2. REL, MKL ¶
한국어 거리,geori
노름,norm
측도,measure
경로,path? 이건 거리를 속성으로 가지는데, norm과 밀접하고. - 보통 1. 공간,space안의 곡선,curve에서 연속적인 2. 격자,lattice 그리드,grid 그래프,graph..등에서 이산적인 ...? chk
공간,space 거리공간,metric_space
길이,length
크기,size?
metric - 메트릭,metric? 메이트릭,metric? 계량,metric? 거리,metric?
측도,measure
경로,path? 이건 거리를 속성으로 가지는데, norm과 밀접하고. - 보통 1. 공간,space안의 곡선,curve에서 연속적인 2. 격자,lattice 그리드,grid 그래프,graph..등에서 이산적인 ...? chk
공간,space 거리공간,metric_space
길이,length
크기,size?
metric - 메트릭,metric? 메이트릭,metric? 계량,metric? 거리,metric?
3.1. 최단거리 ¶
최단거리
https://namu.wiki/w/최단거리?from=측지선#측지선
측지
geodesic
https://namu.wiki/w/최단거리?from=측지선#측지선
- rel. 측지선 geodesic 측지선,geodesic =측지선,geodesic =,geodesic 측지선 geodesic
{측지
geodesic
Up: 최단,shortest =,shortest { CategoryPrefix }
3.2. 맨해튼 거리 Manhattan distance = L1 distance ? chk ¶
cf.
taxicab_geometry { https://en.wikipedia.org/wiki/Taxicab_geometry 첫문장 2023-11-14:
taxicab_geometry { https://en.wikipedia.org/wiki/Taxicab_geometry 첫문장 2023-11-14:
"A taxicab geometry or a Manhattan geometry
is a geometry whose usual distance_function or metric of Euclidean geometry is replaced by a new metric in which the distance between two points is the sum of the absolute_difference { https://en.wikipedia.org/wiki/Absolute_difference } s of their Cartesian coordinates." }
is a geometry whose usual distance_function or metric of Euclidean geometry is replaced by a new metric in which the distance between two points is the sum of the absolute_difference { https://en.wikipedia.org/wiki/Absolute_difference } s of their Cartesian coordinates." }
3.3. 해밍 거리 Hamming distance ¶
rel 해밍_부호,Hamming_code =해밍_부호,Hamming_code =,Hamming_code 해밍_부호 Hamming_code
{
Hamming_code ?
https://ko.wikipedia.org/wiki/해밍_부호
https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_code
}
{
Hamming_code ?
https://ko.wikipedia.org/wiki/해밍_부호
https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_code
}
}
2023-11-14:
https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_sphere redir to:
https://en.wikipedia.org/wiki/Sphere_packing
https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_sphere redir to:
https://en.wikipedia.org/wiki/Sphere_packing
rel sphere_packing =,sphere_packing . sphere_packing
{
sphere packing https://en.wikipedia.org/wiki/Sphere_packing
"sphere packing"
sphere packing
sphere packing
} // "sphere packing"
{
sphere packing https://en.wikipedia.org/wiki/Sphere_packing
"sphere packing"
sphere packing
sphere packing
} // "sphere packing"
} // Hamming sphere
해밍_가중값,Hamming_weight =해밍_가중값,Hamming_weight =,Hamming_weight 해밍_가중값 Hamming_weight
{
Hamming_weight ?
Hamming_weight = https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight
해밍_가중값,Hamming_weight
}
해밍_공간,Hamming_space =해밍_공간,Hamming_space =,Hamming_space 해밍_공간 Hamming_space
{
Hamming_space ?
해밍_가중값,Hamming_weight =해밍_가중값,Hamming_weight =,Hamming_weight 해밍_가중값 Hamming_weight
{
Hamming_weight ?
Hamming_weight = https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight
해밍_가중값,Hamming_weight
}
해밍_공간,Hamming_space =해밍_공간,Hamming_space =,Hamming_space 해밍_공간 Hamming_space
{
Hamming_space ?
