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Approximation of Euclidean Metric by Digital Distances

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Éditeur :

Springer

Paru le : 2020-12-02

This book discusses different types of distance functions defined in an n-D integral space for their usefulness in approximating the Euclidean metric. It discusses the properties of these distance functions and presents various kinds of error analysis in approximating Euclidean metrics. It also pres...
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Description du livre


This book discusses different types of distance functions defined in an n-D integral space for their usefulness in approximating the Euclidean metric. It discusses the properties of these distance functions and presents various kinds of error analysis in approximating Euclidean metrics. It also presents a historical perspective on efforts and motivation for approximating Euclidean metrics by digital distances from the mid-sixties of the previous century. The book also contains an in-depth presentation of recent progress, and new research problems in this area. 

À propos

Auteur
Jayanta Mukhopadhyay
Éditeur
Springer
Collection
n.c
Parution
2020-12-02
Pages
144 pages
EAN papier
9789811599002

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Jayanta Mukhopadhyay

Caractéristiques détaillées - droits

EAN PDF
9789811599019
Prix
52,74 €
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
14
Taille du fichier
2898 Ko
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EAN EPUB
9789811599019
Prix
52,74 €
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
14
Taille du fichier
12114 Ko
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