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벡터노름(矢量规范)과행렬노름(矩阵符号)
n = norm(v)
n = norm(v,p)
n = norm(x)
n = norm(x,p)
n = norm(x,'fro')
예제
N.=常规(V.)는벡터V.의유클리드노름을을합니다。이노름은2-노름,벡터크기크기유클리드길이라고도도。
N.=常规(V.)
N.
V.
N.=常规(V.那P.)는일반화된벡터p-노름을을합니다。
N.=常规(V.那P.)
P.
N.=常规(X)는대략max(svd(x))인행렬X의2-노름또는최대특이값을반환합니다。
N.=常规(X)
X
max(svd(x))
N.=常规(X那P.)는행렬X의p-노름을반환。여기서P.는1那2那INF.중중입니다。
N.=常规(X那P.)
1
2
INF.
p = 1인경우N.은행렬의열절댓값의최대합입니다。
p = 1
P = 2.인경우N.은대략max(svd(x))입니다。이것은常规(x)와와합니다。
P = 2.
常规(x)
P = INF.인경우N.은행렬의최대절대행합입니다。
P = INF.
N.=常规(X,'fro')는행렬X의프로베니우스노름(Frobenius符号)을을합니다。
N.=常规(X,'fro')
모두축소
벡터를만들고크기를합니다합니다。
v = [1 -2 3];n = norm(v)
n = 3.7417.
벡터의1-노름을계산합니다。이는요소요소크기의합。
x = [-2 3 -1];n = norm(x,1)
n = 6.
두점사이의거리를벡터요소간이의노름으로계산합니다。
유클리드평면에있는두점(x,y)좌표를나타내는두벡터를를를
a = [0 3];b = [-2 1];
规范을사용하여점사이의거리를계산합니다。
规范
d = norm(b-a)
d = 2.8284.
기하학적으로,점사이의거리는한점에서점까지연장되는벡터의와와와와
一种 = 0. 一世 + 3. j B. = - 2 一世 + 1 j D. ( 一种 那 B. ) = | | B. - 一种 | | = ( - 2 - 0. ) 2 + ( 1 - 3. ) 2 = 8.
행렬의2-노름을계산합니다。이는최대특이값값。
x = [2 0 1; -1 1 0; -3 3 0];n = norm(x)
n = 4.7234.
'fro'를사용하여하여희소행렬행렬프로베니우스노름을계산계산이는열벡터.s(:)의2-노름노름。
'fro'
s(:)
s =稀疏(1:25,1:25,1);n =规范(s,'fro')
n = 5.
입력입력입니다。
데이터형:单身的|双倍的복소수지원여부:예
单身的
双倍的
-inf.
노름유형으로,2(디폴트값),다른양의정수스칼라,INF.那-inf.중하나로지정됩니다。P.의유효한값과이러한값이반환하는결과는아래에표시된대로规范에대한첫번째입력이행렬인지또는벡터인지에달라집니다달라집니다。
참고
이표는계산에사용되는실제알고리즘을반영에이아닙니다。
MAX(SUM(ABS(x))))
总和(abs(x))
总和(abs(x)。^ 2)^(1/2)
总和(abs(x)。^ p)^(1 / p)
最大(SUM(ABS(x'))))
max(abs(x))
min(abs(x))
행렬노름또는벡터노름,스칼라로반환됩니다。노름노름은요소들의의크기에척도를제공제공대한척도를제공규칙상,规范은입력값에南값이포함되어있으면南을을합니다。
南
요소를N개가진벡터V.의유클리드노름(벡터크기,유클리드길이또는2-노름이라고도함)은다음에의해정의됩니다。
N
‖ V. ‖ = σ. K. = 1 N | V. K. | 2 。
N개요소를가진벡터V.의p-노름에대한일반정의는같습니다。
‖ V. ‖ P. = [ σ. K. = 1 N | V. K. | P. ] 1 / P. 那
여기서P.는임의의양의실수,INF.또는-inf.입니다。몇가지흥미로운P.값은다음과같습니다。
p = 1이면결과결과로생성되는되는절댓값은벡터의합합합
P = 2.이면결과결과로생성되는되는벡터은벡터크기또는또는의유클리드길길길제공제공제공제공제공제공제공
P = INF.이면 ‖ V. ‖ ∞ = 最大限度 一世 ( | V. ( 一世 ) | ) 입니다。
p = -inf.이면 ‖ V. ‖ - ∞ = 闵 一世 ( | V. ( 一世 ) | ) 입니다。
p = -inf.
m,n> = 2인m×N.행렬X의열별요소의절댓합가장장값은에에정의됩니다。
m,n> = 2
m
‖ X ‖ 1 = 最大限度 1 ≤. j ≤. N. ( σ. 一世 = 1 m | 一种 一世 j | ) 。
m,n> = 2인m×N.행렬X의행별요소의절댓값합중가장큰값은다음에의해정의됩니다。
‖ X ‖ ∞ = 最大限度 1 ≤. 一世 ≤. m ( σ. j = 1 N. | 一种 一世 j | ) 。
m,n> = 2인m×N.행렬X의프로베니우스노름은다음에의해정의됩니다。
‖ X ‖ F = σ. 一世 = 1 m σ. j = 1 N. | 一种 一世 j | 2 = 痕迹 ( X † X ) 。
행렬이나배열배열을벡터의모음으로취급하여지정된차원을따라노름을계산계산vecnorm.을사용하십시오。예를들어,vecnorm.은행렬에에있는각각의노름을계산계산할수수
vecnorm.
이함수는高大형형을완전히지원합니다합니다합니다。자세한내용은高大형항목을참조하십시오。
用户使用사용법:
코드생성시이함수에대해희소행렬입력값은되지않습니다。
이함수함수gpu배열을완전히합니다합니다。자세한내용은GPU에서matlab함수함수실행(并行计算工具箱)항목을참조하십시오。
이함수는분산배열을완전히합니다합니다합니다。자세한내용은使用分布式阵列运行MATLAB函数(并行计算工具箱)항목을참조하십시오。
条件|恩|hyp|正常化|最常见的|rcond.|vecnorm.
条件
恩
hyp
正常化
最常见的
rcond.
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