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Euklidische Distanz

1650
  • René Descartes
Arbeitsbereich für analytische Geometrie mit euklidischen Entfernungsberechnungen und historischem Kontext.

(Abbildung dient nur zur Veranschaulichung)

Der Pythagorean theorem provides the basis for the distance formula in Cartesian coordinates. The distance [latex]d[/latex] between two points [latex](x_1, y_1)[/latex] and [latex](x_2, y_2)[/latex] in a plane is given by [latex]d = \sqrt{(x_2 – x_1)^2 + (y_2 – y_1)^2}[/latex]. This formula is a direct application of the theorem to a right triangle whose legs are the differences in the x and y coordinates.

The Euclidean distance formula is a direct and powerful application of the Pythagorean theorem within the framework of a kartesische Koordinate Das System bietet eine einfache Methode zur Berechnung des geradlinigen Abstands zwischen zwei beliebigen Punkten in einer Ebene (oder in einem höherdimensionalen Raum). Für zwei Punkte, P1 bei (x₁, y₁) und P2 bei (x₂, y₂), lautet die Formel: d = √(x₂ x₁)² + (y₂ y₁)².

Die Herleitung dieser Formel ist anschaulich. Die beiden Punkte können als Eckpunkte eines rechtwinkligen Dreiecks betrachtet werden. Die Länge der horizontalen Kathete dieses Dreiecks entspricht der Differenz der x-Koordinaten, |x₂ - x₁|. Die Länge der vertikalen Kathete entspricht der Differenz der y-Koordinaten, |y₂ - y₁|. Der geradlinige Abstand zwischen P₁ und P₂ ist die Hypotenuse dieses Dreiecks. Mithilfe des Satzes des Pythagoras (c² = a² + b²) erhalten wir d² = (x₂ - x₁)² + (y₂ - y₁)². Durch Ziehen der Quadratwurzel auf beiden Seiten erhält man die Abstandsformel. Durch die Quadrierungsoperation entfällt praktischerweise die Notwendigkeit von Betragszeichen.

Dieses Konzept, entstanden aus der Verbindung der antiken griechischen Geometrie mit der analytischen Geometrie des 17. Jahrhunderts, entwickelt von René Descartes und Pierre de Fermat, ist grundlegend für nahezu jedes wissenschaftliche und technische Gebiet. Es ermöglicht die Übersetzung geometrischer Probleme in algebraische und deren systematische Lösung. Die Formel lässt sich zudem nahtlos auf drei oder mehr Dimensionen verallgemeinern. Für zwei Punkte im dreidimensionalen Raum, [latex](x_1, y_1, z_1)[/latex] und [latex](x_2, y_2, z_2)[/latex], ist der Abstand [latex]d = sqrt{(x_2 – x_1)^2 + (y_2 – y_1)^2 + (z_2 – z_1)^2}[/latex]. Diese verallgemeinerte Form, bekannt als euklidische Norm oder L2-Norm, ist ein Eckpfeiler der linearen Algebra, der Informatik (insbesondere des maschinellen Lernens für „k-nächste Nachbarn“ und Clustering-Algorithmen) und der Physik.

UNESCO Nomenclature: 1204
- Geometrie

Typ

Abstraktes System

Störung

Grundlegendes

Verwendung

Weitverbreitete Verwendung

Vorläufer

  • der Satz des Pythagoras
  • Entwicklung des kartesischen Koordinatensystems durch René Descartes
  • das Konzept der Darstellung geometrischer Punkte durch algebraische Koordinaten

Anwendungen

  • Informatik (z. B. der k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus im maschinellen Lernen)
  • geographic information systems (GIS)
  • Robotik und autonome Navigation
  • Datenanalyse und Clustering
  • Videospielentwicklung (Berechnung von Abständen zwischen Objekten)

Patente:

NA

Potenzielle Innovationsideen

  • Ein Algorithmus für maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung, der Ausreißer in einem Datensatz identifiziert, indem er Punkte findet, die einen signifikanten euklidischen Abstand vom Schwerpunkt des Hauptclusters aufweisen.
  • a logistics optimization software for Drohne delivery that calculates the most efficient 3d flight paths between warehouses and destinations, minimizing total euclidean distance traveled
  • a recommendation engine for streaming services that suggests new content by finding users whose viewing history is ‘closest’ to yours in a high-dimensional feature space
  • a genomic analysis tool that clusters different species by calculating the ‘genetic distance’ between their dna sequences represented as points in a multi-dimensional space
  • Ein intelligentes Verkehrsmanagementsystem für Städte, das Fahrzeuge anhand der euklidischen Entfernung in Echtzeit zu Staupunkten umleitet, nicht nur anhand der Straßenentfernung.
  • Eine Suchmaschine für chemische Verbindungen, die Moleküle mit ähnlichen Eigenschaften findet, indem sie in einer Datenbank, in der Moleküle durch ihre Strukturmerkmalsvektoren repräsentiert werden, nach den nächsten Nachbarn sucht.
  • Ein Waldbrandvorhersagemodell, das das Risiko bewertet, indem es die Entfernung einer potenziellen Zündquelle zum nächstgelegenen Ansammlung trockenen Brennmaterials berechnet.
  • eine Augmented Reality interior design app that allows users to check if furniture will fit by calculating the 3d diagonal distance (hypotenuse) required to move it through a doorway
  • Ein Gesichtserkennungssystem, das Personen identifiziert, indem es den euklidischen Abstand zwischen wichtigen Gesichtsmerkmalsvektoren eines neuen Bildes und einer Datenbank vergleicht.
  • Ein Netzwerksicherheitstool, das Eindringversuche erkennt, indem es Datenpakete identifiziert, die statistische Ausreißer sind, basierend auf ihrer Abweichung von normalen Verkehrsmustern in einem Merkmalsraum.
Related to: distance formula, euclidean distance, cartesian coordinates, analytic geometry, pythagorean theorem, coordinate system, machine learning, gis, mathematics, geometry.

Historischer Kontext

Euklidische Distanz

-400
-550
1635
1650
1736
1750
1763-12-23
-350
-500
150
1640
1650
1747
1758
1777

(wenn das Datum unbekannt oder nicht relevant ist, z. B. „Strömungsmechanik“, wird eine gerundete Schätzung seines bemerkenswerten Auftretens bereitgestellt)

10. Jahr Jubiläum

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