向量范数和算子范数

你可以这样理解将范数规定为矩阵的度量方法,可以通过范数对矩阵进行类似于函数的计算,将矩阵拓延到我们习惯的方法论中

是具有“长度”概念的函数.长度概念,简单地说,就是非负性,正值齐次性和三角不等式.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.

这个么其实差不多只不过模是空间几何的概念范数是线性代数里的概念范数是大于三维空间的模我是真么认为地

向量范数定义1.设,满足1.正定性:║x║≥0,║x║=0iffx=02.齐次性:║cx║=│c│║x║,3.三角不等式:║x+y║≤║x║+║y║则称Cn中定义了向量范数,║x║为向量x的范数.可见

向量的范数概念还是比较好理解的,这是从内积概念引入的一般向量有∞-范数、1-范数和2-范数的概念对于向量x,∞-范数写为||x||∞,1-范数写为||x||1,2-范数写为||x||2||x||∞是x

算子空间赋予范数这样可以把算子空间变成一个赋范空间来研究,赋范空间有很多作用和性质就可以被应用到算子的分析中去.算子范数也是对算子的一种度量方式.就好像实数有绝对值,向量有模长一样,算子也有一个类似的

这个仍然是诱导范数,只是自变量和因变量用不同的范数普通的p-范数是这样||A||_p=sup||Ax||_p/||x||_p,其中x非零而||A||_{a,b}=sup||Ax||_b/||x||_a

向量的范数是向量模的概念的推广.任何向量都可以定义范数.注意是可以定义,而不是向量自然就具有的特征.不知道回答是否满意.

是,设‖A‖是所给n阶方阵矩阵范数,取a不为零的确定的n维向量,对任意n维向量x,定义‖x‖a=‖xaT‖,（注意上式等式右边是n阶方阵xaT矩阵范数）,可以为证明‖x‖a满足向量范数的定义（略）,且

你的p-范数定义错了,矩阵的p-范数是向量p-范数的诱导范数,即║A║p=max{║Ax║p:║x║p=1}=max{║Ax║p/║x║p:x≠0}.如果你想做数值例子的话,我可以告诉你,实际计算的时

设n维向量V=｛X1,X2,...,Xn｝^T,则X的p范数为||V||p=(X1^p+X2^p+...+Xn^p）^(1/p)设Xk=max{|Xi|,i=1,2,...,n},不妨设Xi

对于矩阵而言,矩阵范数真包含算子范数,也就是说任何一种算子范数一定是矩阵范数,但是某些矩阵范数不能作为算子范数（比如Frobenius范数）.

1.首先,因为A是正定的α^HAα>=0,对于任意的α,“=”当且仅当α=0.这样,如果║α║=0,即α^HAα=0,就有α=0.所以,║α║>=0,“=”当且仅当α=0.2.对于任意的复数c,║cα

A=randn(5);nrm1=norm(A,1);nrm2=norm(A);nrmInf=norm(A,inf);nrmFro=norm(A,'fro');detA=det(A);invA=inv(

矩阵2范数就是最大奇异值,设A=UDV^T,UV正交,则在A的左右两边乘正交阵后不改变奇异值,因此2范数不变.F范数是奇异值平方和的平方根,也没有变化

取单位向量x使得||Ax||_2=||A||_2,那么||A||_2^2||x||_1=||A^HAx||_1

没有二阶范数的东西.可能是：2-范数：║x║2=√(│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2)　不叫二阶范数,叫2-范数.

一个测度空间上的平方可积函数（实值或复值）构成的函数空间上可以定义L2范数,范数定义为函数的绝对值的平方的积分的平方根.此外该空间还可以定义内积,f,g的内积为两者的乘积再积分,该内积诱导本来定义的范

直白的说：向量的一种范数就理解成在某种度量下的长度,比如欧式空间,二范数：||x||_2=sqrt(sum(x_i^2)). 矩阵范数,通常是把矩阵拉长成一列,做向量范数.e.g矩阵的F范数

基不是求积,但是正交基的内积是0.你定义一个空间,如向量空间,则里面存在一组向量,对于向量空间里的每一个向量都可以由这组向量表示且这组向量线性无关,则可以称这组向量为该向量空间的一组基.如果这组基两两