切比雪夫

距离计算方法总结 　　在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息熵 1. 欧氏距离 (Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 　　也可以用表示成向量运算的形式： (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2

　　在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息熵 1. 欧氏距离 (Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 　　也可以用表示成向量运算的形式： (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离 X

本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息熵 1. 欧氏距离 (Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 　　也可以用表示成向量运算的形式： (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离 X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X,'euclidean') 结果： D = 1.0000 2.0000 2.2361 2. 曼哈顿距离 (Manhattan Distance)

转载请注明出处（￣︶￣）↗ https://blog.csdn.net/surpass2019/article/details/103789360 转载请注明出处（￣︶￣）↗ 转载请注明出处（￣︶￣）↗ 快速链接 常见的加速方法 空间跳跃加速方法ESS ESS基本思想 计算生成occupancy_map 计算生成distance_map 代码分析 计算着色器语法 occupancy_map.comp distance_map.comp 开学前老板就分了体绘制的方向，在知道了基础的光线投射算法（一种经典的体绘制方法）后，我开始寻找速度更快的体绘制方法，来提高渲染的帧率。经典的光线投射算法如果以后有时间，我就详细记录一下，这次来认真梳理一下一种加速体绘制的方法——基于切比雪夫空间距离的空间跳跃体绘制算法。 很惭愧，我的学习和理解能力不咋地，有不对的地方希望大佬指出来，一起讨论！一起进步~ 常见的加速方法 今天分享的这篇论文是基于光线投射算法的，而体绘制（将三维立体的内部信息呈现在最后的二维纹理中）这一领域，实现绘制的算法除了光线投射算法，还有其他的方法，比如最大强度投影算法，抛雪球法（足迹表法），剪切曲变法（在CPU上速度最快的体绘制方法？）等等，不同的体绘制方法都有基于这种方法的加速手段，于是这些加速算法今天都不考虑==，提供一些搜索的关键字咯： 早期光线终止（Early Ray

计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是推荐算法中一个关键部分 ,相似性的度量可以通过计算距离来实现 在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息熵 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离： 　　也可以用表示成向量运算的形式： (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X

相控阵天线中，直线阵列作为重要的一种，有着极为广泛的应用。切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法。 切比雪夫方法主要是实现低副瓣、窄波束： 其产生的核心如下： 我的理解： 因为能量守恒，所有副瓣都一样的时候，能量会更多的集中在副瓣中， 主瓣最大增益也不会改变，这样就可以使主瓣窄，副瓣电平降低。G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数，可以得到： 当具体应用时，解决方案如下： 话不多说，其Matlab中的程序如下： 1 % 2019-11 2 % 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 （端射阵） 3 4 close all; 5 clear 6 % digits(3); 7 8 % 参数设置 9 lamda = 1; % 波长 10 d = lamda * 0.6; % d为阵元间距 11 theta0 = (100/180)*pi; % 扫描角度 12 theta = 0: 0.01 : pi; % Θ为方向角 13 u = pi*d*(cos(theta)-cos(theta0))/lamda; 14 %T = Chebyshev; % T为切比雪夫恒等式系数矩阵 15 N = 10; % N为直线阵的阵元数量，M为一侧的单元数(对称) 16 R0dB = 26; % R0dB为副瓣电平 17 18 if (mod(N,2)==0) 19 M = N / 2; 20 parity =

