This is a good article. Click here for more information.

यूक्लिडियन दूरी

From Vigyanwiki
Revision as of 01:58, 15 November 2022 by alpha>Indicwiki (Created page with "{{Use American English|date = February 2019}} {{short description|Length of a line segment}} {{Use mdy dates|date = February 2019}} {{good article}} File:Euclidean distance...")
(diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)

द्वि-आयामी यूक्लिडियन दूरी की गणना करने के लिए पाइथागोरस प्रमेय का उपयोग करना

गणित में, यूक्लिडियन अंतरिक्ष में दो बिंदुओं के बीच की यूक्लिडियन दूरी दो बिंदुओं (ज्यामिति) के बीच एक रेखा खंड की लंबाई है।

इसकी गणना पाइथागोरस प्रमेय का उपयोग करके बिंदुओं के कार्टेशियन निर्देशांक से की जा सकती है, इसलिए इसे कभी-कभी पायथागॉरियन दूरी भी कहा जाता है। ये नाम प्राचीन यूनानी गणितज्ञों यूक्लिड और पाइथागोरस से आए हैं, हालांकि यूक्लिड ने संख्याओं के रूप में दूरियों का प्रतिनिधित्व नहीं किया, और पायथागॉरियन प्रमेय से दूरी की गणना का संबंध 18वीं शताब्दी तक नहीं बनाया गया था।

दो वस्तुओं के बीच की दूरी, जो बिंदु नहीं हैं, को आमतौर पर दो वस्तुओं से बिंदुओं के जोड़े के बीच की सबसे छोटी दूरी के रूप में परिभाषित किया जाता है। सूत्रों को विभिन्न प्रकार की वस्तुओं के बीच की दूरी की गणना करने के लिए जाना जाता है, जैसे कि एक बिंदु से एक रेखा की दूरी। उन्नत गणित में, दूरी की अवधारणा को अमूर्त मीट्रिक रिक्त स्थान के लिए सामान्यीकृत किया गया है, और यूक्लिडियन की तुलना में अन्य दूरियों का अध्ययन किया गया है। सांख्यिकी और गणितीय अनुकूलन में कुछ अनुप्रयोगों में, दूरी के बजाय यूक्लिडियन दूरी के वर्ग का उपयोग किया जाता है।

दूरी सूत्र

एक आयाम

वास्तविक रेखा पर किन्हीं दो बिंदुओं के बीच की दूरी उनके निर्देशांकों के संख्यात्मक अंतर, उनके निरपेक्ष अंतर का निरपेक्ष मान है। इस प्रकार यदि तथा वास्तविक रेखा पर दो बिंदु हैं, तो उनके बीच की दूरी निम्न द्वारा दी गई है:[1]

एक अधिक जटिल सूत्र, समान मान देता है, लेकिन उच्च आयामों के लिए अधिक आसानी से सामान्यीकरण करता है:[1]
इस सूत्र में, वर्ग (बीजगणित) और फिर वर्गमूल लेने से कोई भी सकारात्मक संख्या अपरिवर्तित रहती है, लेकिन किसी भी नकारात्मक संख्या को उसके निरपेक्ष मान से बदल देती है।[1]


दो आयाम

यूक्लिडियन विमान में, बिंदु दें कार्टेशियन निर्देशांक हैं और इशारा करते हैं निर्देशांक हैं . फिर . के बीच की दूरी तथा द्वारा दिया गया है:[2]

इसे पायथागॉरियन प्रमेय को एक समकोण त्रिभुज में क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर भुजाओं के साथ लागू करके देखा जा सकता है, जिसमें से रेखा खंड होता है प्रति इसके कर्ण के रूप में। वर्गमूल के अंदर दो वर्ग सूत्र क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर पक्षों पर वर्गों के क्षेत्र देते हैं, और बाहरी वर्गमूल कर्ण पर वर्ग के क्षेत्रफल को कर्ण की लंबाई में परिवर्तित करता है।[3] ध्रुवीय निर्देशांक प्रणाली द्वारा दिए गए बिंदुओं के लिए दूरी की गणना करना भी संभव है। यदि ध्रुवीय निर्देशांक हैं और के ध्रुवीय निर्देशांक हैं , तो उनकी दूरी है[2]कोसाइन के कानून द्वारा दिया गया:
कब तथा जटिल विमान में जटिल संख्याओं के रूप में व्यक्त किए जाते हैं, वास्तविक संख्याओं के रूप में व्यक्त किए गए एक-आयामी बिंदुओं के लिए समान सूत्र का उपयोग किया जा सकता है, हालांकि यहां निरपेक्ष मान चिह्न जटिल मानदंड को इंगित करता है:[4]


