首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Haversine公式-数学略有偏差,不确定原因

Haversine公式是一种用于计算两个地球上给定经纬度之间距离的数学公式。它基于球面三角学,可以在不考虑地球形状的情况下近似计算两点之间的大圆距离。

该公式的原理是将地球视为一个完美的球体,根据两点的经纬度计算它们之间的弧长。公式的具体表达式如下:

d = 2 * r * arcsin(sqrt(sin²((lat₂ - lat₁)/2) + cos(lat₁) * cos(lat₂) * sin²((lon₂ - lon₁)/2)))

其中,d表示两点之间的距离,r表示地球的半径(一般取平均半径约为6371公里),lat₁和lon₁表示第一个点的纬度和经度,lat₂和lon₂表示第二个点的纬度和经度。

Haversine公式的应用场景包括但不限于以下几个方面:

  1. 航空和航海导航:可以用于计算飞机或船只的航线距离,帮助规划最短路径和估计到达时间。
  2. 地理位置服务:可以用于计算用户当前位置与目标位置之间的距离,用于导航、附近搜索等功能。
  3. 运输和物流:可以用于计算货物运输的距离和成本,优化路线规划和配送计划。
  4. 旅游和出行:可以用于计算旅行目的地之间的距离,帮助规划旅行路线和行程安排。

腾讯云提供了一系列与地理位置相关的产品和服务,可以与Haversine公式结合使用,满足不同场景的需求。以下是一些相关的腾讯云产品和介绍链接:

  1. 位置服务(Location Service):提供了地理位置信息的获取、解析、转换和计算等功能,支持Haversine公式的应用场景。详细信息请参考:位置服务产品介绍

请注意,以上仅为腾讯云的相关产品和服务示例,其他云计算品牌商也可能提供类似的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 入门AI的数学图谱 | 机器学习涉及的数学知识 | 入门AI系列

    在过去几个月里,有几个人联系过我,说他们渴望进军数据科学领域,使用机器学习 (ML) 技术探索统计规律,并打造数据驱动的完美产品。但是,据我观察,一些人缺乏必要的数学直觉和框架,无法获得有用的结果。这是我决定写这篇博客文章的主要原因。最近,易用的机器学习和深度学习工具包急剧增加,比如scikit-learn、Weka、Tensorflow、R-caret等。机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。尽管机器学习和深度学习有巨大的发展潜力,但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果,就必须透彻地了解许多技术的数学原理。

    03

    【转】卡尔曼滤波器

    在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。如果对这编论文有兴趣,可以到这里的地址下载:http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍 (Introduction to the Kalman Filter) 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)。假设你对你的经验不是100%的相信,可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声(White Gaussian Noise),也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配(Gaussian Distribution)。另外,我们在房间里放一个温度计,但是这个温度计也不准确的,测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 好了,现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值:你根据经验的预测值(系统的预测值)和温度计的值(测量值)。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值,来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的,所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的,假设是23度,同时该值的高斯噪声的偏差是5度(5是这样得到的:如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3,你对自己预测的不确定度是4度,他们平方相加再开方,就是5)。然后,你从温度计那里得到了k时刻的温度值,假设是25度,同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值,分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢?相信自己还是相信温度计呢?究竟相信谁多一点,我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2),所以Kg=0.78,我们可以估算出k时刻的实际温度值是:23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出,因为温度计的covariance比较小(比较相信温度计),所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。 现在我们已经得到k时刻的最优温度值了,下一步就是要进入k+1时刻,进行新的最优估算。到现在为止,好像还没看到什么自回归的东西出现。对了,在进入k+1时刻之前,我们还要算出k时刻那个最优值(24.56度)的偏差。算法如下:((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差,得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差(对应于上面的3)。 就是这样,卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归,从而估算出最优的温度值。他运行的很快,而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg,就是卡尔曼增益(Kalman Gain)。他可以随不同的时刻而改变他自己的值,是不是很神奇! 下面就要言归正传,讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3. 卡尔曼滤波器算法 (The Kalman Filter Algorithm) 在这一部分,我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随即变量(Random Variable),高斯

    05

    机器学习里,数学究竟多重要?

    【新智元导读】本文的主要目的是提供资源,给出有关机器学习所需的数学上面的建议。数学初学者无需沮丧,因为初学机器学习,并不需要先学好大量的数学知识才能开始。正如这篇文章提到的,最基本的需要是数据分析,然后你可以在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学。 过去几个月里,有不少人联系我,向我表达他们对数据科学、对利用机器学习技术探索统计规律性,开发数据驱动的产品的热情。但是,我发现他们中有些人实际上缺少为了获取有用结果的必要的数学直觉和框架。这是我写这篇文章的主要原因。 最近,许多好用的机器和深度学习软件变得十分

    010
    领券