主要内容

规范

矢量和矩阵规范

描述

例子

N.=规范(V.的)返回欧几里得范数矢量图V..这个范数也称为2范数,矢量大小,或欧几里得长度。

例子

N.=规范(V.P.的)返回广义载体p-norm

例子

N.=规范(X的)返回矩阵的2规范或最大奇异值X,大约等于max(svd(x))

例子

N.=规范(XP.的)返回P.- 疯狂的矩阵X, 在哪里P.12, 或者

  • 如果p = 1, 然后N.最大绝对列和矩阵。

  • 如果p = 2, 然后N.大约是max(svd(x)).这相当于规范(X)

  • 如果p =正, 然后N.最大绝对行和矩阵。

例子

N.=规范(X、“向后”)返回弗罗贝尼乌斯标准的矩阵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.

计算载体的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向量元素之间的差的范数。

创建代表(x,y)坐标的两个向量,用于欧几里德平面上的两个点。

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

使用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到另一个点延伸的载体的大小。

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

计算矩阵的2范数,即最大的奇异值。

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

使用'fro'计算稀疏矩阵的Frobenius规范,从而计算列向量的2-Norm,s(:)

s =稀疏(1:25,1:25,1);n =常规(s,'fro'的)
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,, 或者-inf..的有效值P.他们返回的是什么都取决于第一个输入规范为矩阵或向量,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 最大(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)
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,作为标量返回。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

欧几里得范数

一个向量的欧几里得范数(也称为向量的大小、长度或2范数)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,, 或者-inf..一些有趣的价值P.是:

  • 如果p = 1,则得到的1范数是向量元素绝对值的和。

  • 如果p = 2,得到的2范数给出了向量的大小或欧几里得长度。

  • 如果p =正, 然后 V. = 马克斯 一世 | V. 一世 的) | 的)

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

最大绝对列和

a的最大绝对列和M.——- - - - - -N.矩阵X(和m,n> = 2)定义为

X 1 = 马克斯 1 ≤. j ≤. N. σ. 一世 = 1 M. | 一种 一世 j | 的)

最大绝对行和

最大绝对行之和M.——- - - - - -N.矩阵X(和m,n> = 2)定义为

X = 马克斯 1 ≤. 一世 ≤. M. σ. j = 1 N. | 一种 一世 j | 的)

弗罗贝尼乌斯标准

frobenius规范M.——- - - - - -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 = 跟踪 X X 的)

提示

  • 使用vecnorm将一个矩阵或数组视为向量的集合,并按指定的维数计算其范数。例如,vecnorm可以在矩阵中计算每列的标准。

扩展能力

之前介绍过的R2006a