उच्च आयाम

व्युत्पन्न करना पायथागॉरियन प्रमेय को बार-बार लागू करके आयामी यूक्लिडियन दूरी सूत्र

तीन आयामों में, उनके कार्तीय निर्देशांक द्वारा दिए गए बिंदुओं के लिए, दूरी है

सामान्य तौर पर, कार्टेशियन निर्देशांक द्वारा दिए गए बिंदुओं के लिए -आयामी यूक्लिडियन अंतरिक्ष, दूरी है[5]


बिंदुओं के अलावा अन्य वस्तुएं

उन वस्तुओं के जोड़े के लिए जो दोनों बिंदु नहीं हैं, दूरी को दो वस्तुओं से किसी भी दो बिंदुओं के बीच की सबसे छोटी दूरी के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, हालांकि हॉसडॉर्फ दूरी जैसे बिंदुओं से अधिक जटिल सामान्यीकरण भी आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं।[6] विभिन्न प्रकार की वस्तुओं के बीच दूरियों की गणना के सूत्र में शामिल हैं:

  • यूक्लिडियन विमान में एक बिंदु से एक रेखा तक की दूरी[7]
  • त्रि-आयामी यूक्लिडियन अंतरिक्ष में एक बिंदु से एक विमान की दूरी[7]* तिरछी रेखाएँ # त्रि-आयामी यूक्लिडियन अंतरिक्ष में दूरी[8]


गुण

यूक्लिडियन दूरी एक मीट्रिक स्थान में दूरी का प्रोटोटाइपिकल उदाहरण है,[9] और मीट्रिक स्पेस के सभी परिभाषित गुणों का पालन करता है:[10]

  • यह सममित है, जिसका अर्थ है कि सभी बिंदुओं के लिए तथा , . यानी (वन-वे सड़कों के साथ सड़क की दूरी के विपरीत) दो बिंदुओं के बीच की दूरी इस बात पर निर्भर नहीं करती है कि दो बिंदुओं में से कौन सा प्रारंभ है और कौन सा गंतव्य है।[10]*यह धनात्मक है, अर्थात प्रत्येक दो भिन्न बिंदुओं के बीच की दूरी एक धनात्मक संख्या होती है, जबकि किसी भी बिंदु से स्वयं की दूरी शून्य होती है।[10]*यह त्रिभुज असमानता का पालन करता है: प्रत्येक तीन बिंदुओं के लिए , , तथा , . सहज रूप से, से यात्रा करना प्रति के जरिए से सीधे यात्रा करने से छोटा नहीं हो सकता प्रति .[10]

एक अन्य संपत्ति, टॉलेमी की असमानता, चार बिंदुओं के बीच यूक्लिडियन दूरियों से संबंधित है , , , तथा . यह प्रकट करता है की

समतल में बिंदुओं के लिए, इसे यह कहते हुए दोहराया जा सकता है कि प्रत्येक चतुर्भुज के लिए, चतुर्भुज के विपरीत पक्षों के गुणनफल का योग उसके विकर्णों के गुणनफल जितनी बड़ी संख्या के बराबर होता है। हालाँकि, टॉलेमी की असमानता किसी भी आयाम के यूक्लिडियन स्थानों में बिंदुओं पर अधिक लागू होती है, चाहे वे कैसे भी व्यवस्थित हों।[11] मीट्रिक रिक्त स्थान में बिंदुओं के लिए जो यूक्लिडियन रिक्त स्थान नहीं हैं, यह असमानता सत्य नहीं हो सकती है। यूक्लिडियन दूरी ज्यामिति यूक्लिडियन दूरी के गुणों का अध्ययन करती है जैसे कि टॉलेमी की असमानता, और परीक्षण में उनके आवेदन कि क्या दूरी के दिए गए सेट यूक्लिडियन अंतरिक्ष में बिंदुओं से आते हैं।[12] बेकमैन-क्वार्ल्स प्रमेय के अनुसार, यूक्लिडियन विमान या उच्च-आयामी यूक्लिडियन अंतरिक्ष का कोई भी परिवर्तन जो इकाई दूरी को संरक्षित करता है, सभी दूरी को संरक्षित करते हुए एक आइसोमेट्री होना चाहिए।[13]


