閔可夫斯基和： 閔可夫斯基和又稱閔可夫斯基加法，是兩個歐幾里得空間的點集的和。 點集A和點集B的閔可夫斯基和被定義為： A+B={a+b | a屬於A，屬於B} 例如，平面上有兩個三角形，其坐標分別為A={(1,0),(0,1),(0,-1)}及B ...

定義p+q=(p.x+q.x,p.y+q.y)，給定兩個點集，求{pi+qj}的凸包（凸殼）的問題 以求凸殼為例（凸包可以通過求上下凸殼然后拼湊）： 顯而易見的結論是： 新凸殼上的點一定是由p和 ...

對於任意的 $n$ 維向量 $a = \left \{ x_{1},x_{2},...,x_{n} \right \}$，$b = \left \{ y_{1},y_{2},...,y_{n} \ri ...

閔可夫斯基和，是兩個歐幾里得空間的點集的和，以德國數學家閔可夫斯基命名。 點集A與B的閔可夫斯基和就是{o|o=a+b}，其中a屬於A,b屬於B。 對於凸包這種特殊的圖形，它的閔可夫斯基和有一些較好的性質。 比如：凸包之間的閔可夫斯基和一定是凸包。 求凸包之間的閔可夫斯基和的方法。 把兩個凸包 ...

閔可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一個用於稀疏張量的自動微分庫。它支持所有標准神經網絡層，例如對稀疏張量的卷積，池化，解池和廣播操作。有關更多信息，請訪問文檔頁面。 稀疏張量網絡：空間稀疏張量的神經網絡 壓縮神經網絡以加快推理速度並最小化內存 ...

三維空間的平移，時間和空間無關。 相對論時空觀下時空坐標變換由洛倫茲變換描述，這對應的是閔可夫斯基 ...

關於 wqs 二分部分可以參考 跳蛙的博客 或者 原論文，基礎部分這里略過。 wqs 二分的構造解 wqs 二分的本質是二分斜率，尋找切點。假設希望求出值的橫坐標為 \(X\)。但是事實上由於三點 ...

在機器學習過程中，我們經常需要知道個體(樣本)之間的差異大小，進而評價個體的相似性和類別，特征空間中兩個樣本(點)之間的距離就是兩個樣本相似性的一種反映。常見的分類和聚類算法，如K近鄰、K均值(K-m ...