0.线性空间(Linear Space)
线性空间是一个空间,里面所有的向量都满足:乘一个常数后或者和其他向量相加后仍然在当前的空间里。
1.赋范线性空间(Normed Linear Space)
从数学的本质来看,最基本的集合有两类:线性空间(有线性结构的集合)和度量空间(有度量结构的集合)。线性空间中有两个基本概念,一个是基(也就是一个方向的概念,相当于三维空间中的坐标系),另外一个是范数(也就是一个量化的概念,相当于三维空间中线段的长度)。
赋予了范数的线性空间即是赋范线性空间。
参考资料:如何理解希尔伯特空间? - 知乎 (zhihu.com)
2.径向函数(Radial Function)
定义在赋范线性空间上的一类特殊的函数,它在一个点上的取值只和这个点与原点之间的距离有关系。本质上是一维的。这类函数是一维函数推广到高维上最简单的结果。
换而言之,该函数定义的就是一个点和原点之间的距离关系。在一个二维坐标系当中,以坐标原点为原点,任意取r为半径画圆,那么这个圆上的所有点在径向函数中的值都是一样的,即半径r。
参考资料:径向函数 | 中文数学 Wiki | Fandom
3.径向基函数(Radial Basis Function)
径向基函数是一个函数空间的基函数,而这些基函数都是径向函数。<

本文介绍了线性空间的基本概念,强调了赋范线性空间中基和范数的重要性。此外,讨论了径向函数和径向基函数,以及一维高斯函数的特性,如标准方差对函数形状的影响。
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