चुकता यूक्लिडियन दूरी

A cone, the graph of Euclidean distance from the origin in the plane
A paraboloid, the graph of squared Euclidean distance from the origin

कई अनुप्रयोगों में, और विशेष रूप से दूरियों की तुलना करते समय, यूक्लिडियन दूरियों की गणना में अंतिम वर्गमूल को छोड़ना अधिक सुविधाजनक हो सकता है। इस चूक से उत्पन्न मान यूक्लिडियन दूरी का वर्ग (बीजगणित) है, और इसे वर्गाकार यूक्लिडियन दूरी कहा जाता है।[14]एक समीकरण के रूप में, इसे वर्गों के योग के रूप में व्यक्त किया जा सकता है:

दूरी की तुलना के लिए इसके आवेदन से परे, चुकता यूक्लिडियन दूरी आँकड़ों में केंद्रीय महत्व का है, जहाँ इसका उपयोग कम से कम वर्गों की विधि में किया जाता है, प्रेक्षित और अनुमानित मूल्यों के बीच वर्ग दूरी के औसत को कम करके डेटा के लिए सांख्यिकीय अनुमानों को फिट करने की एक मानक विधि। ,[15] और प्रायिकता वितरणों की तुलना करने के लिए विचलन (सांख्यिकी) के सबसे सरल रूप के रूप में।[16] एक दूसरे से वर्गित दूरियों का जोड़, जैसा कि कम से कम वर्ग फिटिंग में किया जाता है, पाइथागोरस योग नामक दूरियों पर एक ऑपरेशन के अनुरूप होता है।[17] क्लस्टर विश्लेषण में, लंबी दूरी के प्रभाव को मजबूत करने के लिए वर्ग दूरी का उपयोग किया जा सकता है।[14] चुकता यूक्लिडियन दूरी एक मीट्रिक स्थान नहीं बनाती है, क्योंकि यह त्रिभुज असमानता को संतुष्ट नहीं करती है।[18] हालांकि यह दूरी के विपरीत दो बिंदुओं का एक चिकना, सख्ती से उत्तल कार्य है, जो गैर-चिकनी (समान बिंदुओं के जोड़े के पास) और उत्तल है लेकिन सख्ती से उत्तल नहीं है। चुकता दूरी इस प्रकार अनुकूलन सिद्धांत में पसंद की जाती है, क्योंकि यह उत्तल विश्लेषण का उपयोग करने की अनुमति देता है। चूंकि स्क्वायरिंग गैर-नकारात्मक मानों का एक मोनोटोनिक फ़ंक्शन है, स्क्वायर दूरी को कम करना यूक्लिडियन दूरी को कम करने के बराबर है, इसलिए अनुकूलन समस्या या तो बराबर है, लेकिन स्क्वायर दूरी का उपयोग करके हल करना आसान है।[19] एक परिमित सेट से बिंदुओं के जोड़े के बीच सभी वर्ग दूरी का संग्रह यूक्लिडियन दूरी मैट्रिक्स में संग्रहीत किया जा सकता है, और इस रूप में दूरी ज्यामिति में उपयोग किया जाता है।[20]


