曼哈顿FOV笔记
曼哈顿逻辑笔记
曼哈顿逻辑笔记
曼哈顿逻辑笔记主要涉及到曼哈顿距离和曼哈顿最小生成树。
曼哈顿距离是平面上两点之间的距离计算方式,具体为两点在横坐标和纵坐标上的差值的绝对值之和。
在曼哈顿空间中,点可以表示现实世界中的位置或状态,通过曼哈顿距离可以计算两个点之间的相对距离。
曼哈顿最小生成树是平面上若干个点,他们两两之间存在一条权为其dis的边,求这个图的最小生成树。
在计算过程中,可以利用曼哈顿距离的性质,将问题转化为在四个象限共分为八份中寻找最近点的问题,以降低计算的复杂度。
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曼哈顿计划讲解
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曼哈顿距离破案公式
曼哈顿距离破案公式曼哈顿距离破案公式在犯罪侦破的过程中,如何在海量的数据中找出嫌疑人是警方面临的关键问题。
传统的调查方法很难从复杂的数据中找出规律,而建立数学模型则成为一个有效的解决方案。
曼哈顿距离破案公式就是其中之一。
曼哈顿距离是空间中两点之间的距离,它不同于欧几里得距离,欧几里得距离只考虑直线距离,而曼哈顿距离是沿着坐标轴的距离之和。
例如,对于平面上的两个点P (x1,y1)和Q(x2,y2),它们之间的曼哈顿距离为|x2-x1|+|y2-y1|。
虽然曼哈顿距离并不符合我们对距离的一些基本要求,但是它也有它独特的应用场景。
在大规模数据分析中,我们往往需要从众多的数据中找出与目标数据最为接近的数据。
而曼哈顿距离则可以有效地衡量两个数据之间的相似度。
曼哈顿距离破案公式则是基于曼哈顿距离来建立的一套侦破模型。
在曼哈顿距离破案公式中,我们将案件中的地点和时间信息抽象为平面直角坐标系中的点。
然后我们可以将嫌疑人的行动路径表示为一个序列P,其中Pi表示嫌疑人在时间i的位置信息。
通过计算曼哈顿距离,我们可以得到任意两个点之间的距离,例如两个嫌疑人之间或者是一个嫌疑人在不同的时间点之间的距离。
通过对这些距离进行分析,我们可以得出一些有助于侦破的结论。
例如,我们可以通过分析两个嫌疑人之间的距离是否越来越近来推断嫌疑人是否有交集。
还可以通过分析一个嫌疑人在不同的时间点之间的距离是否一致,来推断嫌疑人是否利用了交通工具,以及在什么时间和地点使用交通工具。
曼哈顿距离破案公式还可以和其他的数据分析技术结合起来,例如聚类分析、主成分分析等。
通过将曼哈顿距离破案公式和其他的数学模型结合起来,我们可以更加全面地分析犯罪事件,提高大规模案件数据的分析效率和准确度,提高犯罪侦破效率。
总之,曼哈顿距离破案公式是一个非常有价值的犯罪数据分析工具。
在现代犯罪侦破工作中,大量的数据需要用适当的方式进行获取、管理、分析和处理。
曼哈顿距离破案公式的出现,让复杂信息的分析更加简单和快捷,也为全球各国的犯罪侦破工作提供了更加系统、全面和高效的指导和帮助。
曼哈顿距离计算原理
曼哈顿距离计算原理在数学和计算机科学的领域中,距离的计算方式有多种,而曼哈顿距离是其中一种较为特别且实用的概念。
那么,什么是曼哈顿距离呢?让我们一步步来揭开它的神秘面纱。
想象一下,你身处一个规划整齐的城市,街道都是横平竖直的,就像一个巨大的棋盘。
你要从一个点走到另一个点,只能沿着水平和垂直的街道走,不能走斜线。
那么,你走过的水平距离和垂直距离的总和,就是这两个点之间的曼哈顿距离。
为了更直观地理解,我们假设在一个二维平面上有两个点 A(x1, y1) 和 B(x2, y2)。
那么,这两点之间的曼哈顿距离 d 可以通过以下公式计算:d =|x1 x2| +|y1 y2| 。
这里的“||”表示取绝对值。
为什么要用绝对值呢?这是因为距离不能是负数。
不管是在 x 方向还是 y 方向,移动的距离都是正的。
比如说,如果 x1 是 3,x2 是 5,那么在 x 方向上的距离就是|3 5| = 2;如果 y1 是 2,y2 是 7,那么在 y 方向上的距离就是|2 7| = 5。
最后把这两个方向上的距离加起来 2 + 5 = 7,这就是 A 点和 B 点之间的曼哈顿距离。
与我们熟悉的欧几里得距离相比,曼哈顿距离有着独特的特点和应用场景。
欧几里得距离是两点之间的直线距离,就像我们在几何中学习的那样,通过勾股定理计算。
而曼哈顿距离更侧重于考虑在规则的网格或路径中移动的成本。
在实际应用中,曼哈顿距离常常出现在路径规划、图像处理、数据分析等领域。
比如在物流配送中,货车只能沿着城市的街道行驶,不能穿越建筑物或者走斜线,这时计算两个地点之间的曼哈顿距离就能更准确地估计运输成本和时间。
在图像处理中,当比较两个像素的相似性或者计算图像的特征时,曼哈顿距离也能发挥作用。
假设我们有两个像素,它们的颜色值可以表示为三个分量(比如红、绿、蓝)。
通过计算这两个像素在每个颜色分量上的差值的绝对值之和,就能得到它们之间的曼哈顿距离,从而判断它们的相似程度。
向量间曼哈顿距离 颜色识别-概述说明以及解释
向量间曼哈顿距离颜色识别-概述说明以及解释1.引言在撰写本文之前,首先需要了解向量间曼哈顿距离和颜色识别的基本概念和应用。
本文将介绍向量间曼哈顿距离的定义和计算方法,以及颜色识别的概述和应用场景。
1.1 概述在计算机科学和数学领域,向量间曼哈顿距离是一种衡量两个向量之间的差异程度的度量方法。
它是通过计算两个向量中对应元素差的绝对值之和来衡量它们之间的距离。
曼哈顿距离得名于纽约曼哈顿区的城市街区地理结构,因为在该地区,行走只能沿着网格状的街道,而不像其他地区可以直接穿越建筑物。
因此,曼哈顿距离类似于在网格状的街区中行走的距离,必须按照直角路径移动。
颜色识别是一种计算机视觉领域的应用,其目的是从图像或视频中自动识别和分析不同的颜色。
通过使用计算机算法和技术,可以将像素的颜色信息转换为数字表示,并进行颜色空间的计算和比较,以实现颜色的识别和分类。
颜色识别在许多领域中都具有广泛的应用,比如图像处理、机器视觉、物体检测和跟踪等。
本文将重点介绍向量间曼哈顿距离和颜色识别的关系及其应用场景。
通过分析两个向量之间的曼哈顿距离,可以实现颜色识别任务,从而对不同颜色的像素进行分类和分析。
在接下来的章节中,我们将详细介绍向量间曼哈顿距离的定义和计算方法,以及颜色识别的概述和应用场景。
接下来的章节将依次介绍向量间曼哈顿距离和颜色识别的相关内容。
在向量间曼哈顿距离的部分,我们将详细讨论它的定义和计算方法,包括如何应用曼哈顿距离来衡量两个向量之间的差异程度。
而在颜色识别的部分,我们将介绍颜色的表示和计算方法,并探讨颜色识别在不同领域的应用场景。
希望通过本文的介绍,读者能够更好地理解向量间曼哈顿距离和颜色识别,并掌握它们在实际应用中的意义和作用。
同时,本文也可以作为进一步研究和学习的指导,为读者提供有关向量间曼哈顿距离和颜色识别的基础知识和思路。
1.2 文章结构文章结构文章主要分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言在引言部分,首先要给出整个文章的背景和研究领域的概述,介绍向量间曼哈顿距离和颜色识别的研究背景和意义。
曼哈顿距离的命名
曼哈顿距离的命名曼哈顿距离是一个在空间分析领域里应用普遍的距离加权算法,它最初是由俄国科学家费洛夫提出的,他将它作为一种“空间分流逻辑”的基础。
在1972年,克劳德曼哈顿提出了“曼哈顿距离”的概念,并用于地图测量和地理学,因此被称为“曼哈顿距离”。
曼哈顿距离的定义是:对两个点之间的距离,按照其在横轴和纵轴上的距离,沿着单位步长距离的和,计算而得到。
也就是说,它是把所有坐标轴方向上的距离之和,作为两个点之间的距离。
曼哈顿距离被广泛应用于许多方面,其中包括地理学专业估计距离和距离加权,机器学习和图像处理,数量学习等,甚至在搜索引擎算法中,都有着广泛的应用。
曼哈顿距离的衡量标准与传统的欧氏距离和几何距离有些不同,它更加简单,也更加实用。
曼哈顿距离可以衡量空间中两点之间的距离,而算法在计算两点之间距离时,只考虑行方向和列方向上的距离,而忽略离的斜方向移动。
曼哈顿距离能够更好地描述实际世界的距离,因为它只考虑垂直方向和水平方向的距离,而忽略了斜线方向的距离。
曼哈顿距离的应用非常广泛,它可以帮助研究者们更准确地预测人口分布情况,也有助于搜索引擎算法的精准度。
例如,在社交网络中,可以通过计算曼哈顿距离来找到与特定用户最接近的其他用户;在地图导航中,也可以通过计算曼哈顿距离来找到最短路径;在机器学习中,也可以通过曼哈顿距离来分析和预测数据,并使用它来识别网络中的模式。
