大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于曼哈顿石英腕表误差的问题，于是小编就整理了3个相关介绍曼哈顿石英腕表误差的解答，让我们一起看看吧。
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
k means最优化理论？
1. 最优化理论：k means算法通过最小化聚类结果与真实分类结果之间的距离，来求得最优解。
2. 原因：k means算法的目标是让每个样本点划分到与其最相似的聚类中心下，即让同一聚类下的样本间距离尽可能小，不同聚类之间的距离尽可能大，这就是最优化的目标。
3. 内容延伸：最小化距离的计算方法可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等，同时，k means算法也有改进版本，如K-medoids算法、基于密度的DBSCAN算法等，这些算法也都基于最优化理论来求解。
4. 具体步骤：
(1) 初始化k个聚类中心。
(2) 将每个样本点划分到距其最近的聚类中心下。
(3) 计算每个聚类的中心点，更新聚类中心。
(4) 重复步骤(2)-(3), 直至聚类中心不发生变化或达到最大迭代次数。
K-means算法的最优化理论可以通过最小化平方误差和离群点的数量来实现。简单来说，算法的目标是将n个点划分为k个簇，使得所有点到所属簇的质心的距离平方和最小。这个距离可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等计算。当达到最小化距离平方和的目标时，算法便能够产生最优的聚类结果。
K-means算法经常用于数据挖掘和数据分析中的聚类问题，在不同领域都有广泛的应用，如金融、社交网络、医学等等。算法的优点在于简单易用、效率高、稳定性强等。尽管如此，K-means算法仍然面临一些问题，例如簇的数量需要确定、簇的形状固定等等。为了克服这些问题，后续的改进算法也在不断涌现，如层次聚类、密度聚类和谱聚类等。
天玑8200和骁***70哪个强？
骁***70略强一点，不过两者差距并不大， 据Geekbench 4跑分，骁***70单核比天玑8200强1%，联发科天玑1200比骁***70多核强3%，基本上就是误差范围内的，视为同级别。
GPU部分，以GFX测试曼哈顿3.0跑分，骁***70比天玑8200强7%，GPU部分高通一般具有一定的传统优势，比如GPU架构优势及游戏优化方面，所以870跑游戏略强一些。
基带部分骁***70是***X55基带，可以支持毫米波，联发科天玑8200是集成基带，不过不支持毫米波，目前国内运营商并没有部署毫米波5G，总的来说各有所长吧。
到此，以上就是小编对于曼哈顿石英腕表误差的问题就介绍到这了，希望介绍关于曼哈顿石英腕表误差的3点解答对大家有用。
