1. 기하학 :
* 유클리드 거리 : 거리를 계산하는 가장 일반적인 방법은 피타고라스 정리를 사용하여 평면이나 공간에서 두 지점 사이의 직선 거리를 찾습니다.
* 맨해튼 거리 : Taxicab 거리라고도하는 것은 좌표의 절대적인 차이를 합산하여 거리를 계산합니다. 이것은 도시 블록과 같은 그리드로 이동이 제한되는 상황에 유용합니다.
* 큰 원 거리는 : 지구 표면과 같은 구에서 거리를 계산하는 데 사용됩니다. 그것은 두 지점을 통과하는 큰 원의 아크 길이를 사용합니다.
2. 물리학 :
* 변위 : 직선 거리와 방향은 초기 위치에서 객체의 최종 위치로의 방향입니다. 벡터 수량입니다.
* 거리 이동 : 물체가 취한 경로의 총 길이. 스칼라 수량입니다.
3. 천문학 :
* 시차 : 더 먼 별의 배경에 대한 명백한 위치 변화를 관찰함으로써 별까지의 거리를 측정합니다.
* 광년 : 천문학적 거리를 측정하는 데 사용되는 거리 단위는 1 년 안에 빛이 이동하는 거리를 나타냅니다.
4. 컴퓨터 과학 :
* 거리 지표 : 기계 학습과 데이터 분석의 데이터 포인트 간의 유사성 또는 비 유사성을 측정하는 데 사용됩니다. 예로는 유클리드 거리, 맨해튼 거리 및 코사인 유사성이 있습니다.
거리를 계산하는 방법 :
거리를 계산하는 데 사용되는 특정 공식은 문제의 컨텍스트와 지오메트리에 따라 다릅니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
* 두 차원의 유클리드 거리 :
√ ((x2 -x1) ² + (y2 -y1) ²)
* 3 차원의 유클리드 거리 :
√ ((x2 -x1) ² + (Y2 -Y1) ² + (Z2 -Z1) ²)
* 맨해튼 거리 :
| x2 -x1 | + | y2 -y1 |
공식 외에도 온라인 계산기, GIS 소프트웨어 및 프로그래밍 라이브러리와 같은 거리를 계산하는 데 도움이되는 다양한 도구와 소프트웨어가 있습니다.
궁극적으로, 거리의 개념을 이해하는 것은 다양한 과학 분야에서 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 이를 통해 공간 관계를 측정하고 정량화 할 수있어 데이터를 분석하고 해석하는 핵심 도구가됩니다.