总之,曼哈顿距离的出现标志着一种新的计算方式,可以更加准确的衡量和评估空间中不同点之间的距离,并且能够应用在众多科学领域,解决诸多实际问题上。
作为俄国科学家费洛夫和克劳德曼哈顿的伟大成就之一,曼哈顿距离的研究和应用,使得距离加权算法更加普及,也促进了数学理论和科学技术发展。
曼哈顿坐标系提取
曼哈顿坐标系提取摘要:1.曼哈顿坐标系的概念2.曼哈顿坐标系的特点3.曼哈顿坐标系的应用4.曼哈顿坐标系的提取方法正文:一、曼哈顿坐标系的概念曼哈顿坐标系,又称为网格坐标系或笛卡尔坐标系,是一种平面直角坐标系。
它是由两条互相垂直的数轴组成的,通常表示为x 轴和y 轴。
x 轴和y 轴的交点称为原点,原点以上的区域称为第一象限,原点以下的区域称为第四象限,x 轴左侧的区域称为第二象限,x 轴右侧的区域称为第三象限。
二、曼哈顿坐标系的特点曼哈顿坐标系具有以下特点:1.直观性:曼哈顿坐标系直观且易于理解,使得平面上的点可以用两个数(x,y)来表示,数轴上的点则用一个数表示。
2.坐标轴相互独立:x 轴和y 轴互相垂直,且它们是相互独立的,这意味着它们之间没有关联。
3.原点是坐标轴的交点:在曼哈顿坐标系中,x 轴和y 轴的交点称为原点,它是坐标系的中心。
三、曼哈顿坐标系的应用曼哈顿坐标系广泛应用于各种领域,如数学、物理、工程、计算机图形学等。
以下是一些具体的应用:1.计算机图形学:在计算机图形学中,曼哈顿坐标系通常用于表示二维图形和图像。
2.物理学:在物理学中,曼哈顿坐标系通常用于描述物体在空间中的位置和运动。
3.数学:在数学中,曼哈顿坐标系通常用于表示平面上的向量和矩阵。
四、曼哈顿坐标系的提取方法要提取曼哈顿坐标系,可以采用以下方法:1.确定坐标轴:首先,需要确定x 轴和y 轴,通常x 轴表示水平方向,y 轴表示垂直方向。
2.确定坐标单位:其次,需要确定坐标的单位,例如,每个单位长度可以表示1 米、1 厘米或1 像素等。
3.确定坐标轴的交点:最后,需要确定x 轴和y 轴的交点,该交点称为原点。
通过以上方法,可以提取出曼哈顿坐标系。
曼哈顿公式
曼哈顿公式曼哈顿公式,也被称为曼哈顿距离或城市街区距离,是一种用于计算两个点在标准坐标系中的距离的方法。
它得名于曼哈顿的街道规划,因为曼哈顿的街道形成了一个规整的方格网络,而曼哈顿公式的计算方式就是通过在这个方格网络中沿着街道行进来确定两点之间的距离。
曼哈顿公式的计算方式非常简单,只需要将两点的横坐标差值的绝对值与纵坐标差值的绝对值相加即可。
即:d = |x1 - x2| + |y1 - y2|。
其中,d表示两点间的曼哈顿距离,(x1, y1)和(x2, y2)表示两个点的坐标。
曼哈顿公式的应用非常广泛。
在城市规划中,曼哈顿公式可以用于确定最佳路径规划,特别适用于城市中存在街道网格的情况。
在物流配送中,曼哈顿公式可以用于计算货物从仓库到目标地的最短路径,帮助提高物流效率。
在电路布线中,曼哈顿公式可以用于计算电路元件之间的物理距离,从而优化布线方案。
除了在实际应用中,曼哈顿公式在算法设计中也有重要的作用。
在机器学习和数据挖掘中,曼哈顿距离常用于聚类算法中的距离度量。
在图像处理中,曼哈顿距离可以用于图像相似度的计算。
在路径规划算法中,曼哈顿距离可以作为启发式函数,用于指导搜索算法的方向选择。
曼哈顿公式的特点是忽略了实际路径的长度,仅仅关注两点之间的直线距离。
这使得曼哈顿公式在某些情况下可能不够准确。
例如,在真实的地理环境中,两点之间可能存在无法直线穿越的障碍物,这时曼哈顿公式计算的距离就不再准确。
此外,在某些特定场景下,其他距离度量方法可能更适合,如欧几里得距离或切比雪夫距离。
曼哈顿公式作为一种简单而有效的距离度量方法,在城市规划、物流配送、电路布线、机器学习等领域发挥着重要作用。
它的计算方式简单明了,应用范围广泛。
然而,我们也需要注意曼哈顿公式的局限性,根据具体应用场景选择合适的距离度量方法,以获得更准确的结果。
曼哈顿距离原理应用
曼哈顿距离原理应用在我们探讨曼哈顿距离原理的应用之前,让我们先来理解一下什么是曼哈顿距离。
想象一下你在一个规整的城市街区中,道路都是横平竖直的。
你要从一个点走到另一个点,只能沿着水平和垂直的道路前进,不能走斜线。
那么,你走过的水平距离和垂直距离之和就是曼哈顿距离。
比如说,点 A 的坐标是(1, 1),点 B 的坐标是(4, 5)。
那么从 A 到 B的曼哈顿距离就是|4 1| +|5 1| = 3 + 4 = 7 。
曼哈顿距离在很多领域都有着广泛的应用,下面我们就来详细看看。
在计算机图形学中,曼哈顿距离常用于图像的处理和分析。
比如在图像的边缘检测中,通过计算像素之间的曼哈顿距离,可以更快速地判断哪些像素属于图像的边缘部分。
这对于图像的压缩、特征提取等操作都非常有帮助。
在路径规划问题中,曼哈顿距离也能发挥重要作用。
假设我们要在一个布满障碍物的网格地图中找到从起点到终点的最短路径。
如果使用传统的欧氏距离来计算路径长度,可能会因为需要计算平方根而增加计算的复杂度。
而曼哈顿距离的计算相对简单,只需要进行加减法,能够大大提高路径规划的效率。
特别是在一些对实时性要求较高的场景,如机器人导航、游戏中的角色移动等,使用曼哈顿距离进行初步的路径估计和优化,可以快速找到可行的路径方案。
在数据挖掘和机器学习领域,曼哈顿距离常被用于相似性度量和聚类分析。
当处理高维度的数据时,欧氏距离可能会受到维度灾难的影响,而曼哈顿距离相对更稳定和可靠。
例如,在对客户的购买行为进行分析时,可以将每个客户的购买特征表示为一个向量,通过计算客户之间的曼哈顿距离来判断他们的购买行为相似程度,进而对客户进行分类和分组,以便进行精准的营销和推荐。
在物流和运输领域,曼哈顿距离也有实用价值。
假设一个物流中心要向多个分布在城市中的配送点送货,考虑到城市道路的布局特点,使用曼哈顿距离来估算配送的成本和时间更为贴近实际情况。
通过合理规划配送路线,以最小化总的曼哈顿距离,可以降低运输成本,提高配送效率。
WGAN学习笔记
WGAN学习笔记GAN回顾Martin 称这个loss为original cost function(参见[1] 2.2.1章节),⽽实际操作中采⽤的loss为the –log D cost(参见[1] 2.2.2章节)。
GAN存在的问题:初探当固定G时,训练D直到收敛,可以发现D的loss会越来越⼩,趋于0,这表明JSD(Pr || Pg)被较⼤化了,并且趋于log2。
如下图所⽰。
⽽这会导致什么问题呢?在实践中⼈们发现,当D训练得更较精确,G的更新会变得越差,训练变得异常地不稳定。
为什么会产⽣这些这样的问题?之前⼀直没有⼈给出解答。
JSD(Pr || Pg)达到较⼤化,有两种可能:概率分布不是()连续的,也就是说,它没有密度函数。
我们常见的分布⼀般都有密度函数。
如果概率分布是定义在⼀个低维的流形上(维度低于全空间),那它就不是连续的。
分布是连续的,但是两者的⽀撑集没有交集。
两个分布的⽀撑集不外乎包含以下四种情形:经过计算可以发现(参见下期推送),case1 的JSD⼩于log2,case2的JSD等于log2,case3和4的JSD也不超过log2。
实际上这很好理解,两个分布差异越⼤,交叉熵越⼤。
这是⽐较直观的解释,更进⼀步地,作者从理论上进⾏了严格的分析和证明。
GAN存在的问题:理论分析Lemma 1:设是⼀个由仿射变换和逐点定义的⾮线性函数(ReLU、leaky ReLU或者诸如sigmoid、tanh、softplus之类的光滑严格递增函数)复合得到的复合函数,则g(Z)包含在可数多个流形的并集中,并且它的维数⾄多为dim(Z)。
因此,若dim(Z) < dim(X),则g(Z)在X中测度为0。
Lemma1表明,若generator(G)是⼀个,并且G的输⼊(随机⾼斯噪声)的维数⽐产⽣的图像的维数低,则⽆论怎样训练,G也只能产⽣整个图像空间中很⼩的部分,有多⼩呢?它在图像空间中只是⼀个零测集。
曼哈顿计量法
曼哈顿计量法
曼哈顿计量法,又称曼哈顿距离算法,是一种计算两个点在空间上的平面距离的计算方法,它是一种常用的几何问题算法,广泛应用在计算机科学、信息科学、图灵机等领域研究中。
中国是曼哈顿计量法发展的摇篮,有“计算机之父” 邓俊辉先生等科学家们在中国发明此算法,早在1950年代就为人们所知,并迅速在国外流行开来。
从而促进了发展计算机科学和信息技术领域的发展。
