欧式空间计算法则(想盖欧式两层别墅)

1. 欧式空间计算法则，想盖欧式两层别墅？

住宅公园，专注农村自建房发展。

首先了解一下宅基地的尺寸，是20×19米，算下来的话，这个占地面积都有400平了，真是让人眼红。既然想盖一栋二层户型，而且最好有院子的话，小宅在我们的户型图库里找到了下面这3套，说不定这里就有你们喜欢的户型。

户型一：

占地尺寸：20.9m*22m

占地面积（不含庭院）：292.8㎡

建筑面积（不含庭院）：532.9㎡

建筑高度：10.5m

建筑情况：共设5室 2厅 6卫 2厨 1玄关 6衣帽间 1多功能去 1工人房 1洗衣房 1影音娱乐区 1书房 1车库 1庭院

平面布局图：

这套户型是现代风格，建筑面积有500多平，而且还有一个大前院。

现在的农村家庭基本上都有两辆车，一辆小轿车用来出行，一辆电三轮用来拉货，因此这套户型就设计了一个双车位，用来停车。

并且为了能让家里人住的更舒服，尽可能的将卧室打造成套房使用，品质感一下子就出来了，大家觉得呢！

户型二：

占地尺寸：20m*16.8m

占地面积（不含庭院）：175.7㎡

建筑面积（不含庭院）：360.8㎡

建筑情况：共设5室 2厅 4卫 1厨 1堂屋 1棋牌室 1茶室 1土灶房 1储藏间 1衣帽间 4阳台 1庭院

平面布局图：

第一套是现代风格，第二套就给大家展示一下中式风格，毕竟中式的才是世界的。

这套户型相信家里的父母会非常喜欢，外观古朴有内涵，装修细腻有质感，白墙青瓦，再用一些木质元素做点缀，这样的房子还有一个用途，那就是用来开民宿！

民宿是很赚钱的，这样一来，在家里也能有收益，何乐而不为呢？

户型三：

占地尺寸：15.5m*19.5m

占地面积（不含庭院）：169㎡

建筑面积（不含庭院）：275㎡

建筑高度：8.3m

建筑情况：共设7室 1厅 1卫 1厨 1储物间 1沐浴间 1入户大厅 1走廊 1露台 1庭院

平面布局图：

图纸就给大家展示到这里了，满分100分的话，大家对这三套户型能打多少分呢？

欧式空间计算法则(想盖欧式两层别墅)

2. 迭代重心法选址计算公式？

回答如下：迭代重心法选址计算公式如下：

设有n个候选点，其坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)，则：

1. 初始化初始点坐标为任意点，如(x1,y1)。

2. 重复以下步骤，直到迭代次数达到设定值或者重心点不再变化：

(1) 计算当前重心点的坐标(xg,yg)：

xg = (x1 + x2 + … + xn) / n

yg = (y1 + y2 + … + yn) / n

(2) 计算当前距离最小的候选点的索引i：

i = argmin(d(xi,yi,xg,yg))

其中，d(xi,yi,xg,yg)表示(xi,yi)与(xg,yg)之间的欧式距离。

(3) 将候选点i作为新的重心点。

其中，argmin表示求函数取最小值的参数值。

最终得到的重心点即为选址的最优点。

3. 如何在Excel中算欧式距离？

在Excel中计算欧氏距离需要使用数学函数，具体步骤如下：准备数据：将需要计算欧氏距离的数据按照一定的规则放置在Excel表格中，以便后续的计算。例如，如果有两个数据点A和B，它们在n维空间中的坐标分别为(x1，y1，…，z1)和(x2，y2，…，zn)，则可以将这些坐标分别放置在两行中。在Excel表格中选中需要计算欧氏距离的两行数据。在Excel的菜单栏中点击“公式”，然后选择“数学和三角函数”类别下的“POWER”函数。在“POWER”函数对话框中，输入公式“=POWER(SUMSQ((x2-x1)^2)+SUMSQ((y2-y1)^2),0.5)”，然后按回车键。此时，Excel会计算出欧氏距离的值，并将其显示在所选单元格中。需要注意的是，Excel中的欧氏距离计算只适用于二维平面上的两点之间的距离计算。如果需要在n维空间中计算两点之间的欧氏距离，需要使用更复杂的公式和更多的数据点信息。

4. 子空间的交与和没有分配律证明？

线性子空间（又称向量子空间，简称子空间）是线性空间中部分向量组成的线性空间。设W是域P上的线性空间V的一个非空子集合，若对于V中的加法及域P与V的纯量乘法构成域P上的一个线性空间，则称W为V的线性子空间. 定义设W是域P上的线性空间V的一个非空子集合，若对于V中的加法及域P与V的纯量乘法构成域P上的一个线性空间，则称W为V的线性子空间（或向量子空间），或简称子空间。

线性子空间的交一定是线性子空间。令W1与W2是两个线性子空间，那么子空间的交可定义为W= W1∩W2=(x|x belong to W1 且 x belong to W2) 。若这些子空间公共的唯一向量为零向量，i.e.W={0}，则称子空间W1、W2无交连（disjoint）。

线性子空间的并不一定是线性子空间，直观的理解为两个集合的并，不满足加法的封闭性。只是单纯把每个元素累积起来。 exp:L1=（3,1,0,0,0）(0,2,1,0,0) L2=(1,1,2,0,0) (0,2,1,0,0) 则L1∪L2={ (3,1,0,0,0)，(0,2,1,0,0) ，(1,1,2,0,0) ，(0,2,1,0,0) }

线性子空间的和是由各个子空间的一组线性无关的基向量所构成一个空间，是一个线性子空间。其定义可为W=(x1+x2|x1 belong to W1 and x2 belong to W2)称之为W1与W2的和，记为W1+W2。在子空间的和运算中，满足交换律与结合律。交换律： W1+W2=W2+W1；结合律： (W1+W2)+W3 = W1+(W2+W3)；引理：同时可以推导出线性空间维数的关系有 dim W1+dim W2 = dim ( W1+W2 ) +dim(W1∩W2) exp:假设L1=（3,1,0,0,0）(0,2,1,0,0) L2=(1,1,2,0,0) (0,2,1,0,0) …

若U,W为欧式空间V的线性子空间，对于任意的x属于U与y属于W，都有（x，y）=0 则称U与W正交，记U⊥W. 如果一个向量x与W的任意一个向量正交，则称x与W正交，记x⊥W. 正交空间的交集为0，且正交空间的和为直和。