3.4. Mannheim distance ¶
Mannheim distance
Mannheim_distance
2023-11-14 curr redir to -> https://en.wikipedia.org/wiki/Lee_distance#Mannheim_metric
2023-11-14 curr redir to -> https://en.wikipedia.org/wiki/Lee_distance#Mannheim_metric
3.6. 편집거리 edit distance ¶
문자열,string 의 transform? 변환,transformation?
암튼 한 문자열이 뭐뭐를 거쳐서 (단계,steps) - i.e. 편집,edit
다른 문자열이 될 때,
그 가장 단계 수? - i.e. 거리,distance
암튼 한 문자열이 뭐뭐를 거쳐서 (단계,steps) - i.e. 편집,edit
다른 문자열이 될 때,
그 가장 단계 수? - i.e. 거리,distance
물론 우리는 가장 짧은 거리 (최단거리,shortest_distance)에 관심이 있음.
rel
가장 짧은, 최단,shortest, 즉 최소,minimal, ... 최소화,minimization된. - 최적화,optimization
dynamic_programming - curr mentioned: 다이내믹%2Cdynamic?action=highlight&value=edit_distance
가장 짧은, 최단,shortest, 즉 최소,minimal, ... 최소화,minimization된. - 최적화,optimization
dynamic_programming - curr mentioned: 다이내믹%2Cdynamic?action=highlight&value=edit_distance
Jaro_distance =,Jaro_distance =,Jaro_distance . Jaro_distance ??
Jaro-Winkler_distance =,Jaro-Winkler_distance =,Jaro-Winkler_distance . Jaro-Winkler_distance //위아래 둘 관계 확실히//
{
Jaro_distance x
Jaro-Winkler_distance =,Jaro-Winkler_distance =,Jaro-Winkler_distance . Jaro-Winkler_distance //위아래 둘 관계 확실히//
{
Jaro_distance x
Jaro :
Winkler :
Winkler :
REL
Jaro_similarity =,Jaro_similarity =,Jaro_similarity . Jaro_similarity
{
Jaro similarity
Jaro_similarity = https://en.wiktionary.org/wiki/Jaro_similarity x 2023-11-14
Jaro_similarity =,Jaro_similarity =,Jaro_similarity . Jaro_similarity
{
Jaro similarity
Jaro_similarity = https://en.wiktionary.org/wiki/Jaro_similarity x 2023-11-14
Up: 유사도,similarity
} // Jaro distance or Jaro-Winkler distance
3.8. 거리행렬 distance matrix ¶
거리행렬,distance_matrix =거리행렬,distance_matrix =,distance_matrix 거리행렬 distance_matrix
{
distance matrix
거리행렬
{
distance matrix
거리행렬
Cmp adjacency_matrix
distance_matrix ?
Distance_matrix ?
Distance_matrix = https://en.wikipedia.org/wiki/Distance_matrix
https://ja.wikipedia.org/wiki/距離行列
Distance_matrix ?
Distance_matrix = https://en.wikipedia.org/wiki/Distance_matrix
https://ja.wikipedia.org/wiki/距離行列
4. 생각 ¶
- information_theory 정보이론,information_theory > coding_theory coding_theory 에서만 주로 다루는 거리와 (단어,word 문자열,string간의 거리라던지)
- 측도론,measure_theory에서 중요하지만 저기선 언급없는..
5. rel, mkl ¶
closest_string =,closest_string =,closest_string . closest_string
closest_string_problem =,closest_string_problem =,closest_string_problem . closest_string_problem ??
{
closest string
https://en.wikipedia.org/wiki/Closest_string
closest string
}
closest_string_problem =,closest_string_problem =,closest_string_problem . closest_string_problem ??
