अपने अंतिम शैक्षणिक कार्य के लिए मैंने GPS ट्रैजिटरीज के लिए एक संपीड़न एल्गोरिथम विकसित किया है। मैं संपीड़ित और मूल प्रक्षेपवक्र के बीच सिंक्रोनाइज़ यूक्लिडियन दूरी (एसईडी) की गणना करके अनुपात-लौकिक संपीड़न की गुणवत्ता का अनुमान लगा सकता हूं और एक प्रसिद्ध संपीड़न एल्गोरिथ्म के खिलाफ मेरे एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकता हूं।
एक स्पैटो-टेम्पोरल एल्गोरिथ्म, मेरी तरह, जितना संभव हो उतना लौकिक जानकारी बनाए रखने के लिए प्रक्षेपवक्र को कम करता है। स्थानिक एल्गोरिदम (जैसे डगलस-पीकर एल्गोरिथ्म) केवल स्थानिक विशेषताओं के संदर्भ में संपीड़न का एहसास करता है।
अब क्या हुआ? एक अनुपात-लौकिक पहलू को ध्यान में रखते हुए, मेरा एल्गोरिथ्म डीपी से बेहतर है। मैं इसे एसईडी माप द्वारा आश्वस्त कर सकता हूं। यदि मैं तीन प्रक्षेपवक्र (मूल, मेरा और डीपी संपीड़ित) की साजिश रचता हूं, तो डीपी के साथ संप्रेषित प्रक्षेपवक्र में मूल प्रक्षेपवक्र के साथ बेहतर फिटिंग है। आंख-केवल माप मेरी जरूरत को पूरा नहीं करते हैं: मुझे वास्तव में, एक त्रुटि मीट्रिक है जो संख्यात्मक रूप से दर्शाता है कि डीपी एल्गोरिदम एक स्थानिक तरीके से मेरा से बेहतर कैसे है।
इसलिए मैं लिख सकता हूं: "स्पैट-टेम्पोरल फैक्टर का जिक्र करते हुए, मेरा एल्गोरिथ्म डीपी से बेहतर है, क्योंकि इसमें डीपी के एसईडी फैक्टर की तुलना में एसईडी फैक्टर कम है। एलास, सिंपल स्पैटियल फैक्टर अवार्ड्स डीपी एल्गोरिदम है क्योंकि इसका (नए मीट्रिक का नाम) है। मेरे से बेहतर है ”।
मैं सीधा यूक्लिडियन दूरी के बारे में सोच रहा हूं, लेकिन मैं वास्तव में नहीं जानता कि क्या यह उपयोगी हो सकता है। गतिशील समय? इसके लिए मैं किस मीट्रिक का उपयोग कर सकता हूं?