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介绍一下matlab的norm函数

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发表于 2019-10-29 09:37 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
norm(X)会求出向量X的二范数,即等价于sqrt(sum(X.^2)); 即向量每个元素分别平方后求和再开方。
# D2 W6 G( U2 ]) g
; o. T6 d6 J% J! n% ^

+ e& T6 s' h$ b2 \- q格式:n=norm(A,p)
  g5 R3 Y) j/ w! Z; S& @4 W
) [8 ^6 ]- p+ Z6 J$ R1 u2 B: F

4 J0 @1 N# A* x$ z0 ]功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数$ b; ?$ {3 w# D5 @- Z  i

0 G7 G/ |$ o- |. V
, i3 h; b# G, Y2 Z$ |
1、如果A为矩阵- c) s. y7 \. Z+ J1 G5 F* A0 m/ l
" |5 ~2 \( O$ z
: B- q8 {, C: U; o5 P1 ^9 ]4 |
n=norm(A) 《Simulink与信号处理》5 k8 V  K! w; x
; J3 k0 w( X! k+ \- ^1 k. d& x- ~  k
  i$ {7 f/ I& z. I8 c6 w4 _) G/ b
返回A的最大奇异值,即max(svd(A))
4 f! R1 r. ^/ {  D. r  O) `5 ^9 f: ?# ~7 K: }8 V- M! s- U2 H5 n
4 m2 E( x0 I$ G! g" [
n=norm(A,p)
# F& v8 w8 W# C2 H1 g: E$ T, c7 s" f
% j& k  U3 _& i; A, i. K4 O
根据p的不同,返回不同的值6 d- j! g' D) S# C# m8 I
! U4 y' V7 i& z0 G5 C* ?& A; m
p  返回值 7 W0 |# v" Z% ~* P- x
1  返回A中最大一列和,即max(sum(abs(A))) 4 a9 D* s! v% `! p
2  返回A的最大奇异值,和n=norm(A)用法一样 ' V4 k# B. {4 v( N* ?3 [
inf  返回A中最大一行和,即max(sum(abs(A’))) / o. ]4 s2 ~- g, x/ t; s
‘fro’  A和A‘的积的对角线和的平方根,即sqrt(sum(diag(A'*A)))6 o1 U- f$ @7 A0 P3 K/ N; R) {  c
, v6 w- F5 O" {& E7 E3 P5 T

: |$ f. N' {. m" [5 E2、如果A为向量
. X! `0 N5 R6 I/ w1 y2 Y 3 h6 r" G  ]/ S2 `4 x5 t0 Q
norm(A,p)
7 ~; d1 `" K5 \4 z, S" r. ]+ q  F! \7 K' i0 J  m
返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.$ P: U% R9 u( j; p( D7 Y4 \- }1 y4 h

& v. t' e2 P: v

* r) ^2 S2 J8 k! c4 s) l. knorm(A)
( H( ^9 X: a% p: F8 @! A0 k! ^2 ?. k' h' q2 G' D
返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。
' I5 u" y( h- T6 G' e) M$ c# ~, f) U+ }- l4 X' o3 Q

1 `' O4 Y6 ?8 jnorm(A,inf)
, K! ^  M" ?  B' q" X7 J8 z' u* O  o# I
! T! Q- u$ R6 W( |3 n0 y
返回max(abs(A))
1 f1 a4 D, K) B4 `$ E, g+ x& @& B4 a' [0 ^7 k. C

8 }# [1 M0 i2 V" l: i5 J8 unorm(A,-inf)
7 f1 \2 o; n8 e5 Z
( ~+ Q' Q5 e* h6 j6 F7 G- l6 R
8 b& q: G( `) P! ?( t9 {) o$ a
返回min(abs(A))
. U) u4 ^0 n- q) [8 B% z( z& b3 b% d; F# b: I5 A/ m# O: d

  }- z+ ?% \/ G8 T  Z7 o. S
3 }' a3 f5 Q6 G/ I$ _& P
9 o) c- A5 i% w* T  R
% T  r7 n2 G) U" ?' g  d& ~4 D/ X, R% W+ \2 A

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2#
发表于 2019-10-29 19:49 | 只看该作者
嘿嘿,不错哦
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