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在数学的线性代数领域中，两个n维向量正交的概念是非常重要的。简单来说，两个n维向量正交指的是它们在n维空间中的夹角为90度，即它们没有任何分量在相同的方向上。这种情况下，我们称这两个向量互为正交向量。 更详细地，假设我们有两个n维向量A和B，它们可以表示为A=(a1, a2, ..., an)和B=(b1, b2, ..., bn)。当这两个向量的点积（内积）为零时，即A·B = a1b1 + a2b2 + ... + an*bn = 0，我们就可以说向量A和B是正交的。这意味着向量A的每个分量与向量B的每个相应分量相乘再相加的结果为零，表明它们在任何一个方向上都没有重叠。 在实际应用中，正交性有着广泛的影响。例如，在统计学中，正交性可以用来确保数据变量之间相互独立；在物理学中，正交性可以描述两个力是否垂直作用于一个物体；在工程学中，正交性被用于设计正交实验，以减少实验误差。 总结来说，两个n维向量正交的含义是它们在多维空间中的方向相互垂直，没有分量在相同的方向上。这一特性在数学、科学和工程学的多个领域都有着重要的应用。