小结啥啊 很久之前写的 不过现在忘了 来复习一下 不过这种题 不会写暴力 也是很简单啊 但是分少啊qwq 1 欧式距离 也就是我们常说的 欧几里得距离 也就是 $z=\sqrt{x^2+y^2}$ 然后也就是对应到平面上 求两个点的距离的时候 用横纵坐标之差 然后开根号 即可 就是 现在在班里学习文化课 的同学 数学课本上的 计算公式 很好理解 不过 这种一般用于 题目给定你是 这样计算距离 至于 优化 我没见过什么 比较大的优化吧 或许 是我写题少 那么存在一个例题 就是奶酪qwq 奶酪好啊 题目 这里定义了一下 三维平面的计算公式 不过是多了一个维度z 此时距离 我们按照题目给定的计算方法 显然 我们发现这是一个 并查集维护连通性的问题 那么怎么联通 一定是两个球体中心之间的距离 小于等于给定的 2*r 才能相切或者相交 由于我们发现开根号是此类问题的不好处理的地方 那么我们不妨考虑 此时两边平方 即可 #include<bits/stdc++.h> typedef long long ll; const ll N=1100; ll T,n,h,r,x[N],y[N],z[N],father[N],d[N],u[N]; template<typename T>inline void read(T &x) { x=0;T f=1,ch=getchar(); while(

相控阵天线中，直线阵列作为重要的一种，有着极为广泛的应用。切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法。 切比雪夫方法主要是实现低副瓣、窄波束： 其产生的核心如下： 我的理解： 因为能量守恒，所有副瓣都一样的时候，能量会更多的集中在副瓣中， 主瓣最大增益也不会改变，这样就可以使主瓣窄，副瓣电平降低。G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数，可以得到： 当具体应用时，解决方案如下： 话不多说，其Matlab中的程序如下： 1 % 2019-11 2 % 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 （端射阵） 3 4 close all; 5 clear 6 % digits(3); 7 8 % 参数设置 9 lamda = 1; % 波长 10 d = lamda * 0.6; % d为阵元间距 11 theta0 = (100/180)*pi; % 扫描角度 12 theta = 0: 0.01 : pi; % Θ为方向角 13 u = pi*d*(cos(theta)-cos(theta0))/lamda; 14 %T = Chebyshev; % T为切比雪夫恒等式系数矩阵 15 N = 10; % N为直线阵的阵元数量，M为一侧的单元数(对称) 16 R0dB = 26; % R0dB为副瓣电平 17 18 if (mod(N,2)==0) 19 M = N / 2; 20 parity =

先来看一下曼哈顿距离和切比雪夫距离的定义。（以下我可能用 \(D_m,D_q\) 来表示两者） 曼哈顿距离： \(|x_1-x_2|+|y_1-y_2|\) 切比雪夫距离： \(max(|x_1-x_2|,|y_1-y_2|)\) 至于为什么说他俩关系♂，就是因为他们可以相互转化！ 转换关系如下：当坐标为 \((x,y)\) ʱ \(D_m=\) 坐标为 \((x+y,x-y)\) 时的 \(D_q\) \(D_q=\) 坐标为 \((\dfrac{x+y}{2},\dfrac{x-y}{2})\) 时的 \(D_q\) 经过向 \(Itst\) 神仙询问，将其区分开来： \(D_m\) 常用于求和，而 \(D_q\) 常用于 \(max,min\) 而其中的绝对值，可以用排序去掉。 \(LuoguP2906Cow Neighborhoods\) 做法：现将曼哈顿距离转化为切比雪夫，排序，枚举每个点，删掉 \(x\) 的差已经大于 \(C\) 的点。 再用 \(set\) 维护新 \(y_i\) （及点的编号），找到第一个满足条件的点后就加群，在判断前一个是否满足，加群。 群的关系用并查集维护就好了。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long inline int read() { int

今天看了一些题，但着实不是好题，只是对知识的应用，有欧拉定理，扩展欧几里得，容斥定理，博弈论等内容，就没有记录下来。但是当我反问自己学到了什么，我感觉是很模糊的，首先是因为题目本身比较简单，基本上看出用什么知识点解决就可以直接套板子，关于板子的变形比较少，需要注意的就只是特判0和1等。 以前做题时接触过切比雪夫定理，那道题给出了切比雪夫定理的百度百科，但是我没用上。直接自己手推得公式推了老久做的，现在一看，这个定理完全可以作为知识的储备。 还有新知识卡特兰数，开始搞吧。 来源： CSDN 作者： 狠人王 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43238423/article/details/102247272