方法
當(dāng)A是向量的時(shí)候,法則如下:
norm(A,p) Returns sum(abs(A).^p)^(1/p), for any 1 <= p <= ∞.
norm(A) Returns norm(A,2)
norm(A,inf) Returns max(abs(A)).
norm(A,-inf) Returns min(abs(A)).
我們以下面這個(gè)例子來說明:
B =
0 12
在MATLAB中分別輸入如下命令:
當(dāng)P為正整數(shù)時(shí),norm(B,p)=sum(abs(A).^p)^(1/p)
norm(B,2)=norm(B)=5^0.5=2.2361
norm(B,1)=3
norm(B,'inf')=max(abs(B))=2
norm(B,'fro')B的Frobenius范數(shù);
>>norm(B)
ans=
2.2361
>>norm(B,1)
ans=
3
步驟比較長,接著來:
norm(B,'inf')=max(abs(B))=2
norm(B,'fro')B的Frobenius范數(shù);
>>norm(B,'inf')
ans=
2
>>norm(B,'inf')
ans=
2.2361
當(dāng)A是矩陣的時(shí)候:
n = norm(A) returns the largest singular value of A, max(svd(A))
n = norm(A,1) The 1-norm, or largest column sum of A, max(sum(abs(A)).
n = norm(A,2) The largest singular value (same as norm(A)).
n = norm(A,inf) The infinity norm, or largest row sum of A, max(sum(abs(A‘)))
n = norm(A,‘fro‘) The Frobenius-norm of matrix A, sqrt(sum(diag(A‘*A))).
以此為例;
A =
0 1 2
3 4 5
6 7 8
在MATLAB中分別輸入如下指令:
norm(A)/norm(A,2),返回的是矩陣A的二范數(shù),(二范數(shù)j就是矩陣A的2范數(shù)就是 A的轉(zhuǎn)置矩陣乘以A特征根 最大值的開根號(hào))
norm(A,1),返回矩陣的1泛數(shù),是最大一列的和,從上面矩陣看,norm(A,1)=15
>>norm(A)
ans=
14.2267
>>norm(A,2)
ans= 14.2267>>norm(A,1)ans=15norm(A,'inf') 返回矩陣的無窮泛數(shù),也就是最大一行的和,norm(A,'inf')=21
norm(A,'fro') 返回矩陣的Frobenius范數(shù),
>>norm(A,'inf')
ans=
21
>>norm(A,'fro')
ans=
14.2829
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