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:

[数学理论]范数_最小值

即向量元素绝对值之和,matlab调用函数norm(x, 1) 。

2-范数:

[数学理论]范数_最小值_02

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)。

[数学理论]范数_特征值_03

-范数:

[数学理论]范数_特征值_04

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


[数学理论]范数_特征值_05

-范数:

[数学理论]范数_最小值_06

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:

[数学理论]范数_特征值_07

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:

[数学理论]范数_调用函数_08

 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:

[数学理论]范数_调用函数_09

\lambda<br/>

[数学理论]范数_特征值_11

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)。

[数学理论]范数_调用函数_12

-范数:

[数学理论]范数_最小值_13

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:

[数学理论]范数_特征值_14

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:

[数学理论]范数_特征值_15

是A的奇异值即奇异值之和。