求(x，y)关于两个矩阵X和Y的最近值

求(x，y)关于两个矩阵X和Y的最近值，可以通过计算欧氏距离或曼哈顿距离来实现。

1. 欧氏距离：欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它衡量两个点之间的直线距离。对于矩阵X和Y中的每个对应元素，可以计算它们之间的差值的平方，并将所有差值的平方求和，最后取平方根。公式如下：
2. 曼哈顿距离：曼哈顿距离是另一种常用的距离度量方法，它衡量两个点之间的城市街区距离（即沿着网格线移动的距离）。对于矩阵X和Y中的每个对应元素，可以计算它们之间的差值的绝对值，并将所有差值的绝对值求和。公式如下：

这两种距离度量方法都可以用来求解(x，y)关于两个矩阵X和Y的最近值。具体的实现方式取决于所使用的编程语言和相关库的支持。

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