📏 Geometria

Distanza tra due punti (2D e 3D)

Calcola la distanza euclidea tra due punti nel piano (2D) o nello spazio (3D). Calcola anche pendenza e azimut.

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Formula e metodo

d2D = √((x2-x1)² + (y2-y1)²) d3D = √((x2-x1)² + (y2-y1)² + (z2-z1)²) pendenza% = (z2-z1)/d2D × 100

P1(0,0,0), P2(100,50,5): d2D=111.8m, d3D=111.9m, pendenza=4.47%, azimut=63.4°.

Distanza nel piano

La distanza tra due punti P1(x₁, y₁) e P2(x₂, y₂) nel piano cartesiano è data dal teorema di Pitagora: d = √[(x₂-x₁)² + (y₂-y₁)²]. Questa formula è fondamentale per ogni calcolo geometrico e topografico. Funziona in qualsiasi sistema di coordinate cartesiane ortogonali.

Distanza nello spazio

In tre dimensioni: d = √[(x₂-x₁)² + (y₂-y₁)² + (z₂-z₁)²]. Per punti su una sfera (coordinate geografiche), la formula euclidea è approssimata; si usa la formula di Haversine che considera la curvatura terrestre. Per distanze oltre qualche km la differenza diventa significativa.

Coordinate geografiche

Per latitudine e longitudine (gradi decimali), la distanza approssimata è: d ≈ 111 km × √[(Δlat)² + (Δlon × cos(lat_media))²]. Il fattore cos(lat) corregge per la convergenza dei meridiani verso i poli. Per calcoli precisi si usa la formula di Vincenty sull'ellissoide WGS84.

Applicazioni

Rilievi topografici, cartografia, navigazione GPS, progettazione CAD, robotica, videogiochi. La distanza è la metrica base per molti algoritmi: clustering, percorso minimo, interpolazione, ricerca del punto più vicino. Il calcolatore gestisce coordinate cartesiane e geografiche.

Domande frequenti

d = √((x₂-x₁)² + (y₂-y₁)²). È il teorema di Pitagora applicato. Per A(1,2) e B(4,6): d = √(9+16) = √25 = 5.

d = √((x₂-x₁)² + (y₂-y₁)² + (z₂-z₁)²). Per A(1,2,3) e B(4,6,3): d = √(9+16+0) = 5 (stessa Z, quindi distanza 2D).

M = ((x₁+x₂)/2, (y₁+y₂)/2). Per A(2,4) e B(8,10): M = (5, 7).

Sì, ma per distanze >10 km serve la formula di Haversine (curvatura terrestre). Per distanze brevi, la formula piana è sufficiente dopo aver convertito lat/long in metri.

d = |x₂-x₁| + |y₂-y₁|. È la distanza 'a L' (come camminare in una griglia di strade). Usata in robotica, logistica e machine learning.