Đến nội dung

Hình ảnh

Khoảng cách Manhattan

* * * * * 1 Bình chọn

  • Please log in to reply
Chủ đề này có 1 trả lời

#1
thienan2005

thienan2005

    Lính mới

  • Thành viên mới
  • 3 Bài viết

Khoảng cách Manhattan còn được gọi là khoảng cách L1 , là 1 dạng khoảng cách giữa 2 điểm trong không gian Euclid và hệ tọa độ Descartes và được tính bằng tổng chiều dài của hình chiếu của đường thẳng nối 2 điểm này trong hệ trục tọa độ Descartes .

Ví dụ: Có tọa độ 2 điểm $A(x_A;y_A)$ và $B(x_B;y_B)$ khi đó khoảng cách Manhattan giữa 2 điểm là:

                                  $d_{(A;B)} $=$ \left | x_A-x_B \right |+\left | y_A-y_B \right |$

                                                                                                                                        Nguồn:Wikipedia

 

 

Bài tập về khoảng cách Manhattan:

Trong mặt phẳng Oxy , $A(x_A;y_A) $và $B(x_B;y_B)$ . Khoảng cách Manhattan giữa 2 điểm A và B là $d_{(A;B)} $=$ \left | x_A-x_B \right |+\left | y_A-y_B \right |$ . Gọi S là tập các điểm thỏa mãn tập các khoảng cách giữa 2 điểm bất kỳ của S chỉ có 2 phần tử . Tìm số phần tử lớn nhất của S. 

                                                                                                                         ( em sẽ khai thác thêm )

Hình gửi kèm

  • WIN_20210406_23_12_53_Pro (2).jpg

Bài viết đã được chỉnh sửa nội dung bởi thienan2005: 06-04-2021 - 23:41


#2
thienan2005

thienan2005

    Lính mới

  • Thành viên mới
  • 3 Bài viết

Oh no em đánh latex lỗi r mn ạ 






2 người đang xem chủ đề

0 thành viên, 2 khách, 0 thành viên ẩn danh