Euklidischer Abstand Rechner

Der Name klingt vielleicht hochtrabend, aber der euklidische Abstand ist nichts anderes als die Entfernung, wie wir sie uns jeden Tag vorstellen: Entdecke mehr darüber, wie du sie mit unserem Euklidischer-Abstand-Rechner ermitteln kannst!

Hier erfährst du:

• Was der euklidische Abstand ist;
• Formeln:
  • Der Abstand zwischen zwei Punkten und die Entfernung zwischen drei Punkten;
  • Der Abstand zwischen einem Punkt und einer Geraden;
  • Der Abstand zwischen zwei Geraden.
• Andere Verwendungen des euklidischen Abstands.

Der euklidische Abstand ist eine Metrik, die über den Euklidischen Raum (den physischen Raum, der uns umgibt, plus oder minus einiger Dimensionen) definiert ist. Kurz gesagt, misst der euklidische Abstand den kürzesten Weg zwischen zwei Punkten in einem glatten n-dimensionalen Raum.

Wir können den euklidischen Abstand nur in flachen Räumen definieren: Auf gekrümmten Oberflächen passieren seltsame Dinge, und gerade Linien sind nicht unbedingt die kürzesten!

Der euklidische Abstand wird durch die kartesischen Koordinaten der untersuchten Punkte definiert. Man kann ihn sich als Translationsvektor zwischen zwei Punkten vorstellen. In unserem Rechner für euklidische Abstände zeigen wir dir, wie du ihn berechnen kannst:

• Der euklidische Abstand zwischen zwei oder drei Punkten in Räumen von einer bis vier Dimensionen;
• Der euklidische Abstand zwischen einem Punkt und einer Geraden im zweidimensionalen Raum; und
• Der euklidische Abstand zwischen zwei parallelen Geraden im zweidimensionalen Raum.

Um den euklidischen Abstand zwischen zwei Punkten zu bestimmen, musst du die Koordinaten dieser Punkte kennen.

Nimm einen allgemeinen Punkt $p$. Wir können seine Koordinaten wie folgt schreiben:

Die Anzahl der Koordinaten hängt von der Dimensionalität des Raums ab.

Um den Abstand zwischen dem Punkt $p$ und dem Punkt $q$ zu berechnen, wenden wir eine verallgemeinerte Form des Satzes des Pythagoras an:

Dabei ist $n$ die Dimensionalität des Raums.

Wie du siehst, ist es ziemlich einfach!

Wenn wir einen Punkt hinzufügen, finden wir drei mögliche Entfernungen; drei Punkte definieren schließlich immer ein (möglicherweise entartetes) Dreieck.

Nimmt man das Dreieck aus den Punkten $p$, $q$ und $r$, ergeben sich die folgenden zwei Abstände:

Dieses Konzept kann natürlich auf immer größere n-Tupel erweitert werden.

Um den Abstand zwischen einem Punkt und einer Geraden (in zwei Dimensionen) zu bestimmen, müssen wir die Tatsache berücksichtigen, dass eine Gerade nichts anderes ist als eine Ansammlung von Punkten, die eine Gleichung erfüllen. Der Abstand zwischen einem Punkt und einer Geraden ist dann der minimale Abstand zwischen dem Punkt und der Geraden.

Das Segment, das den Punkt mit dem Punkt auf der Geraden verbindet, der die obige Bedingung erfüllt, steht senkrecht auf der Geraden selbst. Um den Abstand zu bestimmen, verwenden wir diese Formel:

Dabei sind $a$, $b$ und $c$ die Koeffizienten der Gleichung der Geraden in der Form: $a\cdot x + b\cdot y + c = 0$. Wenn wir den gebräuchlicheren Ausdruck $y = m\cdot x + c$ betrachten, würden wir diese (in jeder Hinsicht gleichwertige) Formel verwenden:

Um den Abstand zwischen zwei parallelen Geraden zu berechnen, verwenden wir die folgende Gleichung:

Die Geraden haben die Gleichungen:

• $a_1\cdot x+b_1\cdot y_1 + c_1$; und
• $a_2\cdot x+b_2\cdot y_1 + c_2$.

Die Wahl der Koeffizienten unterliegt jedoch einer starken Beschränkung. Da sich zwei nicht parallele Geraden an einem bestimmten Punkt in der Ebene kreuzen würden, was zu einem trivialen Abstand $d=0$ führen würde, definieren wir den euklidischen Abstand nur im Fall von parallelen Geraden. Das gibt uns einige hilfreiche Regeln:

• $a_1=a_2=a$;
• $b_1=b_2=b$;
• Allerdings $c_1\neq c_2$.

Wenn wir die Hauptform einer Geradengleichung verwenden, lautet die Formel für den Abstand:

Der euklidische Abstand wird zu einem wichtigen Konzept beim maschinellen Lernen (der weniger wissenschaftlichen Version der KI), bei dem die Entfernung zwischen Punkten in beliebigen Räumen von Merkmalen mit Metriken gemessen wird. Die am häufigsten verwendeten sind:

• Der Minkowski-Abstand;
• Der Manhattan-Abstand; und
• Der Euklidische Abstand.

Jeder dieser Abstände ist für bestimmte Daten geeignet: der Manhattan-Abstand für ganzzahlige Werte und der euklidische Abstand für reellwertige Daten. Der Minkowski-Abstand ist eine Verallgemeinerung von beiden.

Es ist interessant zu sehen, wie ein physikalisches und konkretes Konzept (der Abstand zwischen zwei Punkten) in einen Abstand in einem Merkmalsraum umgewandelt wird: Der Unterschied besteht darin, dass der Abstand zwischen deinem Haus und dem eines Freundes nicht berechnet wird, sondern ein verallgemeinerter Abstand zwischen zwei Farben, zwei Automodellen etc.

Wähle zunächst die Objekte aus, für die du den Abstand berechnest: Bei Punkten kannst du auch die Dimensionalität des Raums wählen.

Dann gibst du die Koordinaten der Punkte oder die Parameter der Geraden ein. Wir zeigen dir sowohl den Abstand als auch die Rechenschritte, um ihn zu berechnen. Mehr gibt es dazu nicht zu sagen!

Der euklidische Abstand ist eine besondere — aber dennoch gängige — Art, die Entfernung zu messen. Wir haben weitere Rechner für bestimmte Themen und Probleme entwickelt:

• Zweidimensionaler Abstand Rechner 🇺🇸;
• Länge eines Geradenabschnitts Rechner 🇺🇸;
• Abstand im Koordinatensystem Rechner 🇺🇸; und
• Abstand zwischen zwei Punkten Rechner.