¿Qué es el espacio métrico? ¿Cuáles son sus aplicaciones prácticas?

Un espacio métrico es un conjunto X junto con una función d (llamada métrica o “función de distancia”) que asigna un número real d ( x , y ) a cada par x , y X que satisface las propiedades (o axiomas ):

  1. d ( x , y ) 0 yd ( x , y ) = 0 x = y ,
  2. d ( x , y ) = d ( y , x ),
  3. d ( x , y ) + d ( y , z ) d ( x , z ).

Ejemplos

  1. El prototipo: la línea R con su distancia habitual d ( x , y ) = | xy |.
  2. El plano R2 con la “distancia habitual” (medido utilizando el teorema de Pitágoras):
    d (( x 1, y 1), ( x 2, y 2)) = [( x 1 – x 2) 2 + ( y 1 – y 2) 2].
    Esto a veces se llama 2-metric d 2.
  3. La misma imagen dará métrica sobre los números complejos C interpretados como el diagrama de Argand. En este caso, la fórmula para la métrica es ahora:
    d ( z , w ) = | zw |
    donde el | El | en la fórmula representan el módulo del número complejo en lugar del valor absoluto de un número real.
  4. El avión con la métrica del taxi d (( x 1, y 1), ( x 2, y 2)) = | x 1 – x 2 | + | y 1 – y 2 |.
    Esto a menudo se llama 1-metric d 1.
  5. El plano con la métrica supremum o máxima d (( x 1, y 1), ( x 2, y 2)) = max (| x 1 – x 2 |, | y 1 – y 2 |).
    A menudo se le llama métrica del infinito d .

    Estos últimos ejemplos resultan ser muy utilizados. Para comprenderlos, es útil observar los círculos de la unidad en cada métrica.
    Esos son los conjuntos { x R 2 | d ( 0 , x ) = 1}.
    Obtenemos la siguiente imagen:

  6. Toma X para ser cualquier conjunto.
    La métrica discreta en la X viene dada por: d ( x , y ) = 0 si x = y y d ( x , y ) = 1 de lo contrario.
    Entonces esto define una métrica, en la cual ningún par distinto de puntos está “cerca”.
    El hecho de que cada par esté “extendido” es la razón por la cual esta métrica se llama discreta.
  7. Métricas sobre espacios de funciones.
    Estas métricas son importantes para muchas de las aplicaciones en análisis.
    Sea C [0, 1] el conjunto de todas las funciones continuas con valores R en el intervalo [0, 1].
    Definimos las métricas por analogía con los ejemplos anteriores por:
    1. d 1 ( f , g ) = El | f ( x ) – g ( x ) | dx
      Entonces, la distancia entre funciones es el área entre sus gráficos.
    2. d 2 ( f , g ) = [ ( f ( x ) – g ( x )) 2 dx ]
      Aunque esto no tiene tal interpretación geométrica directa como el último ejemplo, este caso resulta ser el más importante en la práctica. Corresponde a quién hace una “aproximación de mínimos cuadrados”.
    3. re ( f , g ) = max {| f ( x ) – g ( x )) | El | 0 0 X 1}
      Geométricamente, esta es la distancia más grande entre los gráficos.

Significa que la distancia está definida. En la práctica, hay diferentes tipos de distancia. Por ejemplo, el amor está cerca del afecto conceptualmente, pero el amor está cerca de vivir en el teclado.

Cuando escribe Bruce Jenner en Google, el motor de búsqueda quiere adivinar cuáles son las páginas web “más cercanas” a esa entrada. O si se trata de un resultado personalizado, las páginas web “más cercanas” a {buscado “Bruce Jenner”, su historial de búsqueda} .

El uso de teoremas para espacios métricos que solo he visto para obtener desigualdades. Por ejemplo, la desigualdad de Grothendieck: las personas que realizan el aprendizaje múltiple están interesadas en diferentes formas de poner límites a las cosas, por lo que hay libros escritos sobre desigualdades de diferentes tipos.

