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在数学的向量代数中，平面向量a的平方是一个非常有效的不雅点。简单来说，平面向量a的平方等于向量a与本身的点积。 具体来说，假如我们有一个二维平面向量a = (a_x, a_y)，其中a_x跟a_y分辨是向量在x轴跟y轴上的分量，那么向量a的平方可能表示为a·a，也就是向量与其本身的点积打算。 点积的打算公式是：a·a = a_x^2 + a_y^2。这意味着向量a的每个分量都被平方，然后将成果相加掉掉落向量a的平方。 这个成果现实上是一个标量，而不是一个向量。它表示向量a的长度（或模长）的平方，根据勾股定理，这与向量在二维空间中的现实长度直接相干。 比方，假如向量a = (3, 4)，那么a的平方就是3^2 + 4^2 = 9 + 16 = 25。这个数值25，现实上是向量a长度5的平方。 总结来说，平面向量a的平方，即向量a与其本身的点积，不只供给了向量长度的信息，并且在向量运算跟多少何分析中有着广泛的利用。