算法的基本原理就是计算两点之间的曼哈顿距离,只需要计算他们的横坐标和纵坐标的差值相加,就能得出两点间的距离。
比如说A点的横坐标为5,纵坐标为10,而B点的横坐标为8,纵坐标为12,我们只需要将它们的横向和纵向差值相加,此时就是3+2=5,就能够得到A点和B点间的曼哈顿距离,为5。
曼哈顿计量法在今年的计算机资格考试中也会循证出现,只有了解原理,深入掌握其特性,才能在考试中拿到好成绩。
曼哈顿计量法公式
曼哈顿计量法公式“曼哈顿计量法,是能精确推算出连环杀人案罪犯居住地的一种数学模型,我把案发现场转换成他工作过的地点,结果也是一样。
将案发现场所在地的x轴和y轴代入公式,计算出犯罪者作案规律,并进一步推算出犯罪者住所所在地的概率,概率最高点连成的区域,就是连环杀人案居住可能性最高的地方”。
要了解什么是曼哈顿计量法,首先来了解曼哈顿距离曼哈顿距离又称出租车几何(Manhattan Distance)是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇,是种使用在几何度量空间的几何学用语,用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。
我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离,也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。
例如在平面上,坐标(x1, y1)的i点与坐标(x2, y2)的j点的曼哈顿距离为:d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|红线代表曼哈顿距离,绿色代表欧氏距离,也就是直线距离,而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。
对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局的城镇街道,从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离因此曼哈顿距离又称为出租车距离。
比如你从A点到B点,最直接的办法就是连线走过去,这段距离就叫欧式距离可现实中的情况都是这样子的吗?现实中,我们不可能直接跨过房子沿直线从A点走到B点。
这时候,就有了曼哈顿距离。
曼哈顿距离是避开街区,寻找从A到B点的最小距离也就是说,曼哈顿距离是两点间的直角折线距离。
地理画像(CGT)曼哈顿计量法也是类似于CGT的一种数学模型。
CGT数学模型是利用距离衰减函数,通过犯罪者弃尸的地点追寻到罪犯生活的方位,并通过犯罪者生活、工作、旅行等特征,推导出其接下来会在何时何地作案。
这个数学模型是基于罪犯地理描绘的理论,即罪犯作案往往有个特定的“犯罪区域”。
就连环杀手而言,遇害对象往往并非随机,而是距离嫌疑犯住所呈规律性分布,他不会到离家太远,不熟悉的地方作案;但另一方面,他们也很可能不会在离家很近的地方作案,以免被熟人发现。
曼哈顿距离在高考中的应用
曼哈顿距离在高考中的应用
曼哈顿距离是指在平面直角坐标系中,两点之间横纵坐标差的绝对值之和。
在高考中,曼哈顿距离被广泛应用于数学、物理、化学等学科中的问题求解。
在数学中,曼哈顿距离可用于求解点到线段的距离。
当我们需要求解点P(x1,y1)到线段AB的距离时,可以通过求解垂线PC的长度
来得到。
如果我们设点C为线段AB上距离点P最近的点,则PC即为所求距离。
而点C的坐标可以通过求解垂线PA和PB的交点即可得到。
在物理学中,曼哈顿距离可用于描述粒子运动中的能量损失。
当粒子沿着坐标轴运动时,其能量损失与其到原点的曼哈顿距离成正比。
因此,我们可以通过曼哈顿距离的计算来推导出粒子的能量损失公式。
在化学中,曼哈顿距离可用于描述化合物的结构。
当我们需要比较两种化合物的结构时,可以通过计算其分子中各原子之间的曼哈顿距离来得到。
而这些数据可以用于分析分子的稳定性、反应活性等特性。
综上所述,曼哈顿距离在高考中的应用十分广泛,涵盖了数学、物理、化学等各个领域。
通过对曼哈顿距离的深入理解和应用,可以帮助我们更好地掌握这些学科的知识和技能。
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曼哈顿距离重要模型
曼哈顿距离重要模型【原创版】目录一、曼哈顿距离的定义与计算方法二、曼哈顿距离在现实社会中的应用三、曼哈顿距离与其他距离模型的比较四、曼哈顿距离的重要性与局限性正文一、曼哈顿距离的定义与计算方法曼哈顿距离,又称为“城市街区距离”,是一种计算几何中两点之间距离的方法。
它的定义是:在平面上,两点间的曼哈顿距离等于它们坐标差的绝对值之和。
具体来说,如果点 A 的坐标是 (x1, y1),点 B 的坐标是 (x2, y2),那么它们之间的曼哈顿距离就是|x1 - x2| + |y1 - y2|。
二、曼哈顿距离在现实社会中的应用曼哈顿距离在现实社会中有很多应用,其中最为典型的就是计算城市中两点之间的距离。
举例来说,如果我们要计算北京市从天安门到鸟巢的距离,我们可以通过曼哈顿距离来计算。
首先,我们需要知道天安门和鸟巢的坐标,然后计算它们之间的曼哈顿距离。
在北京这样的城市中,街道大多是南北走向或者东西走向,因此使用曼哈顿距离来计算距离是非常实用的。
除此之外,曼哈顿距离还被广泛应用于计算机图形学、信号处理、模式识别等领域。
三、曼哈顿距离与其他距离模型的比较除了曼哈顿距离,还有许多其他的距离模型,如欧几里得距离、切比雪夫距离等。
这些距离模型在计算距离时有各自独特的方法。
欧几里得距离是最常见的距离计算方法,它计算的是两点之间的直线距离。
在平面上,两点间的欧几里得距离等于它们坐标差的平方和的平方根。
切比雪夫距离是一种计算“最大距离”的方法。
在平面上,两点间的切比雪夫距离等于它们坐标差的最大值。
与欧几里得距离和切比雪夫距离相比,曼哈顿距离的特点是简单易懂,计算简便。
但是,它也有局限性,那就是它不太适合用来描述在非网格状空间中的距离,例如曲线上的距离等。
四、曼哈顿距离的重要性与局限性曼哈顿距离在计算几何中具有重要的地位,它为我们提供了一种简便的计算距离的方法。
但是,它也有局限性,那就是它只适用于网格状空间中的距离计算,对于非网格状空间中的距离计算则不太适用。
曼哈顿距离法
曼哈顿距离法曼哈顿距离法是一种用于测量两点之间距离的方法。
它是由曼哈顿市街道的布局而得名,因为街道的布局很规律,使得人们可以通过沿着街道走的方式来到达目的地。
这种方法的实际应用很广泛,尤其是在计算机科学、数学和统计学等领域中。
以下是有关曼哈顿距离法的一些详细信息。
1. 概览曼哈顿距离法是一种度量两点之间的距离的方法,但它与欧几里德距离方法不同。
欧几里德距离法是根据勾股定理计算两点之间的距离,而曼哈顿距离法是基于四个方向上直角的距离之和来计算两点之间的距离。
这些方向是向上、向下、向左和向右。
在数学领域,曼哈顿距离法有时也被称为 "城市街区距离" 或 "标准距离",因为它在计算城市街道的距离时非常有用。
它可以在二维空间中使用,也可以在高维空间中使用。
2. 计算方法曼哈顿距离法的计算方法非常简单。
假设有两个点A(x1,y1)和B(x2,y2),则它们之间的曼哈顿距离为:D(A,B)=|x2−x1|+|y2−y1|其中 "|" 表示绝对值。
因此,如果这两个点在同一行或同一列上,那么它们之间的距离将是两点之间的曼哈顿距离。
这意味着A和B之间的曼哈顿距离为6个单位。
3. 应用举例曼哈顿距离法在计算机科学、数学和统计学等领域中有着广泛的应用。
以下是一些曼哈顿距离法常见的应用举例:- 图像识别:在图像处理中,曼哈顿距离法可以用于计算两个图像之间的相似度,从而进行图像匹配和识别。
- 遗传算法:曼哈顿距离法可以用于遗传算法中的种群分析和进化计算,帮助分析和比较不同的基因型。
- 美食评分:曼哈顿距离法可以用于评估餐馆或厨师做的美食。
它可以计算出不同食品之间的相似度,从而生成美食评分。
4. 结论总的来说,曼哈顿距离法是一种简单而有效的计算两点之间距离的方法。
它很适用于城市街道的距离计算,也被广泛应用于图像识别、遗传算法、美食评分等领域。
在计算时,需要注意绝对值的使用,否则将出现负数,导致计算结果出错。
一范数和曼哈顿距离
一范数和曼哈顿距离
一范数是指向量中各个元素的绝对值之和,也被称为曼哈顿距离。