{
closest string
https://en.wikipedia.org/wiki/Closest_string
closest string
}
string_metric = https://en.wiktionary.org/wiki/string_metric x 2024-01
https://en.wikipedia.org/wiki/String_metric
}
https://en.wikipedia.org/wiki/String_metric
"a string metric (also known as a string similarity metric or string distance function) is a..."
string metric}
6. tmp videos ¶
‘거리’란 무엇인가? - Ray 수학
https://www.youtube.com/watch?v=TDciF3wWfic
절대값,absolute_value
위는 다음과 같이 쓸 수 있다.
https://www.youtube.com/watch?v=TDciF3wWfic
절대값,absolute_value
$\displaystyle |A|$
은 원점에서 떨어진 거리,distance를 뜻한다.위는 다음과 같이 쓸 수 있다.
$\displaystyle |A-0|$
이렇게 표현하면 원점과의 거리임이 명확해진다.$\displaystyle 5,-5$ 는 둘 다 원점과의 거리가 5이다.
d(x,y)=|x-y| 에서,
taxicab_geometry의 택시거리 소개. 4:50
d(x,y)=|x1-y1|+|x2-y2|
에서 위의 성질을 만족함을 보여줌.
직관적인 거리와는 차이가 있어도, 위 성질을 만족.
$\displaystyle |-5-0|=|5-0|=5$
좌표평면,coordinate_plane에서 피타고라스_정리,Pythagorean_theorem얘기 후 2d에서의 '거리'의 직관적인 세 성질을 언급. (3:08)d(x,y)=|x-y| 에서,
반사성,reflexivity | d(x,x) = 0 |
대칭성,symmetry | d(x,y) = d(y,x) |
삼각부등식,triangle_inequality | d(x,y)+d(y,z) ≥ d(x,z) |
taxicab_geometry의 택시거리 소개. 4:50
d(x,y)=|x1-y1|+|x2-y2|
에서 위의 성질을 만족함을 보여줌.
직관적인 거리와는 차이가 있어도, 위 성질을 만족.
chessboard distance 6:05
체스보드 거리
체스판 거리
d(x,y)=max(|x1-y1|, |x2-y2|)
가로 세로 중 가장 큰 단일 이동으로 측정.
여기에서의 단위원,unit_circle은
픽셀,pixel 격자,lattice기반 system에서 유용.
체스보드 거리
체스판 거리
d(x,y)=max(|x1-y1|, |x2-y2|)
가로 세로 중 가장 큰 단일 이동으로 측정.
여기에서의 단위원,unit_circle은
max(|x|, |y|)=1
로 나타내며 정사각형 모양.픽셀,pixel 격자,lattice기반 system에서 유용.
민코프스키_거리,Minkowski_distance 6:20
Minkowski distance
Minkowski distance
거리 측정의 일반화,generalization된 형태. 여러 방법을 포괄함.
이산 거리 discrete distance 6:45
이산 거리 discrete distance
두 점이 동일하면 거리가 0이고, 그렇지 않으면 1.
이산거리에서의 단위원,unit_circle은 원점을 제외한 주변의 모든 점들을 포함한다. i.e. 한 점을 제외한 평면 전체
(두 점이 동일한 지 여부만을 따지는 거리 측정 방식이다.)
Minkowski distance
Minkowski distance
거리 측정의 일반화,generalization된 형태. 여러 방법을 포괄함.
$\displaystyle d(x,y)=\left( \sum_{i=1}^n |x_i - y_i|^p \right)^{1/p}$
여기서이산 거리 discrete distance 6:45
이산 거리 discrete distance
두 점이 동일하면 거리가 0이고, 그렇지 않으면 1.
$\displaystyle d(x,y)=\begin{cases}0&(x=y),\\1&(x\ne y)\end{cases}$
이렇게 정의해도 반사성 대칭성 삼각부등식 셋을 모두 만족한다.이산거리에서의 단위원,unit_circle은 원점을 제외한 주변의 모든 점들을 포함한다. i.e. 한 점을 제외한 평면 전체
(두 점이 동일한 지 여부만을 따지는 거리 측정 방식이다.)