• 0范数,1范数,2范数的几何意义


    作者:魏通
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    来源:知乎
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    以下分别列举常用的向量范数和矩阵范数的定义。
    • 向量范数

    1-范数:

    ||x||_1 = sum_{i=1}^N|x_i|,即向量元素绝对值之和,matlab调用函数norm(x, 1) 。

    2-范数:

    ||	extbf{x}||_2 =sqrt{sum_{i=1}^Nx_i^2},Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。

    infty-范数:||	extbf{x}||_infty = max_{i}|x_i|,即所有向量元素绝对值中的最大值,matlab调用函数norm(x, inf)。


    -infty-范数:||	extbf{x}||_{-infty}=min_i|x_i|

    ,即所有向量元素绝对值中的最小值,matlab调用函数norm(x, -inf)。


    p-范数:||	extbf{x}||_p = (sum_{i=1}^N|x_i|^p)^{frac{1}{p}}
    ,即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂,matlab调用函数norm(x, p)。


    • 矩阵范数

    1-范数:||A||_1 = max_jsum_{i=1}^m|a_{i,j}|
    , 列和范数,即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。


    2-范数:||A||_2 = sqrt{lambda_1}lambda<br/>A^TA的最大特征值。

    ,谱范数,即A'A矩阵的最大特征值的开平方。matlab调用函数norm(x, 2)。

    infty-范数:||A||_infty = max_isum_{j=1}^N|a_{i,j}|

    ,行和范数,即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, inf)。


    F-范数:||A||_F=left(sum_{i=1}^msum_{j=1}^n|a_{i,j}|^2
ight)^{frac{1}{2}}

    ,Frobenius范数,即矩阵元素绝对值的平方和再开平方,matlab调用函数norm(A, ’fro‘)。


    核范数:||A||_* = sum_{i=1}^{n}lambda_i, lambda_i是A的奇异值

    即奇异值之和。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/caojunjie/p/6931651.html
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