对于两个向量x和y,它们的一范数距离可以表示为:
∥x-y∥1 = Σi=1,n |xi-yi|
其中,n是向量的维度。
一范数距离的计算方式类似于在曼哈顿街道上行走的距离,只能朝着水平或垂直方向行走。
曼哈顿距离也被称为标准距离或城市街区距离。
对于两个向量x 和y,它们的曼哈顿距离可以表示为:
∥x-y∥1 = Σi=1,n |xi-yi|
曼哈顿距离的计算方式类似于在城市中行走的距离,只能朝着水平或垂直方向行走。
曼哈顿距离相比于欧几里得距离更容易计算,因为它不需要进行任何平方根计算。
在机器学习中,一范数距离和曼哈顿距离经常被用来衡量两个向量之间的相似度或距离。
它们可以用于聚类、分类和搜索等任务中。
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曼哈顿距离正方形
曼哈顿距离正方形
《曼哈顿距离正方形》
曼哈顿距离正方形是一种特殊的几何形状,它的边界由两条垂直且相等长度的线段构成,而且每条边都是由曼哈顿距离定义的。
曼哈顿距离是指在几何空间中,两点之间的距离是其各坐标数值差的绝对值总和。
在二维平面上,曼哈顿距离是通过在坐标系上移动水平和垂直方向来计算的。
因此,曼哈顿距离正方形的边界就是由这样的两条线段组成的。
曼哈顿距离正方形在计算机科学和数学中有着广泛的应用。
在计算机中,它常被用于路径规划和图形图像处理中,因为它可以更准确地表示两点之间的实际距离。
在数学中,曼哈顿距离正方形也被用于解决一些特定的几何问题。
曼哈顿距离正方形的特点是其边界上所有点到中心的曼哈顿距离都相等,这使得它在一些特定的应用场景中具有独特的优势。
同时,由于其严格的几何定义,它也成为了一些数学问题的研究对象。
总之,曼哈顿距离正方形是一个有趣且实用的几何形状,在科学研究和工程应用中都有着重要的作用。
它的特殊性质使得它在一些特定的问题中能够提供更准确和有效的解决方案,因此受到了广泛的关注和研究。
曼哈顿坐标系提取
曼哈顿坐标系提取【实用版】目录1.曼哈顿坐标系的定义与特点2.曼哈顿坐标系的应用领域3.曼哈顿坐标系的提取方法4.曼哈顿坐标系提取的实际应用案例正文一、曼哈顿坐标系的定义与特点曼哈顿坐标系,又称为“网格坐标系”或“直接坐标系”,是一种在平面或空间中表示点的位置的坐标系。
它的特点是所有的坐标轴都是等间距的,且从左到右、从下到上的方向分别是 x 轴和 y 轴的正方向。
在曼哈顿坐标系中,一个点的位置由其 x 轴和 y 轴的坐标值确定。
二、曼哈顿坐标系的应用领域曼哈顿坐标系广泛应用于各种科学和工程领域,例如计算机图形学、地理信息系统、数据可视化等。
在这些领域中,曼哈顿坐标系为数据和图形的表示提供了方便,使得数据分析和可视化更加直观。
三、曼哈顿坐标系的提取方法曼哈顿坐标系的提取通常包括以下步骤:1.确定数据集:首先需要确定要提取坐标系的数据集,这个数据集可以是一组点的集合,也可以是其他形式的数据。
2.确定坐标轴:根据数据集的特点,确定需要提取的坐标轴,通常是 x 轴和 y 轴。
3.确定坐标轴的范围:根据数据集中的点的分布,确定坐标轴的范围,包括最小值和最大值。
4.设置坐标轴的间距:根据坐标轴的范围,计算坐标轴的间距,以便在提取坐标系时使用。
5.提取坐标系:根据上述步骤,提取出曼哈顿坐标系。
四、曼哈顿坐标系提取的实际应用案例假设我们有一组气象数据,包括时间和气温。
我们可以通过曼哈顿坐标系提取的方法,将时间作为 x 轴,气温作为 y 轴,从而得到一个表示气温随时间变化的曼哈顿坐标系。
这样,我们就可以通过观察这个坐标系,了解气温随时间的变化趋势。
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曼哈顿FoV. CR笔记目录1.All about the Argument (1)Sound argument vs. valid argument (1)On the GMAT (2)The arguer’s job and your job (2)List of the twelve flaws (2)Details of the twelve flaws (3)A. Unjustified Assumptions (3)B. Causation Errors (4)C. Comparison Errors (5)D. Math Errors (6)E. Communication Errors (7)Find the gaps in arguments (7)2.Decoding the Question Stem and Stratege (8)1. All about the ArgumentSound argument vs.valid argumentEvery complete argument has two components written down on paper:• Premises—supporting statements• Conclusion— the main point or biggest claim of the argumentA sound argument is successful on every level: the premises are true, and the conclusion logically follows from the premises. When a conclusion follows logically from true premises, that conclusion is therefore true.A valid argument is one in which the conclusion follows logically from the premises—but the premises may or may not be true. In a valid argument, if the premises are true, then the conclusion will also be true.In a good, valid argument, the premises lead to the conclusion in a direct way. They provide enough evidence to guarantee the truth of the conclusion (which is occasionally implied rather than stated explicitly).On the GMATWhile soundness is the goal in real-life reasoning, GMAT questions tend to be more about validity.So, on the GMAT, avoid challenging the truth of the premises themselves.Focus on whether the argument is valid.The arguer’s job and your jobPeople’s brains are desi gned to make connections and to go beyond the arguer’s conclusi on.On the GMAT, however, you should note the speaker’s conclusion precisely.It’s the job of the arguer to prove his or her case to you by building a sound argument backed by appropriate evidence. Your job is simply to recognize flaws and omissions.List of the twelve flawsThese flaws overlap somewhat; it doesn’t really matter.This isn’t a full course in formal logic. What’s more important is that you understand the typicalversion of each flaw. This