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规范

2-norm估计

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语法

n =最常态(S)
n = normest(S,tol)
[n,count] = normest(___）

描述

例子

n=规范(年代）返回矩阵2范数的估计值年代．

这个函数主要用于稀疏矩阵，尽管它也可以正确地用于大型完整矩阵。

例子

n=规范(年代，托尔）使用相对误差容忍度估计2范数托尔而不是默认容差1.0 e-6．

例子

［n，数= normest(___）返回2范数的估计值，并给出计算中使用的幂次迭代数。将此语法与以前语法中的任何输入参数一起使用。

例子

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打开实时脚本

创建一个5 × 5稀疏对角线矩阵。

S =稀疏(1:5,1:5,1:5)
S = (1,1) 1 (2,2) 2 (3,3) 3 (4,4) 4 (5,5) 5

估计矩阵的2范数年代．

n =最常态(S)
N = 5.0000
打开实时脚本

创建一个均匀分布的随机数的1000乘1000矩阵。

rng默认的S = rand(1000);

求矩阵的2-范数年代通过使用规范．用一副眼镜测量所经过的时间抽搐而且toc调用。

抽搐规范(S)
Ans = 500.4856
toc
运行时间为0.278430秒。

的2范数估计，以加快2范数的估计速度年代通过使用规范的指定公差1.0的军医．

抽搐规范(年代,1.0的军医)
Ans = 500.4856
toc
运行时间为0.018316秒。
打开实时脚本

创建一个7 × 7矩阵。

S =画廊(“克莱蒙特”7)
S =7×70 2.4495 0 0 0 0 2.4495 0 3.1623 0 0 0 0 0 3.1623 0 3.4641 0 0 0 0 3.4641 0 0 0 3.4641 0 3.1623 0 0 0 0 0 3.1623 0 2.4495 0 0 0 0 0 0 2.4495 0

估计矩阵的2范数，并返回计算中使用的幂次迭代数。

[n,count] = normest(S)
N = 6.0000
计数= 4

输入参数

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输入矩阵，指定为稀疏或全矩阵。

数据类型:单|双
复数支持:金宝app是的

相对容错，指定为非负实数。的价值托尔确定何时范数估计被认为是可接受的:执行迭代，直到两个连续的估计在指定范围内一致托尔．

数据类型:单|双

输出参数

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矩阵范数，作为标量返回。规范返回南如果输入包含南值。

用于估计2范数的幂次迭代次数，作为非负整数返回。

算法

幂迭代涉及到矩阵的重复乘法年代它的转置，年代．进行迭代，直到两个连续的范数估计在指定的相对误差容忍范围内一致。

扩展功能

版本历史

R2006a之前介绍

另请参阅

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