Sí, es la distancia más corta en todas las dimensiones si hablamos de distancias simples.
En general, la respuesta es no. Esto depende de cómo haya definido la métrica de distancia y, en muchos casos, dos métricas de distancia ni siquiera son comparables. Hay tres propiedades básicas que una métrica de distancia debe satisfacer:
- No negatividad: la distancia entre dos puntos no debe ser negativa y puede ser cero solo cuando ambos puntos son iguales, es decir, [matemática] d (A, B) \ geq 0 [/ matemática] y si [matemática] d ( A, B) = 0 [/ matemática] luego [matemática] A = B [/ matemática].
- Simetría: la distancia entre el punto [matemáticas] A [/ matemáticas] a [matemáticas] B [/ matemáticas] debe ser igual a la distancia entre el punto [matemáticas] B [/ matemáticas] a [matemáticas] A [/ matemáticas] es decir [matemáticas ] d (A, B) = d (B, A) [/ matemáticas].
- Desigualdad triangular: la distancia entre cualquiera de los dos puntos debe ser menor o igual que la suma de las distancias entre cualquier otro segmento de dos líneas que comience y termine en el mismo punto. es decir, [matemáticas] d (A, C) \ leq d (A, B) + d (B, C). [/ matemáticas]
Hay una gran cantidad de funciones que satisfacen las condiciones anteriores. Una de esas clases de funciones es una función de norma.
Supongamos que los vectores [matemática] X = [x_1, x_2, \ cdots, x_n] [/ matemática] y [matemática] Y = [y_1, y_2, \ cdots, y_n] [/ matemática] donde cada [matemática] x_i, y_i \ en R [/ math], entonces la clase de norma de distancia se define como
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[matemáticas] Norma (X, Y) = \ left [(x_1-y_1) ^ p + (x_2-y_2) ^ p + \ cdots + (x_n-y_n) ^ p \ right] ^ {(\ frac {1} {p})} [/ matemáticas]
donde [math] p [/ math] puede tomar cualquier número mayor que cero. Para el valor de [matemática] p = 2 [/ matemática], es la distancia euclidiana.
Espero que ahora pueda ver que existe una gran clase de métricas de distancia y su utilidad depende de las aplicaciones.