way, you can spot any of them on the test.A. Unjustified Assumptions1. Assumes Shared Beliefs2. Draws Extreme Conclusion3. Assumes Skill and/or Will4. Uses Vague or Altered Terms5. Assumes Signs of a Thing = Thing ItselfB. Causation Errors – 1. causal oversimplification6. Mixes up Correlation and Causation7. Assumes the Future = the Past – 4. all things are equal8. Assumes the Best Means SuccessC. Comparison Errors9. Has Selection Bias(Unrepresentative sample, survivor bias, ever-changing pool) – 6. Surveyis doubtful10. The Troubled Analogy – 3. false analogyD. Math Errors11. Confuses the Quantities (percent, rates, ratios)E. Communication Errors12. Missing the PointDetails of the twelve flawsA. Unjustified AssumptionsAn argument with this sort of flaw requires an unspoken and unsupported premise—that is, the authoris depending on a premise that he or she didn’t write down and hasn’t proven. Thus, the conclusioncan’t be validated unless the assumption can be proven.1. Assumes Shared BeliefsThe arguer assumes that the listener will share certain basic beliefs—some of which are mere impressions,prejudices, and so on.The speaker’s argument depends on the idea that ―teenagers under 16 are more likely to make theaters dirty and to damage the facilities,‖ the speaker didn’t even bother to write that—and he or she certainly didn’t prove it.D on’t take anything for granted, and don’t bring in outside ideas.It’s the arguer’s job to prove such an assumption. It’s your job to notice that thearguer hasn’t done so.2. Draws Extreme ConclusionThe conclusion uses language so extreme that the premises cannot justify that conclusion:Watch out for these extreme words: only, never, always, cannot, certainly, obviously, inevitably, most, least,best, worst.Theword best is quite extreme. Jogging is the best method ever? Better than swimming, tennis, and a millionother things? Even if you prove that jogging is better in some respect than stationary bicycling, allyou can say is that jogging is better than one other activity, not that it’s the best.Keep in mind that even a perfectly reasonable argument can be destroyed by too strong a conclusion.3. Assumes Skill and/or WillFor people to do something, they have to be able to do it, and they have to want to.Some arguments give you one piece but not the other.But both skill and willare necessary.4. Uses Vague or Altered TermsJust as you are on the lookout for extreme language, you’re also on the lookout for vague or altered language throughout the argument.Recall the People who jog argument:What on earth does it mean to exercise the same amount as someone who is jogging 10 miles? Does itmean biking for the same amount of time or the same distance? The same number of calories burned?It’s much faster to ride 10 miles on a stationary bike than to jog 10 miles, so if the arguer means thatthe distances are the same, then there’s another reason (besides the author’s conclusion) that the joggershave less heart disease: they are exercising more hours per week. Exercise the same amount is overlyvague. Question any term that’s insufficiently precise.Likewise, any change in terms through the course of the argument should make you arch an eyebrow. Whether the terms become more general or more specific, the argument now has a fissure in its logic.5. Assumes Signs of a Thing = Thing ItselfDon’t confuse external signsand reality. Quite often, the signs can be misleading.A false reporting effect is especially acute when people have an incentive (such as money) to over-report,or an incentive (such as fear or laziness) to under-report.For