Creo que fue en esta conferencia que escuché sobre una desigualdad que es familiar para los científicos informáticos, ya que el lema de Johnson-Lindenstrauss se deriva básicamente de la desigualdad de Grothendieck. Eso le permite hacer incrustaciones de baja distorsión de un espacio de alta dimensión en uno de baja dimensión, como lo hace Madeleine Udell. Ese lenguaje técnico significa en la práctica obtener un resumen bastante correcto de algo complicado, por ejemplo, factorización matricial no negativa, análisis de componentes principales, visualización de datos, regresión lineal. Eso, por supuesto, es muy práctico porque ninguna persona puede extraer significado de una matriz gigante con números extraños, pero podemos dibujar significado y tomar acciones útiles después de ver un resumen (correcto).

  • Página en mit.edu
  • Página en berkeley.edu
  • El Johnson-Lindenstrauss destinado a incrustarse con proyecciones aleatorias

Puede haber otras aplicaciones, esa es la primera que viene a la mente.

  • Teorema de representación de Riesz también en aprendizaje automático (truco del kernel svm)
  • Página en icmc.usp.br Página de inserción de Sobolev en uchicago.edu para PDE elíptica (incl. Black-scholes, ecuación de onda)

En primer lugar, debe comprender lo que significa METRIC.

Una métrica es una generalización de la distancia ordinaria.

Una métrica ‘d’ es una función siempre definida en un conjunto X * X que tiene algunas propiedades: –

  1. d (x, y)> = 0;
  2. d (x, y) <= d (x, z) + d (z, y);

El conjunto X junto con una función que tiene algunas propiedades definidas anteriormente se denomina espacio métrico.

El concepto de métrica no se limita a los subconjuntos de R, se puede aplicar en cualquier conjunto.

Con esto podemos encontrar la distancia entre dos puntos en cualquier conjunto dado, para eso primero definiremos una función en ese conjunto que tenga esas dos propiedades.

Una vez que definimos una función que tiene tales propiedades, podemos usarla en cualquier lugar donde se requiera la distancia entre dos puntos.

More Interesting

Si [math] x ^ 2-3x + 1 = 0 [/ math], ¿cuál es el valor de [math] x ^ 2 + {\ large \ frac {1} {x ^ 2}} [/ math]?

¿Cuál es el requisito previo para aprender toda la lógica matemática? Solo conozco la tabla de verdad y la teoría de conjuntos.

En matemáticas, ¿por qué la respuesta es incorrecta si no lo hago de cierta manera?

¿La marihuana te hace mejorar en matemáticas?

¿De cuántas maneras se pueden ordenar las letras de la palabra NOTACIÓN?

¿Cuál es un ejemplo interesante del cierre de la bola abierta de radio r en un espacio métrico que NO es la bola cerrada de radio r en ese espacio métrico?

¿Cuál es el teorema más importante conceptualmente de Real Analysis y por qué es importante?

¿Cómo demuestro que esta es una topología? [Math] \ mathscr {T} = \ {U \ subseteq \ mathbb {N} \ mid \ mathbb {N} - U \ hspace {2mm} \ textrm {es finito o} \ hspace {2mm} 1 \ in (\ mathbb {N} - U) \} [/ math] ¿Cómo demuestro que es Hausdorff?

¿Para qué sirven las matemáticas?

Cómo demostrar que [matemáticas] \ arctan x [/ matemáticas] se puede expresar como la fracción continua [matemáticas] \ cfrac {x} {1 + \ cfrac {x ^ 2} {3 - x ^ 2 + \ cfrac {9x ^ 2} {5 - 3x ^ 2 + \ cfrac {25x ^ 2} {7 - 5x ^ 2 + \ ddots}}}} [/ math]

¿Qué hace que un conjunto cóncavo sea tan especial?

¿Cuál es el valor de 5 × 25-3 × 32 + 2x-12 en x = 1?

¿Existe algún término o clasificación para este tipo de secuencia de Fibonacci? (1 2 3 4 6 9 13 19 28)

¿Cuáles son algunas de las estructuras algebraicas más interesantes?

¿Cuál es la mejor manera de mejorar su razonamiento lógico?