主要内容

正常

2-符号估计

在页面中崩溃

句法

n = normest（s）
n = normest（s，tol）
[[n，，，，数数] = normest（___）

描述

例子

n= normest（s）返回对矩阵的2符号的估计值s。

该功能主要用于稀疏矩阵，尽管它也适用于大型，完整的矩阵。

例子

n= normest（s，，，，托尔）使用相对误差耐受性估算2纳米托尔而不是默认公差1.0E-6。

例子

[[n，，，，数数] = normest（___）返回对2核的估计，还给出计算中使用的功率迭代次数。将此语法与先前语法中的任何输入参数一起使用。

例子

全部收缩

打开实时脚本

创建一个5 x 5稀疏的对角线矩阵。

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个norms。

n = normest（s）
n = 5.0000
打开实时脚本

创建一个均匀分布的随机数的1000 x-1000矩阵。

RNG默认s = rand（1000）;

评估矩阵的2个norms通过使用规范。用一对抽动andTOC呼叫。

TIC Norm（S）
ANS = 500.4856
TOC
经过的时间为0.185036秒。

To speed up the 2-norm evaluation, estimate the 2-norm ofs通过使用正常具有指定的公差1.0E-4。

TIC NORMEST（S，1.0E-4）
ANS = 500.4856
TOC
经过的时间为0.014572秒。
打开实时脚本

创建一个7 x-7矩阵。

s =gallery(“克莱门特”，7,7）
s =7×73.1623 2.4495 2.4495 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.1623 0 3.4641 0 0 0 0 0 3.4641 0 3.4641 0 0 0 0 0 3.4641 0 3.1623 0 0 0 0 0 3.1623 0 2.4495 0 0 0 0 0 2.4495 0

估计矩阵的2个字符，并返回计算中使用的功率迭代次数。

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

输入参数

全部收缩

输入矩阵，指定为稀疏或完整矩阵。

数据类型：单身的|双倍的
复杂的数字支持：金宝app是的

相对误差耐性，指定为非负实数。的价值托尔determines when the norm estimate is considered acceptable: the iteration is performed until two successive estimates agree to within the specified托尔。

数据类型：单身的|双倍的

输出参数

全部收缩

Matrix norm, returned as a scalar.正常返回南如果输入包含南值。

估计2符号的功率迭代次数，作为非负整数返回。

算法

电源迭代涉及矩阵重复乘法s及其转置，S'。进行迭代，直到两个连续的规范估计同意在指定的相对误差耐受性内。

扩展功能

版本历史记录

在R2006a之前引入

也可以看看

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