instance, reports of crimes such as litteringand jaywalking are infrequent—that doesn’t mean people aren’t committing those crimes all thetime. Reports of whiplash from car accidents, however, tend to be highly inflated (at least in the U.S.),since victims are often in a position to gain money from insurance companies. Reports of workplaceharassment or other improper working conditions may be less frequent than actual incidents if workersfear losing their jobs.Another common variation on this problem assumes that, because a law exists, people must be followingit. A law is not the same as compliance with a law.B. Causation ErrorsMany conclusions assert that something is the cause of something else, usually without the word ―cause‖ itself.Look closely at the verb: cause, make, force, lead to, prevent, protect, increase, decrease, reduce.Alsolook at infinitives (e.g. to reduce), which often indicate goals. The achievement of goals requires causation.6. Mixes up Correlation and CausationIf two things occur together (correlation), you can’t automatically concludethat a particular causal model is at work. Likewise, if X happenedshortly after Y, you cannot necessarily conclude that X was caused byY.To review: If X and Y seem to be correlated, and then there are four possibilities:(1) X causes Y.(2) Y causes X.(3) Z (some other phenomenon) causes both X and Y.(4) It’s an accident; you don’t have all the data.Logically, you cannot pick one of the four without eliminating all of the other three.On the GMAT, you’ll never be able to eliminate all three alternatives. But eliminating even one will strengthen your case.7. Assumes the Future = the Past8. Assumes the Best Means SuccessSometimes, a variety of options are available to solve a problem, but none of those options are very likelyto succeed. This does not affect whether an option can be considered the best, whether it had somebeneficial effect, or whether it could still be the best solution to a less severe version of the problem.For instance, if a new CEO is hired to try to rescue a company on the brink of bankruptcy, even thebest possible effort simply may not be enough. If someone dies of a terrible disease that does not meanthat he did not receive optimal medical care.Sometimes even the best thing fails.C. Comparison ErrorsThe assumption typically being that the two things are similar enough in the important ways to be compared.9. Has Selection BiasWhenever you compare two groups, you have to make sure that the two groups are legitimately comparable.So the membership of each group has to be selected appropriately. This is particularly tricky whenthe two groups seem comparable—for instance, when they are both drawn from the same population.There are a few variations of selection bias:9.1 Unrepresentative SampleWouldn’t that sample of customers be biased toward people who like you? After all, they filled out along survey for free. The potential for self-selection bias is strong here.Some customers who filled out a long survey for free said that they love our company.So our customers love our company.9.2 Survivor BiasHere, it is likely that those who lived to be 100 did so in part by not smoking, and that plenty of peopleborn 100 or more years ago did smoke and did not live to be 100.A survey of living people over 100 showed lower rates of cigarette smoking thanwere shown inevery other age group age 15 and up. Therefore, smoking is on therise.9.3 Ever-Changing PoolFive years ago, people opposed the new dorm, and now 80% of respondents to a poll like the dorm.Are the poll respondents the same population