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定义
设 X 为任一非空集合,"d: X · X → R" 为一函数,使得对于 X 的任何点 x,y,z 满足下列性质: M1:d(x, y)≥0 M2:d(x, y)=0 (x=y) M3:d(x, y)=d(y, x) M4:d(x, y)≤d(x, z)+ d(z, y)
则 (X,d)
称为以d为距离的 距离空间
,若x, y∈X,则实数 d(x, y) 称为从点x到点y的距离。
以 GIS 距离空间理论为基础,对于可数无限维实数空间 RX0 ,定义距离函数 d 为:
( R X 0 , d ) (R^{X_0},d ) (RX0,d) 就称为 希尔伯特(Hilbert)空间
。
考察上述距离定义,M1 和 M2 显然为这三种距离所满足。最短线距离和曼哈顿距离亦满足距离空间的对称性。但旅行时间则不一定,若考虑路面状况、地理特性(坡度等)、交通规则(单行线)等,则对称性不能满足。三角不等式性质为最短线距离所满足。对于旅行时间,三角不等式也不一定满足。
图 3-1 所示,城市 a 和 b 及 b 和 c 间有高速公路,而 a 与 c 之间只有低等级公路,则就旅行时间而言,T(a, b)+T(b, c)≥T(a, c)不一定成立。
图 3-2 所示是地震后的救灾问题。救灾中心 M 需要在最短时间内赶到灾区 A、B、C、D、E,此时通常意义下的距离已不重要,对称性、三角不等式难以满足,时间是最重要的。
定义
设 d 为定义在集合 Rn上的距离函数 d: Rn→R,对于 Rn 中的任意元素 x, y,x=(x1, x2, …, xn),y=(y1, y2, …, yn),有 d ( x , y ) = ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2 d(x, y)= \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2} d(x,y)=i=1∑n(xi−yi)2 则 En=(Rn, d) 称为
n 维欧氏空间
,Rn 的每个元素称为空间 En 的点
,d 称为 Rn上的欧氏距离
。当 n=2 时,E2 称为欧氏平面
。
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