सामान्यीकरण

गणित के अधिक उन्नत क्षेत्रों में, जब यूक्लिडियन स्पेस को एक वेक्टर स्पेस के रूप में देखते हैं, तो इसकी दूरी एक नॉर्म (गणित) से जुड़ी होती है जिसे नॉर्म (गणित) कहा जाता है # यूक्लिडियन मानदंड, जिसे मूल (गणित) से प्रत्येक वेक्टर की दूरी के रूप में परिभाषित किया गया है। अन्य मानदंडों के सापेक्ष इस मानदंड का एक महत्वपूर्ण गुण यह है कि यह मूल के चारों ओर अंतरिक्ष के मनमाने घुमाव के तहत अपरिवर्तित रहता है।[21] Dvoretzky के प्रमेय के अनुसार, प्रत्येक परिमित-आयामी मानक सदिश स्थान में एक उच्च-आयामी उप-स्थान होता है, जिस पर मानदंड लगभग यूक्लिडियन होता है; यूक्लिडियन मानदंड है इस संपत्ति के साथ केवल मानदंड।[22] इसे एलपी स्पेस | एल . के रूप में अनंत-आयामी वेक्टर रिक्त स्थान तक बढ़ाया जा सकता है2 मानदंड या L2 दूरी।[23] यूक्लिडियन दूरी यूक्लिडियन स्पेस को एक टोपोलॉजिकल स्पेस की संरचना देती है, यूक्लिडियन टोपोलॉजी, खुली गेंदों के साथ (किसी दिए गए बिंदु से कम दूरी पर बिंदुओं के सबसेट) इसके पड़ोस (गणित) के रूप में।[24] यूक्लिडियन रिक्त स्थान और निम्न-आयामी सदिश स्थानों पर अन्य सामान्य दूरियों में शामिल हैं:[25]

  • चेबीशेव दूरी, जो केवल सबसे महत्वपूर्ण आयाम मानकर दूरी को मापती है, प्रासंगिक है।
  • मैनहट्टन दूरी, जो केवल अक्ष-संरेखित दिशाओं के बाद की दूरी को मापती है।
  • मिन्कोव्स्की दूरी, एक सामान्यीकरण जो यूक्लिडियन दूरी, मैनहट्टन दूरी और चेबीशेव दूरी को एकीकृत करता है।

तीन आयामों में सतहों पर बिंदुओं के लिए, यूक्लिडियन दूरी को भूगर्भीय दूरी से अलग किया जाना चाहिए, सतह से संबंधित सबसे छोटी वक्र की लंबाई। विशेष रूप से, पृथ्वी या अन्य गोलाकार या निकट-गोलाकार सतहों पर महान-वृत्त की दूरी को मापने के लिए, जिन दूरियों का उपयोग किया गया है, उनमें हैवरसाइन दूरी शामिल है, जो उनके देशांतर और अक्षांशों से एक गोले पर दो बिंदुओं के बीच महान-वृत्त की दूरी देती है, और विन्सेन्टी के सूत्र गोलाकार पर दूरी के लिए विन्सेंट दूरी के रूप में भी जाना जाता है।[26]


इतिहास

यूक्लिडियन दूरी यूक्लिडियन अंतरिक्ष में दूरी है; दोनों अवधारणाओं का नाम प्राचीन ग्रीक गणितज्ञ यूक्लिड के नाम पर रखा गया है, जिनके यूक्लिड के तत्व कई शताब्दियों के लिए ज्यामिति में एक मानक पाठ्यपुस्तक बन गए।[27] लंबाई और दूरी की अवधारणाएं संस्कृतियों में व्यापक हैं, चौथी सहस्राब्दी ईसा पूर्व (यूक्लिड से बहुत पहले) में सुमेर से जल्द से जल्द जीवित प्रोटोलिटरेट नौकरशाही दस्तावेजों के लिए दिनांकित किया जा सकता है।[28] और गति और समय की संबंधित अवधारणाओं से पहले बच्चों में विकसित होने की परिकल्पना की गई है।[29] लेकिन दूरी की धारणा, दो बिंदुओं से परिभाषित संख्या के रूप में, वास्तव में यूक्लिड के तत्वों में प्रकट नहीं होती है। इसके बजाय, यूक्लिड रेखा खंडों की लंबाई की तुलना के माध्यम से, और आनुपातिकता (गणित) की अवधारणा के माध्यम से, रेखा खंडों की सर्वांगसमता (ज्यामिति) के माध्यम से इस अवधारणा को स्पष्ट रूप से देखता है।[30] पायथागॉरियन प्रमेय भी प्राचीन है, लेकिन यह 1637 में रेने डेसकार्टेस द्वारा कार्टेशियन निर्देशांक के आविष्कार के बाद ही दूरियों की माप में अपनी केंद्रीय भूमिका निभा सकता था। दूरी सूत्र स्वयं पहली बार 1731 में एलेक्सिस क्लेराट द्वारा प्रकाशित किया गया था।[31] इस सूत्र के कारण, यूक्लिडियन दूरी को कभी-कभी पाइथागोरस दूरी भी कहा जाता है।[32] यद्यपि पृथ्वी की सतह पर लंबी दूरी की सटीक माप, जो यूक्लिडियन नहीं हैं, प्राचीन काल से कई संस्कृतियों में फिर से अध्ययन किया गया था (जियोडेसी का इतिहास देखें), यह विचार कि यूक्लिडियन दूरी बिंदुओं के बीच की दूरी को मापने का एकमात्र तरीका नहीं हो सकता है। 19वीं सदी के गैर-यूक्लिडियन ज्यामिति के सूत्रीकरण के साथ गणितीय रिक्त स्थान बाद में भी आए।[33] तीन से अधिक आयामों की ज्यामिति के लिए यूक्लिडियन मानदंड और यूक्लिडियन दूरी की परिभाषा भी पहली बार 19वीं शताब्दी में ऑगस्टिन-लुई कॉची के काम में दिखाई दी थी।[34]