as the voters? Maybe the poll was conducted on or nearcampus; a high percentage of students in the poll would certainly skew results.A petition is circulating in Capital City opposing the building ofa new sportscenter at StateUniversity, on land now occupied by abandoned strip malls. Fiveyears ago, many city residents opposed the building of the new State Universitydormitory complex, yet in a poll this year, 80% of respondents said that buildingthe dormitory complex had been a good idea. If the people who currently opposethe new Sports Center are patient, they will change their minds.10.The Troubled AnalogyThere’s nothing wrong with a good analogy, but analogies in GMAT arguments are never good.Everytime you make an analogy, you’re saying that something is like something else— except that it isn’texactly like that, or you’d just be talking about the original topic.It’s your job to point out that the arguer has not established enoughsimilarities between the two objects to draw an effective analogy between them.D. Math ErrorsTo validate this claim, even just for one cat owner, you would need to know 1) how much more the catfood costs than the kind that the cat owner currently buys, 2) how much time the cat owner spendscleaning up hair, and 3) the monetary value of the cat owner’s time. That’s substantial!According to a recent study, cats that eat Premium Cat Food have healthier coatsand shed less hair than those that don't. While Premium Cat Food costs more, thetime saved cleaning up pet hair from furniture and rugs makes Premium Cat Fooda wise choice for cat owners.11. Confuses the QuantitiesCeladon, a new therapy for the treatment of addiction to the illegal drug taro Caine,has been proven effective in a study centered around Regis Hospital in thewestern part of the state of New Portsmouth. The study involved local taro Caineaddicts who responded to a newspaper ad offering free treatment. Participantswho received celadon and counseling were 40% more likely to recover thanwere patients assigned to a control group and who received only counseling.Conventional therapies have only a 20% recovery rate. Therefore, the best way toreduce deaths from taro Caine overdose throughout all of New Portsmouth would be to fund celadon therapy for all taro Caine addicts.40% certainly looks like a higher number than 20%. However, the 20% is an actual recovery rate for conventional therapies.The 40% is a percent increase on an unknown figure— the recovery rate of the control group. You haveno way to compare this to an actual 20% recovery rate. For instance, what if the control group hada 50% recovery rate? Then the cetadone group would have 70% recovery rate (1.4 x50). But what ifthe control group had a 1% recovery rate? Then the cetadone group would have a 1.4% recovery rate,making it much less successful than conventional therapies.Notice that you are mentally plugging innumbers to test a couple of valid cases at the extremes. Be ready to do the same.In short, if any numbers or numeric relationships are presented in an argument, determine whether theyare being cited in a logical way.A few other standard mathematical relationships show up in Critical Reasoning as well:Rate x Time = DistanceProfit = Revenue - Costs(Dollars per Hour) x Hours = DollarsE. Communication Errors12. Missing the PointSome people say we should consume less oil to lower our dependence on suppliesfrom politically unstable regions. But no one has yet proven the link betweenoil consumption and climate change.This type of flaw is very common when people argue over causes they feel deep emotions