|| ||， 这个数学符号什么意思？ “±”这个数学符号是什么意思

\u6570\u5b66\u7b26\u53f7||\u662f\u4ec0\u4e48\u610f\u601d

\u8fd9\u662f\u7535\u8def\u4e2d\u7684\u7b26\u53f7\u5427\u3002
\u6709\u65f6\u4e3a\u4e86\u4fbf\u4e8e\u6807\u8bb0\uff0c\u53ef\u4ee5\u7528\u4e24\u6761\u5e73\u884c\u7684\u76f4\u7ebf\u6765\u8868\u793a\u7535\u963b\u4e4b\u95f4\u7684\u5e76\u8054\u5173\u7cfb\u3002
\u4f60\u8fd9\u5f0f\u5b50\u7684\u5206\u5b50\u5e94\u8be5\u5c31\u662f\u8868\u793a\u7535\u611f\u5728\u7535\u8def\u4e2d\u7684\u963b\u6297jwL\u548c\u540e\u9762\u7684R\u5e76\u8054\u3002

\u201c\u00b1\u201d \u8868\u793a\u6b63\u6216\u8d1f\uff0c\u6b63\u8d1f\u53f7\u5728\u6570\u5b66\u4e2d\u53ef\u4ee5\u7528\u6765\u8868\u793a\u6709\u7406\u6570\u7684\u6b63\u8d1f\u6216\u8005\u5bf9\u6570\u8fdb\u884c\u56db\u5219\u8fd0\u7b97\u4e2d\u7684\u52a0\u51cf\u8fd0\u7b97\u3002\u6b63\u8d1f\u53f7\u5728\u4e2d\u5b66\u7269\u7406\u4e2d\u4e0d\u662f\u5355\u4e00\u7684\u6982\u5ff5\uff0c\u5b83\u6709\u7684\u7b49\u540c\u4e8e\u6570\u5b66\u4e2d\u6709\u7406\u6570\u7684\u6b63\u8d1f\uff0c\u6709\u7684\u5219\u7528\u6765\u8868\u793a\u7269\u7406\u91cf\u7684\u6027\u8d28\u3001\u65b9\u5411\uff0c\u60c5\u51b5\u8f83\u4e3a\u590d\u6742\u3002\u5177\u4f53\u6709\u4ee5\u4e0b\u4e09\u79cd\u60c5\u51b5\uff1a
1\u3001\u201c\u00b1\u201d\u8fd9\u4e2a\u6570\u5b66\u7b26\u53f7\u8868\u793a\u6b63\u3001\u8d1f\u5982\u00b11\uff1a\u8868\u793a+1\u3001-1\u3002
2\u3001\u8868\u793a\u52a0\u3001\u51cf\u59823\u00b11\uff1a\u8868\u793a3+1=4\u30013-1=2\u3002
3\u3001\u8868\u793a\u8bef\u5dee\uff1a\u598210\u00b11\uff1a\u8868\u793a\u8fd9\u4e2a\u6570\u572810-1\u4e0e10+1\u53739\u4e0e11\u4e4b\u95f4\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599
\u8f93\u5165\u7684\u65b9\u6cd5
1\u3001wps \u6b63\u8d1f\u53f7\u8f93\u5165
WPS2003\u4e3a\u4f8b\uff1a\u5355\u51fb\uff1a\u201c\u63d2\u5165\u201d\u3001\u201c\u7b26\u53f7\u201d\u3001\u201c\u62c9\u4e01\u8bed-1\u201d\uff0c\u7136\u540e\u627e\u5230\u6b63\u8d1f\u53f7\uff0c\u5355\u51fb\u5c31\u8f93\u5165\u6587\u6863\u91cc\u4e86\u3002
2\u3001\u5728word\u4e2d\u8f93\u5165\u6b63\u8d1f\u53f7
\u83dc\u5355\u680f\u3001\u63d2\u5165\u3001\u7279\u6b8a\u7b26\u53f7\u3001\u6570\u5b66\u7b26\u53f7\uff0c\u7b2c\u4e00\u6392\u6700\u540e\u4e00\u4e2a\u5c31\u662f\u4e86\u3002
3\u3001\u53ef\u4ee5\u628a\u8f93\u5165\u6cd5\u8c03\u6574\u5230\u667a\u80fdABC\u72b6\u6001\uff0c\u7136\u540e\u8f93\u5165V1\uff0c\u7ffb\u9875\u67e5\u627e\u3002
4\u3001\u6309\u4f4fALT \u7136\u540e\u63090177\uff0c\u677e\u5f00ALT\uff0c\u5c31\u662f\u201c\u00b1\u201d
5\u3001\u7528\u641c\u72d7\u8f93\u5165\u6cd5\u6216\u767e\u5ea6\u8f93\u5165\u6cd5\u8f93\u5165\u201czhengfu\u201d\u5373\u53ef\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u6b63\u8d1f\u53f7

|| ||， 这个数学符号是范数。

一、范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。

定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。

注：在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。

二、如果线性空间上定义了范数，则称之为赋范线性空间。

1、范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。

定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。

注：在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。

2、矩阵范数（matrix norm）是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念，是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现，这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。

矩阵范数却不存在公认唯一的度量方式。

扩展资料：

范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。

参考资料：范数_百度百科  

解答如下：

是求范数的意思。

给你列出几个常用的范数吧：若x=(x1, x2, x3,..., xn) 则有：

1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│

2-范数：║x║2=(│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2)^1/2

∞-范数：║x║∞=max(│x1│,│x2│,…,│xn│)、

资料拓展：

（1）范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。

（2）范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。

（3）在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。

（资料来源：百度百科：范数）

　　是求范数的意思。给你列出几个常用的范数吧：
若x=(x1, x2, x3,..., xn) 则有：
1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
　　2-范数：║x║2=(│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2)^1/2
　　∞-范数：║x║∞=max(│x1│,│x2│,…,│xn│)
我看过你那个文献，里面指的是2-范数。 祝你好运～

这个符号表示【范数】。

【范数】是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，是一个函数，其为矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数反而可以为非零的矢量赋予零长度。

【常用范数】
这里以C^n空间为例，R^n空间类似。
最常用的范数就是p-范数。若x=[x1,x2,...,xn]^T，那么
║x║p=(|x1|^p+|x2|^p+...+|xn|^p)^{1/p}
可以验证p-范数确实满足范数的定义。其中三角不等式的证明不是平凡的，这个结论通常称为闵可夫斯基(Minkowski）不等式。
当p取1，2，∞的时候分别是以下几种最简单的情形：
1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
2-范数：║x║2=（│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2）^1/2
∞-范数：║x║∞=max（│x1│，│x2│，…，│xn│）
其中2-范数就是通常意义下的距离。
对于这些范数有以下不等式：║x║∞ ≤ ║x║2 ≤ ║x║1 ≤ n^{1/2}║x║2 ≤ n║x║∞
另外，若p和q是赫德尔（Hölder）共轭指标，即1/p+1/q=1，那么有赫德尔不等式：
|| = ||x^H*y| ≤ ║x║p║y║q
当p=q=2时就是柯西-许瓦兹（Cauchy-Schwarz）不等式。

【范数-百科】
http://baike.baidu.com/view/637132.htm#1

这表示范数。

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