26amp%3Bamp%3B%20v_0%20%5C%5C%20v_0%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Ccdots%20%26amp%3Bamp%3B%20v_0%20%26amp%3Bamp%3B%20v_n%20%2B%20v_0%20%5Cend%7Bpmatrix%7D%20%3D%20%5Cmathbf%7B%5CSigma%7D%5B%5Cmathbf%7Bv%7D%5D%20%2B%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B1%7D%7D%20v_0%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B1%7D%7D%5ET)
(ベクトル

の要素を対角成分に持つ対角行列を
![\mathbf{\Sigma}[\mathbf{v}]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7B%5CSigma%7D%5B%5Cmathbf%7Bv%7D%5D)
で表す)とし方向等内積行列と呼ぶ。
方向等内積行列

は

とすれば、
![\mathbf{C}[\mathbf{V}] = \begin{pmatrix} \overset{[n]}{\mathbf{0}} \overset{[n \times n]}{\mathbf{E}} \end{pmatrix} \tilde{\mathbf{C}}\left[ \mathbf{\Sigma}[\tilde{\mathbf{v}}] \right] \begin{pmatrix} \overset{[n]}{\mathbf{0}} \overset{[n \times n]}{\mathbf{E}} \end{pmatrix}^T](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7BC%7D%5B%5Cmathbf%7BV%7D%5D%20%3D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B0%7D%7D%20%5Coverset%7B%5Bn%20%5Ctimes%20n%5D%7D%7B%5Cmathbf%7BE%7D%7D%20%5Cend%7Bpmatrix%7D%20%5Ctilde%7B%5Cmathbf%7BC%7D%7D%5Cleft%5B%20%5Cmathbf%7B%5CSigma%7D%5B%5Ctilde%7B%5Cmathbf%7Bv%7D%7D%5D%20%5Cright%5D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B0%7D%7D%20%5Coverset%7B%5Bn%20%5Ctimes%20n%5D%7D%7B%5Cmathbf%7BE%7D%7D%20%5Cend%7Bpmatrix%7D%5ET)
となる性質がある。
このことより、
![\mathbf{V}^{-1} \overset{[n]}{\mathbf{1}} = \frac{\mathbf{C}[\mathbf{V}] \overset{[n]}{\mathbf{1}}}{\det[\mathbf{V}]} = \frac{\frac{1}{v_0}}{\sum_{j=0}^n \frac{1}{v_j}} \begin{pmatrix} \frac{1}{v_1} \\ \vdots \\ \frac{1}{v_n} \end{pmatrix}](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7BV%7D%5E%7B-1%7D%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B1%7D%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cmathbf%7BC%7D%5B%5Cmathbf%7BV%7D%5D%20%5Coverset%7B%5Bn%5D%7D%7B%5Cmathbf%7B1%7D%7D%7D%7B%5Cdet%5B%5Cmathbf%7BV%7D%5D%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_0%7D%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5En%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_j%7D%7D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_1%7D%20%5C%5C%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_n%7D%20%5Cend%7Bpmatrix%7D)
と書ける。
n次元単体の0点から垂心への方向ベクトル 
n次元単体の垂心はそのn次元単体の方向行列の内積行列が

という方向等内積行列となる(等内積単体となる)場合に限り存在し、方向ベクトルは
![\mathbf{l}_H = \mathbf{L} \mathbf{V}^{-1} \mathbf{1} v_0 = \mathbf{L} \begin{pmatrix} [1] & \vdots \\ [i] & \frac{\frac{1}{v_i}}{\sum_{j=0}^n \frac{1}{v_j}} \\ [n] & \vdots \end{pmatrix}](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7Bl%7D_H%20%3D%20%5Cmathbf%7BL%7D%20%5Cmathbf%7BV%7D%5E%7B-1%7D%20%5Cmathbf%7B1%7D%20v_0%20%3D%20%5Cmathbf%7BL%7D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5B1%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Bi%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cfrac%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_i%7D%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5En%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_j%7D%7D%20%5C%5C%20%5Bn%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5Cend%7Bpmatrix%7D)
となる。
原点からn次元単体の垂心への位置ベクトル 
n次元単体の垂心は
![(\mathbf{p}_j - \mathbf{p}_0)^T (\mathbf{p}_k - \mathbf{p}_0) = v_0 [j \neq k]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%28%5Cmathbf%7Bp%7D_j%20-%20%5Cmathbf%7Bp%7D_0%29%5ET%20%28%5Cmathbf%7Bp%7D_k%20-%20%5Cmathbf%7Bp%7D_0%29%20%3D%20v_0%20%5Bj%20%5Cneq%20k%5D)
(j,k=1~n)となるときに限り存在し、

