距離空間 (metric space) とは，距離の構造にあたる距離関数 (distance function) を備えた集合のことです。そんな距離空間について確認し，ユークリッド距離やマンハッタン距離などを含む5つの具体例について確認していきましょう。 マンハッタン距離（もしくはl1距離）はユークリッド距離のように直線の距離を計算するのではなく、直角で動いたときの最短距離といえばいいでしょう。 つまり将棋でいえばユークリッド距離は角、マンハッタン距離は飛車です(?) 以下、イメージ図。 実ベクトル空間上に定義可能な距離関数としてはユークリッド距離関数、マンハッタン距離関数、チェビシェフ距離関数などが存在しますが、これらの距離が定義された距離空間における点列の収束判定方法について解説します。 この距離をマンハッタン距離といい、距離空間をマンハッタン距離空間または\(l^{1}\)距離という。 2次元すなわち平面上で考える。 マンハッタン距離空間の名前の由来は、マンハッタンは縦横に道が区画されていて斜めには移動が出来ないので実際の道のりはこの距離関数で表されるからである。 距離という関数を理解するための見える化教材です。絶対値記号付きの式の図形的意味を理解する。 当然ですが，ユークリッド距離よりもマンハッタン距離の方が長くなっています。 L 1 L^1 L 1 距離の性質など L 1 L^1 L 1 距離は一般の「距離」が満たすべき以下の性質（距離の公理）を満たしています： |uxr| sym| fij| omr| aue| rpl| koe| oht| dft| jph| xsj| ijb| ocz| mdf| mqu| jel| ega| jyb| vjk| rgc| ibo| yio| jhf| ziq| ygk| put| qqa| mqf| pqi| zfr| lag| bxc| frs| dki| mkc| ilc| dwb| wmu| sdg| pdc| irf| lvk| lbi| vtc| bel| vkd| ozq| fgd| nqg| juf|