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向量範數和矩陣範數

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原文:https://www.zhihu.com/question/20473040
以下分別列舉常用的向量範數和矩陣範數的定義。
  • 向量範數

1-範數:

技術分享圖片,即向量元素絕對值之和,matlab調用函數norm(x, 1) 。

2-範數:

技術分享圖片,Euclid範數(歐幾裏得範數,常用計算向量長度),即向量元素絕對值的平方和再開方,matlab調用函數norm(x, 2)。

技術分享圖片-範數:技術分享圖片,即所有向量元素絕對值中的最大值,matlab調用函數norm(x, inf)。


技術分享圖片-範數:技術分享圖片

,即所有向量元素絕對值中的最小值,matlab調用函數norm(x, -inf)。


p-範數:技術分享圖片
,即向量元素絕對值的p次方和的1/p次冪,matlab調用函數norm(x, p)。


  • 矩陣範數

1-範數:技術分享圖片
, 列和範數,即所有矩陣列向量絕對值之和的最大值,matlab調用函數norm(A, 1)。


2-範數:技術分享圖片技術分享圖片技術分享圖片的最大特征值。

,譜範數,即A‘A矩陣的最大特征值的開平方。matlab調用函數norm(x, 2)。

技術分享圖片-範數:技術分享圖片

,行和範數,即所有矩陣行向量絕對值之和的最大值,matlab調用函數norm(A, inf)。


F-範數:技術分享圖片

,Frobenius範數,即矩陣元素絕對值的平方和再開平方,matlab調用函數norm(A, ’fro‘)。


核範數:技術分享圖片是A的奇異值

即奇異值之和。

向量範數和矩陣範數