(i=1~n)とおけば、位置ベクトルは
![\mathbf{p}_H = \mathbf{p}_0 + \mathbf{l}_H = \mathbf{P} \begin{pmatrix} [0] & \vdots \\ [i] & \frac{\frac{1}{v_i}}{\sum_{j=0}^n \frac{1}{v_j}} \\ [n] & \vdots \end{pmatrix}](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Cmathbf%7Bp%7D_H%20%3D%20%5Cmathbf%7Bp%7D_0%20%2B%20%5Cmathbf%7Bl%7D_H%20%3D%20%5Cmathbf%7BP%7D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%20%5B0%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Bi%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cfrac%7B%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_i%7D%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5En%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bv_j%7D%7D%20%5C%5C%20%5Bn%5D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5Cend%7Bpmatrix%7D)
と書ける。
等内積単体の性質の辺乗・位置表記
n次元等内積単体(全てのi,j,k(=0~n)に対して
![(\mathbf{p}_j - \mathbf{p}_i)^T (\mathbf{p}_k - \mathbf{p}_i) = v_i [i \neq j \neq k \neq i]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%28%5Cmathbf%7Bp%7D_j%20-%20%5Cmathbf%7Bp%7D_i%29%5ET%20%28%5Cmathbf%7Bp%7D_k%20-%20%5Cmathbf%7Bp%7D_i%29%20%3D%20v_i%20%5Bi%20%5Cneq%20j%20%5Cneq%20k%20%5Cneq%20i%5D)
)において辺乗行列は
![\tilde{\mathbf{B}} = \begin{pmatrix} 0 & \frac{v_0 + v_1}{2} & \cdots & \frac{v_0 + v_n}{2} \\ \frac{v_1 + v_0}{2} & 0 & \ddots & \vdots \\ \vdots & \ddots & \ddots & \frac{v_{n-1} + v_n}{2} \\ \frac{v_n + v_0}{2} & \cdots & \frac{v_n + v_{n-1}}{2} & 0 \end{pmatrix} = \frac{\mathbf{1} \tilde{\mathbf{v}}^T + \tilde{\mathbf{v}} \mathbf{1}^T}{2} - \Sigma[\tilde{\mathbf{v}}]](http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chf=bg,s,ffffff00&chco=000000ff&chs=25&chl=%5Ctilde%7B%5Cmathbf%7BB%7D%7D%20%3D%20%5Cbegin%7Bpmatrix%7D%200%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cfrac%7Bv_0%20%2B%20v_1%7D%7B2%7D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Ccdots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cfrac%7Bv_0%20%2B%20v_n%7D%7B2%7D%20%5C%5C%20%5Cfrac%7Bv_1%20%2B%20v_0%7D%7B2%7D%20%26amp%3Bamp%3B%200%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cddots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cvdots%20%5C%5C%20%5Cvdots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cddots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cddots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cfrac%7Bv_%7Bn-1%7D%20%2B%20v_n%7D%7B2%7D%20%5C%5C%20%5Cfrac%7Bv_n%20%2B%20v_0%7D%7B2%7D%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Ccdots%20%26amp%3Bamp%3B%20%5Cfrac%7Bv_n%20%2B%20v_%7Bn-1%7D%7D%7B2%7D%20%26amp%3Bamp%3B%200%20%5Cend%7Bpmatrix%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cmathbf%7B1%7D%20%5Ctilde%7B%5Cmathbf%7Bv%7D%7D%5ET%20%2B%20%5Ctilde%7B%5Cmathbf%7Bv%7D%7D%20%5Cmathbf%7B1%7D%5ET%7D%7B2%7D%20-%20%5CSigma%5B%5Ctilde%7B%5Cmathbf%7Bv%7D%7D%5D)
と書ける。
また、

とすると、

と書ける。
最終更新:2008年07月07日 04:33