inner product（内积）：线性代数与泛函分析中的一种运算，用来把两个向量（或函数）映射为一个标量，并满足正定性、对称性/共轭对称性、线性等性质。它常用于定义长度（范数）与夹角（正交性）。
/nr prdkt/（美式常见）
/n prdkt/（英式常见）
The inner product of two vectors can be zero if they are orthogonal.
如果两个向量正交，它们的内积可以为零。
In a complex vector space, the inner product uses conjugation so that x, x is always nonnegative, which lets us define a meaningful norm and notion of angle.
在复向量空间中，内积会用到共轭运算，从而保证 x, x 总是非负，这使我们能够定义有意义的范数与角度概念。
inner 意为“内部的/内在的”，product 在数学语境里常指“乘积/积”。“inner product”直译为“内（部）乘积”，用来强调它是在同一空间内部对两个元素进行的“乘法式”配对，并产生一个标量结果；这一术语在近代线性代数与希尔伯特空间理论发展中逐渐固定下来。
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