इस पृष्ठ में अनुपलब्ध आंतरिक कड़ियों की सूची

  • मीट्रिक स्थान
  • असमानित त्रिकोण

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 1.2 Smith, Karl (2013), Precalculus: A Functional Approach to Graphing and Problem Solving, Jones & Bartlett Publishers, p. 8, ISBN 978-0-7637-5177-7
  2. 2.0 2.1 Cohen, David (2004), Precalculus: A Problems-Oriented Approach (6th ed.), Cengage Learning, p. 698, ISBN 978-0-534-40212-9
  3. Aufmann, Richard N.; Barker, Vernon C.; Nation, Richard D. (2007), College Trigonometry (6th ed.), Cengage Learning, p. 17, ISBN 978-1-111-80864-8
  4. Andreescu, Titu; Andrica, Dorin (2014), "3.1.1 The Distance Between Two Points", Complex Numbers from A to ... Z (2nd ed.), Birkhäuser, pp. 57–58, ISBN 978-0-8176-8415-0
  5. Tabak, John (2014), Geometry: The Language of Space and Form, Facts on File math library, Infobase Publishing, p. 150, ISBN 978-0-8160-6876-0
  6. Ó Searcóid, Mícheál (2006), "2.7 Distances from Sets to Sets", Metric Spaces, Springer Undergraduate Mathematics Series, Springer, pp. 29–30, ISBN 978-1-84628-627-8
  7. 7.0 7.1 Ballantine, J. P.; Jerbert, A. R. (April 1952), "Distance from a line, or plane, to a point", Classroom notes, American Mathematical Monthly, 59 (4): 242–243, doi:10.2307/2306514, JSTOR 2306514
  8. Bell, Robert J. T. (1914), "49. The shortest distance between two lines", An Elementary Treatise on Coordinate Geometry of Three Dimensions (2nd ed.), Macmillan, pp. 57–61
  9. Ivanov, Oleg A. (2013), Easy as π?: An Introduction to Higher Mathematics, Springer, p. 140, ISBN 978-1-4612-0553-1
  10. 10.0 10.1 10.2 10.3 Strichartz, Robert S. (2000), The Way of Analysis, Jones & Bartlett Learning, p. 357, ISBN 978-0-7637-1497-0
  11. Adam, John A. (2017), "Chapter 2. Introduction to the "Physics" of Rays", Rays, Waves, and Scattering: Topics in Classical Mathematical Physics, Princeton Series in Applied Mathematics, Princeton University Press, pp. 26–27, doi:10.1515/9781400885404-004, ISBN 978-1-4008-8540-4
  12. Liberti, Leo; Lavor, Carlile (2017), Euclidean Distance Geometry: An Introduction, Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology, Springer, p. xi, ISBN 978-3-319-60792-4
  13. Beckman, F. S.; Quarles, D. A., Jr. (1953), "On isometries of Euclidean spaces", Proceedings of the American Mathematical Society, 4 (5): 810–815, doi:10.2307/2032415, JSTOR 2032415, MR 0058193{{citation}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  14. 14.0 14.1 Spencer, Neil H. (2013), "5.4.5 Squared Euclidean Distances", Essentials of Multivariate Data Analysis, CRC Press, p. 95, ISBN 978-1-4665-8479-2
  15. Randolph, Karen A.; Myers, Laura L. (2013), Basic Statistics in Multivariate Analysis, Pocket Guide to Social Work Research Methods, Oxford University Press, p. 116, ISBN 978-0-19-976404-4
  16. Csiszár, I. (1975), "I-divergence geometry of probability distributions and minimization problems", Annals of Probability, 3 (1): 146–158, doi:10.1214/aop/1176996454, JSTOR 2959270, MR 0365798
  17. Moler, Cleve and Donald Morrison (1983), "Replacing Square Roots by Pythagorean Sums" (PDF), IBM Journal of Research and Development, 27 (6): 577–581, CiteSeerX 10.1.1.90.5651, doi:10.1147/rd.276.0577
