Distanza di Minkowski

In matematica, la distanza di Minkowski è una distanza in uno spazio euclideo che può essere considerata una generalizzazione sia della distanza euclidea sia della distanza di Manhattan.

Definizione

La distanza di Minkowski di ordine p {\displaystyle p} tra due punti P = ( x 1 , x 2 , , x n ) {\displaystyle P=(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})} e Q = ( y 1 , y 2 , , y n ) {\displaystyle Q=(y_{1},y_{2},\ldots ,y_{n})} in R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} è definita come:

( i = 1 n | x i y i | p ) 1 / p {\displaystyle \left(\sum _{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|^{p}\right)^{1/p}}

Questa distanza si usa tipicamente con p = 1 {\displaystyle p=1} o p = 2 {\displaystyle p=2} : il primo caso riconduce alla distanza di Manhattan, mentre il secondo rappresenta la distanza euclidea.

Per p 1 {\displaystyle p\geq 1} la distanza di Minkowski è una metrica, nel senso che soddisfa la disuguaglianza triangolare come conseguenza della disuguaglianza di Minkowski. Quando p < 1 {\displaystyle p<1} , la distanza tra ( 0 , 0 ) {\displaystyle (0,0)} e ( 1 , 1 ) {\displaystyle (1,1)} è 2 1 / p > 2 {\displaystyle 2^{1/p}>2} , ma il punto ( 0 , 1 ) {\displaystyle (0,1)} è a distanza 1 da entrambi.

Nel caso limite in cui p {\displaystyle p} tende a infinito si ha la distanza di Čebyšëv:

lim p + ( i = 1 n | x i y i | p ) 1 p = max i = 1 n | x i y i | {\displaystyle \lim _{p\to +\infty }{\left(\sum _{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|^{p}\right)^{\frac {1}{p}}}=\max _{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|}

Per p {\displaystyle p} che tende a {\displaystyle -\infty } , in modo simile si ha:

lim p ( i = 1 n | x i y i | p ) 1 p = min i = 1 n | x i y i | {\displaystyle \lim _{p\to -\infty }{\left(\sum _{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|^{p}\right)^{\frac {1}{p}}}=\min _{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|}
Cerchio unitario (luogo dei punti equidistanti dall'origine) per diversi valori di p.

Bibliografia

  • (EN) John P. van de Geer, Some Aspects of Minkowski Distance, Leiden University, Department of Data Theory, 1995.

Voci correlate

Collegamenti esterni

  • (EN) Jan Schulz - Minkowski distance, su code10.info.
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