1. 欧式距离的数学表达，一维距离像的评价指标？
1. 有很多种。2. 首先，最常见的一维距离像评价指标是欧氏距离。欧氏距离是通过计算两个点在一维空间中的直线距离来评估它们之间的相似程度。另外，还有曼哈顿距离、切比雪夫距离等其他常用的一维距离像评价指标。3. 此外，还可以根据具体的应用场景和需求来选择适合的一维距离像评价指标。例如，在时间序列数据的相似度比较中，可以使用动态时间规整（DTW）来评估两个序列之间的相似程度。在文本相似度比较中，可以使用编辑距离来评估两个字符串之间的相似程度。4. 因此，选择合适的一维距离像评价指标需要考虑具体的应用场景和需求，以及评价指标的特性和适用性。
2. 三坐标圆到圆怎么形成线？
首先，在三坐标中选取两个圆的圆心坐标(x1, y1, z1)和(x2, y2, z2)，然后计算两个圆心坐标之间的欧式距离，公式为：√((x2-x1)²+(y2-y1)²+(z2-z1)²)。
这个欧式距离就是圆心到圆心的距离。
接着，可以通过将两个圆心坐标连线，即连接(x1, y1, z1)和(x2, y2, z2)的直线段，来建立圆心到圆心的连线。
需要注意的是，在三维坐标系中，圆心到圆心的连线不一定与坐标轴平行或垂直，而是一个斜线段。
3. 什么是标准欧几里得距离？
欧氏距离定义：欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离,两个向量之间的欧氏距离计算公式如下： 其中X,Y分别是m维的向量. 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点.它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求.例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性.因此,有时需要采用不同的距离函数. 如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离,那么对一切i,j和k,dij应该满足如下四个条件： ①当且仅当i=j时,dij=0 ②dij＞0 ③dij＝dji（对称性） ④dij≤dik＋dkj（三角不等式） 显然,欧氏距离满足以上四个条件.满足以上条件的函数有多种,本节将要用到的马氏距离也是其中的一种. 第i个样品与第j个样品的马氏距离dij用下式计算： dij=(xi一xj)'S-1(xi一xj) 其中,xi和xj分别为第i个和第j个样品的m个指标所组成的向量,S为样本协方差矩阵. 马氏距离有很多优点.它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同.马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰.它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用.
4. 曼哈顿定理公式？
在早期的计算机图形学中，屏幕是由像素构成，是整数，点的坐标也一般是整数，原因是浮点运算很昂贵，很慢而且有误差，如果直接使用AB的距离，则必须要进行浮点运算，如果使用AC和CB，则只要计算加减法即可，这就大大提高了运算速度，而且不管累计运算多少次，都不会有误差。因此，计算机图形学就借用曼哈顿来命名这一表示方法。在我们常用的平面CAD中，都会有格点，他是基本单位，定义了格点大小后，就可以使用整数来表示和运算，不会引入计算误差，又快又精确。
与此类似，在3维图形学中，空间向量也是用3个单位向量的和来表示的。
欧氏距离：
在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是
d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)
三维的公式是
d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+z1-z2)^)
推广到n维空间，欧式距离的公式是
d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这里i=1,2..n
xi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标
5. 谁能用最简单易懂的方式描述黎曼度规张量？
首先，避开几何直接谈张量肯定是不完备的，此处先从一特殊角度引入黎曼几何下的基础观点，黎曼做过一个猜想，假若我们所处的空间不是平直的，是可能发生弯曲的，那么这样的空间就不能再用欧氏几何的架构来分析了，于是乎黎曼几何开始一展拳脚（不过黎曼并不具备爱因斯坦一般所掌有的大量物理基础和证据，相对论还是没能出自黎曼）
一旦空间确定，那么描述空间关系的量就成为首要问题，比如在配有笛卡尔坐标系下的欧氏空间内，空间内两点距离可以由大名鼎鼎的勾股定理推导所得:ds^2=dx^2+dy^2+dz^2。同样是在欧式空间下，如果把坐标系改为球坐标，点的坐标形式变为（ρ,φ,θ），三个值分别为该点到原点的距离，纬度，经度，那么此时的ds^2=dρ^2+ρ^2dφ^2+ρ^2sin^2φdθ^2
所以这个时候我们就发现，在不同的坐标系和空间下，我们用来描述空间尺度的“尺子”是不同的，黎曼度规就是用来描述黎曼空间下空间尺度的量。
对于n维非欧式空间:ds^2=∑(i=1到n)∑(j=1到n)×gij×dxi×dxj，这里的gij就是二阶张量，也叫度规张量。
6. 径向基核函数的思想？
所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。
通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作
k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。
最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) }
其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。
建议首选RBF核函数，因为：
能够实现非线性映射；（ 线性核函数可以证明是他的一个特例；SIGMOID核函数在某些参数上近似RBF的功能。）
参数的数量影响模型的复杂程度，多项式核函数参数较多。
7. 大学物理实验中ud是什么意思？
大学物理实验中Ud,是CA310测试中ud,Vd,T,duv,Lv指的是ud：表示se度坐标中u轴方向上的偏移距离，是指待测样品的se度坐标与参考se坐标之间在u轴方向上的差距。
Vd：表示se度坐标中v轴方向上的偏移距离，是指待测样品的se度坐标与参考se坐标之间在v轴方向上的差距。
T：表示se差值，是待测样品se度坐标与参考se坐标之间的欧氏距离。duv：是se度坐标中点（x,y）与白点（Xw,Yw,Zw）之间的距离，作为描述se差的一个参数。Lv：是亮度明度值，表示待测样品的亮度值。