  18. Mielke, Paul W.; Berry, Kenneth J. (2000), "Euclidean distance based permutation methods in atmospheric science", in Brown, Timothy J.; Mielke, Paul W. Jr. (eds.), Statistical Mining and Data Visualization in Atmospheric Sciences, Springer, pp. 7–27, doi:10.1007/978-1-4757-6581-6_2
  19. Kaplan, Wilfred (2011), Maxima and Minima with Applications: Practical Optimization and Duality, Wiley Series in Discrete Mathematics and Optimization, vol. 51, John Wiley & Sons, p. 61, ISBN 978-1-118-03104-9
  20. Alfakih, Abdo Y. (2018), Euclidean Distance Matrices and Their Applications in Rigidity Theory, Springer, p. 51, ISBN 978-3-319-97846-8
  21. Kopeikin, Sergei; Efroimsky, Michael; Kaplan, George (2011), Relativistic Celestial Mechanics of the Solar System, John Wiley & Sons, p. 106, ISBN 978-3-527-63457-6
  22. Matoušek, Jiří (2002), Lectures on Discrete Geometry, Graduate Texts in Mathematics, Springer, p. 349, ISBN 978-0-387-95373-1
  23. Ciarlet, Philippe G. (2013), Linear and Nonlinear Functional Analysis with Applications, Society for Industrial and Applied Mathematics, p. 173, ISBN 978-1-61197-258-0
  24. Richmond, Tom (2020), General Topology: An Introduction, De Gruyter, p. 32, ISBN 978-3-11-068657-9
  25. Klamroth, Kathrin (2002), "Section 1.1: Norms and Metrics", Single-Facility Location Problems with Barriers, Springer Series in Operations Research, Springer, pp. 4–6, doi:10.1007/0-387-22707-5_1
  26. Panigrahi, Narayan (2014), "12.2.4 Haversine Formula and 12.2.5 Vincenty's Formula", Computing in Geographic Information Systems, CRC Press, pp. 212–214, ISBN 978-1-4822-2314-9
  27. Zhang, Jin (2007), Visualization for Information Retrieval, Springer, ISBN 978-3-540-75148-9
  28. Høyrup, Jens (2018), "Mesopotamian mathematics" (PDF), in Jones, Alexander; Taub, Liba (eds.), The Cambridge History of Science, Volume 1: Ancient Science, Cambridge University Press, pp. 58–72
  29. Acredolo, Curt; Schmid, Jeannine (1981), "The understanding of relative speeds, distances, and durations of movement", Developmental Psychology, 17 (4): 490–493, doi:10.1037/0012-1649.17.4.490
  30. Henderson, David W. (2002), "Review of Geometry: Euclid and Beyond by Robin Hartshorne", Bulletin of the American Mathematical Society, 39: 563–571, doi:10.1090/S0273-0979-02-00949-7
  31. Maor, Eli (2019), The Pythagorean Theorem: A 4,000-Year History, Princeton University Press, pp. 133–134, ISBN 978-0-691-19688-6
  32. Rankin, William C.; Markley, Robert P.; Evans, Selby H. (March 1970), "Pythagorean distance and the judged similarity of schematic stimuli", Perception & Psychophysics, 7 (2): 103–107, doi:10.3758/bf03210143, S2CID 144797925
  33. Milnor, John (1982), "Hyperbolic geometry: the first 150 years", Bulletin of the American Mathematical Society, 6 (1): 9–24, doi:10.1090/S0273-0979-1982-14958-8, MR 0634431
  34. Ratcliffe, John G. (2019), Foundations of Hyperbolic Manifolds, Graduate Texts in Mathematics, vol. 149 (3rd ed.), Springer, p. 32, ISBN 978-3-030-31597-9