矩阵范数有哪些常见的求法?

矩阵范数是衡量矩阵大小的一种方法,常见的求法有以下几种:


1.一阶范数(列和范数):将矩阵的列向量相加,然后取绝对值之和。即||A||_1=∑|a_i|,其中a_i为矩阵A的第i列。


2.二阶范数(谱范数):矩阵A的最大奇异值的平方。即||A||_2=max(σ_i)_,其中σ_i为矩阵A的特征值。


3.无穷范数(行和范数):将矩阵的行向量相加,然后取绝对值之和。即||A||∞=∑|a_j|,其中a_j为矩阵A的第j行。


4.Frobenius范数:矩阵A的元素平方和的平方根。即||A||_F=sqrt(∑a_ij^2),其中a_ij为矩阵A的元素。


5.核范数(K-norm):矩阵A的所有奇异值之和。即||A||_K=∑σ_i,其中σ_i为矩阵A的特征值。


6.拟范数(nuclearnorm):矩阵A的非零元素个数。即||A||_*=∑a_ij≠0,其中a_ij为矩阵A的元素。


7.正交范数(欧几里得范数):矩阵A的转置与矩阵A的乘积的二阶范数。即||A||_o=||ATA||_2。


8.条件数(conditionnumber):矩阵A的谱范数与Frobenius范数的比值。即cond(A)=||A||_2/||A||_F。


这些范数在矩阵理论和实际应用中都有广泛的应用,如线性代数、优化问题、信号处理等。不同的范数有不同的性质和应用,选择合适的范数可以更好地描述矩阵的大小和特性。



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