主要内容

规范

矢量和矩阵规范

描述

例子

N=常规(V.返回欧几里德准则矢量图V.。该规范也称为2范数,矢量幅度或欧几里德长度。

例子

N=常规(V.P.返回广义载体p范围

例子

N=常规(X返回矩阵的2规范或最大奇异值X,这是大约max(svd(x))

例子

N=常规(XP.返回P.-NOMM矩阵X, 在哪里P.12, 或者INF.

  • 如果p = 1, 然后N是个最大绝对列总和矩阵。

  • 如果P = 2., 然后N大约是max(svd(x))。这相当于常规(x)

  • 如果P = INF., 然后N是个最大绝对行和矩阵。

例子

N=常规(X,'fro')返回Frobenius规范矩阵X

例子

全部收缩

创建矢量并计算幅度。

v = [1 -2 3];n = norm(v)
n = 3.7417.

计算矢量的1常数,这是元素大小的总和。

x = [-2 3 -1];n = norm(x,1)
n = 6.

计算两点之间的距离作为矢量元素之间的差异的规范。

创建两个向量,表示欧几里德平面上的两个点的(x,y)坐标。

a = [0 3];b = [-2 1];

规范计算点之间的距离。

d = norm(b-a)
d = 2.8284.

几何上,点之间的距离等于从一个点延伸到另一个点的载体的大小。

一种 = 0. 一世 + 3. j B. = - 2 一世 + 1 j D. 一种 B. = | | B. - 一种 | | = - 2 - 0. 2 + 1 - 3. 2 = 8.

计算矩阵的2常数,这是最大的奇异值。

x = [2 0 1; -1 1 0; -3 3 0];n = norm(x)
n = 4.7234.

'fro'计算稀疏矩阵的Frobenius规范,从而计算列载体的2-Norm,s(:)

s =稀疏(1:25,1:25,1);n =规范(s,'fro'
n = 5.

输入参数

全部收缩

输入矢量。

数据类型:单身的|双倍的
复数支持:金宝app是的

输入矩阵。

数据类型:单身的|双倍的
复数支持:金宝app是的

规范类型,指定为2(默认),一个不同的正整数标量,INF., 或者-inf.。有效值P.他们返回的是什么都取决于第一个输入规范是矩阵或矢量,如表所示。

笔记

此表不反映计算中使用的实际算法。

P. 矩阵 向量
1 MAX(SUM(ABS(x)))) 总和(abs(x))
2 max(svd(x)) 总和(abs(x)。^ 2)^(1/2)
积极,真实值的数字P. - 总和(abs(x)。^ p)^(1 / p)
INF. 最大(SUM(ABS(x')))) max(abs(x))
-inf. - min(abs(x))

输出参数

全部收缩

矩阵或矢量规范,返回标量。规范给出了元素的大小。按照惯例,规范回报如果输入包含价值观。

更多关于

全部收缩

欧几里德准则

欧几里德规范(也称为矢量幅度,欧几里德长度或2常态)的载体V.N元素由

V. = σ. K. = 1 N | V. K. | 2

一般矢量规范

矢量p-norm的一般定义V.N元素是

V. P. = [ σ. K. = 1 N | V. K. | P. ] 1 / P.

在哪里P.是任何积极的真实价值,INF., 或者-inf.。一些有趣的价值P.是:

  • 如果p = 1然后,得到的1-NOM是矢量元素的绝对值的总和。

  • 如果P = 2.然后,得到的2-Norm给出了载体的矢量幅度或欧几里德长度。

  • 如果P = INF., 然后 V. = 最大限度 一世 | V. 一世 |

  • 如果p = -inf., 然后 V. - = 一世 | V. 一世 |

最大绝对列总和

最大绝对列总和m-经过-N矩阵X(和m,n> = 2)定义为

X 1 = 最大限度 1 ≤. j ≤. N σ. 一世 = 1 m | 一种 一世 j |

最大绝对行和

最大绝对行总和m-经过-N矩阵X(和m,n> = 2)定义为

X = 最大限度 1 ≤. 一世 ≤. m σ. j = 1 N | 一种 一世 j |

Frobenius规范

frobenius规范m-经过-N矩阵X(和m,n> = 2)定义为

X F = σ. 一世 = 1 m σ. j = 1 N | 一种 一世 j | 2 = 痕迹 X X

尖端

  • vecnorm.将矩阵或数组视为向量的集合并沿指定的维度计算规范。例如,vecnorm.可以在矩阵中计算每列的标准。

扩展能力

在R2006A之前介绍