about.Find the g aps in a rgumentsFor each argument, draw the arrows and find out the gaps.There are gaps much larger than othersStudies have shown that students who go without lunch do poorly in school.Many students are hungry in school because they cannot afford to pack or buylunch. Therefore, a program of free school lunches should help these studentsperform at grade level.You might diagram it in this way:Note that the order of the premises has been slightly rearranged to put them in time order. Start at the beginning. Students can’t afford lunch, so they don’t eat lunch, so they do poorly in school. Is there agap?While it certainly does seem reasonable that a lack of food would contribute to poor academic performance,the gap here is related to Causation. Yes, the students are hungry and they are doing poorly,butis the hunger really causing the poor performance? How much of the poor performance is it causing?Could there be some other factor contributing to the poor performance?The second gap is much larger, though. Free lunch will help students perform at grade level? That’s quiteambitious. Unfortunately, there are entire schools in which the majority of children perform far belowgrade level, and it is doubtful that lunch alone would fix the entire problem.2. Decoding the Question Stem and StrategyGMAT Question stems fall into a few broad categories:✓Questions about Assumptions✓Questions about Evidence✓Questions about StructureIt can be helpful to categorize each question as involving Assumptions, Evidence, or Structure. Themost important thing is that you understand what the question specifically wants you to do. It is alsorecommended that you write down a brief note about the question as a reminder.Just remember tomaintain good strategy:✓read the question stem first,✓diagram the argument,✓anticipate the answer,✓anduse process of elimination.An example:While many people think of the lottery as a harmless way to have fun and possiblywin somemoney, buying lottery tickets is a form of gambling. Therefore, publicofficials shouldn't buylottery tickets.Which of the following, if true, would most strengthen the conclusion?You can mentally dismissthat part and think of the argument this way:Buying lottery tickets is a form of gambling. Therefore, public officials shouldn't buylotterytickets.Diagram the argument:Express the missing assumption yourself before proceeding. In general, identify assumptions before reading the answer choices, so you don’t get tricked by evil wrong ans wers that are there to distractyou.K eep in mind that you’re not just looking for a choice that supports the statement. You are looking specifically for a choice that supports this conclusionin the context of this argument.You need an answer that links the premise to the conclusion.If you’re having trouble withyour original argument, translate it to a simpler, crazier version. It will be easier to figure out the assumption.Weight lifting is a form of exercise. Therefore, public officials shouldn't lift weights.Then go back to the argument: The assumption here is Public officials shouldn't gamble. In your diagram, you would see it as PO'sshouldn't G.Some other points from the comments of the exercises:✓As a correct GMAT answer will not generally insult anyone.✓Some choices seem to be trying to argue against the premise mentioned in the argument, but since wealready take the premise as a fact, these choices don’t really have an impact on the argument—surely, they might be true, but that must have already beentaken into account. On average, the fact in premise is still valid.。