在数学中，r代表了径向距离。径向距离是指两点之间的距离，沿着连接两点的径向线段。径向距离是欧几里得空间中的一种测度，与切空间有关。在n维欧几里得空间中，两个点x和y之间的径向距离可以表示为|x-y|，其中|·|表示欧几里得范数。

径向距离有着广泛的应用。在物理学中，径向距离被用于描述两个质点之间的距离，如行星和太阳之间的距离。在统计学中，径向距离被用于计算两个数据点之间的距离，是主成分分析等算法的重要输入。在机器学习中，径向距离被用于支持向量机中等算法的距离计算。

除了径向距离，数学中还有许多其他的距离度量方式，如曼哈顿距离、切比雪夫距离等。这些距离度量方式各有特点，适用于不同的场景。例如，曼哈顿距离适用于计算网格状数据集之间的距离，而切比雪夫距离则适用于估计数据集中的离群值。

在实际应用中，选择合适的距离度量方式取决于数据的特点和问题的需求。例如，在计算机视觉中，图像的像素坐标之间的距离可以使用曼哈顿距离进行计算；在金融时间序列分析中，可以使用切比雪夫距离来估计时间序列中的异常值。

总之，径向距离是数学中的一种重要距离度量方式，在物理学、统计学、机器学习等领域有着广泛的应用。在实际应用中，需要根据数据的特点和问题的需求选择合适的距离度量方式。