Euclidean Distance

The Euclidean distance between points p and q is the length of the line segment that connects them. For two points (p(x_1, y_1)) and (q(x_2, y_2)), the Euclidean distance (d) is calculated as: [ d = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2} ] This formula represents the straight-line distance in a two-dimensional space. In MATLAB, you can compute this distance using the following code snippet: p = [x1, y1]; q = [x2, y2]; d = sqrt(sum((p - q).^2)); d For more details, you can refer to the Wikipedia page.

垂直/距离功能说明 2.1.9 垂直/距离功能可以依指定距离生成一个垂直（法线）方向的点。该点与选取的线条（包括直线、曲线、圆弧、样条曲线）保持指定的长度，且该点与指定点的连线垂直于被选取的线条。

私家车充电模型，私家车日行驶距离概率密度及累加函数，电动汽车出发时间（或称开始充电的时间）概率，最后画出电动汽车充电概率图。

MATLAB导入Excel代码 核机器测试脑网络与表型之间的关联 作者：亚历山大·詹森（MS），杰森·特雷格拉斯（Jason R Tregellas）博士，Brianne Sutton博士，邢福永博士，Debashis Ghosh博士 摘要：在过去的十年中，由于定量网络分析能够描述大脑网络的一般拓扑原理，因此在其功能上的应用已广受欢迎。然而，将标准统计分析技术应用于功能磁共振成像（fMRI）连接图时，会出现许多问题。通常，这些映射的摘要度量（例如全局效率和聚类系数）使图拓扑不断变化的结构从多个比例崩溃为一个比例。这可能会导致全脑时空模式信息的丢失，这在关联和预测分析中可能很重要。从电气工程领域来看，电阻扰动距离是对同一顶点集上的图之间相似度的量化，已显示该图可识别动态图的变化（例如来自fMRI的变化），而不会造成计算上的昂贵或导致损失信息。 这项工作提出了一种新颖的基于核的回归方案，该方案结合了阻力扰动距离，可以使用模拟和真实数据集更好地了解与fMRI的生物表型的关联。 真实数据集：COBRE随附手稿中使用的真实数据集来自卓越生物医学研究中心（COBRE）通过新墨西哥大学神经科学中心提供。

此文件定义了一个MATLAB计算两点坐标的函数，带地球弧度。该函数通过使用经纬度坐标来计算两点之间的地理距离，考虑地球曲率的影响，确保计算结果的精确性和真实性。

我遇到很多人都想找到一种方法，从空间中的某个给定点找到曲线上最接近的点。如果曲线是分段线性的，这通常不太困难，因为可以简化为找到每个线段上的最接近点，而不必测试每个线段。然而，对于三次样条曲线而言，这变得更加复杂，但在没有明确数学优化的情况下仍然是可行的。Distance2curve允许您将n维空间中的一组通用点指定为连续空间曲线，然后根据曲线的弧长进行样条曲线拟合（或pchip），并确定最接近的点。