거리,distance

1. 아주 기본, 내생각 대충임, chk

'공간' 내의 '두 점'에 대한 ?

가깝다 vs 멀다

가깝다의 가장 극단적 형태가 두 점이 동일하다는 것 - 그 때 거리영,zero

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?

3. SUB


3.1. 최단거리

최단거리
https://namu.wiki/w/최단거리?from=측지선#측지선
- rel. 측지선 geodesic 측지선,geodesic =측지선,geodesic =,geodesic 측지선 geodesic
{
KmsK:측지
KmsE:geodesic

Ndict:측지선
Ndict:geodesic
Ggl:측지선
Ggl:geodesic
} // 측지선 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:
"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." }

3.3. 해밍 거리 Hamming distance

해밍_거리,Hamming_distance =해밍_거리,Hamming_distance 해밍_거리,Hamming_distance 해밍_거리 Hamming_distance
{






rel 해밍_부호,Hamming_code =해밍_부호,Hamming_code =,Hamming_code 해밍_부호 Hamming_code
{
WtEn:Hamming_code ?
https://ko.wikipedia.org/wiki/해밍_부호
https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_code
}

}

"해밍 거리"
Ndict:해밍 거리
Ggl:해밍 거리


REL
해밍_구,Hamming_sphere =해밍_구,Hamming_sphere =,Hamming_sphere 해밍_구 Hamming_sphere
{
Hamming sphere



rel sphere_packing =,sphere_packing . sphere_packing
{
KmsE:sphere packing https://en.wikipedia.org/wiki/Sphere_packing
"sphere packing"
Ggl:sphere packing
Ndict:sphere packing
} // "sphere packing"


} // Hamming sphere
해밍_가중값,Hamming_weight =해밍_가중값,Hamming_weight =,Hamming_weight 해밍_가중값 Hamming_weight
{
WtEn:Hamming_weight ?
WpEn:Hamming_weight = https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight
VG:해밍_가중값,Hamming_weight
}
해밍_공간,Hamming_space =해밍_공간,Hamming_space =,Hamming_space 해밍_공간 Hamming_space
{
WtEn:Hamming_space ?




3.6. 편집거리 edit distance

편집거리,edit_distance =편집거리,edit_distance =,edit_distance 편집거리 edit_distance
{
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

물론 우리는 가장 짧은 거리 (최단거리,shortest_distance)에 관심이 있음.



Jaro_distance =,Jaro_distance =,Jaro_distance . Jaro_distance ??
Jaro-Winkler_distance =,Jaro-Winkler_distance =,Jaro-Winkler_distance . Jaro-Winkler_distance //위아래 둘 관계 확실히//
{
WtEn:Jaro_distance x




Jaro :
Winkler :

REL
Jaro_similarity =,Jaro_similarity =,Jaro_similarity . Jaro_similarity
{
Jaro similarity
WtEn:Jaro_similarity = https://en.wiktionary.org/wiki/Jaro_similarity x 2023-11-14


Ggl:Jaro similarity
Naver:Jaro similarity
} // Jaro similarity

} // Jaro distance or Jaro-Winkler distance







3.7. Lee distance

3.8. 거리행렬 distance matrix

3.9. addhere


ADDHERE
ADDHERE
ADDHERE

4. 생각

대충 이렇게 분류가능할텐데.

그리고 _metric vs _distance 는 거의 같은 뜻인데 pagename normalization 문제.
Self:_metric vs Self:_distance

5. rel, mkl


복수의 문자열,string/단어,word/...(이와 각종 비슷한 개념)의 유사도,similarity와 관련.

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
Ggl:closest string
}

string_metric =,string_metric =,string_metric . string_metric
{
string metric



WtEn:string_metric = https://en.wiktionary.org/wiki/string_metric x 2024-01
https://en.wikipedia.org/wiki/String_metric
"a string metric (also known as a string similarity metric or string distance function) is a..."
Ggl:string metric
}

6. tmp videos

‘거리’란 무엇인가? - Ray 수학
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.
$\displaystyle |-5-0|=|5-0|=5$

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.

Ggl: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_circle
max(|x|, |y|)=1
로 나타내며 정사각형 모양.
픽셀,pixel 격자,lattice기반 system에서 유용.

민코프스키_거리,Minkowski_distance 6:20
Minkowski distance
Ggl:Minkowski distance
거리 측정의 일반화,generalization된 형태. 여러 방법을 포괄함.
$\displaystyle d(x,y)=\left( \sum_{i=1}^n |x_i - y_i|^p \right)^{1/p}$
여기서
$\displaystyle p=1$ : 택시 거리
$\displaystyle p=2$ : 유클리드_거리,Euclidean_distance

이산 거리 discrete distance 6:45
Ggl: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.)