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4 M6 V( L! p3 B/ x4 i$ t0 zEuclidean Norm
$ ]: B) z- H+ ?6 Z6 ]& I& `具有N个元素的向量v的欧几里德范数（也称为向量幅度，欧几里德长度或2范数）由下式定义：
- ?7 d4 F, T* x: }; L# U1 |# g7 y! F5 a; E
- z5 A' D. Y5 `6 c
* S7 G( j4 }8 H9 _3 G$ gGeneral Vector Norm（p范数）6 F2 p+ _% n. c6 \1 E( K: a& `
& s* J$ D6 M: |# o3 C7 H" m
具有N个元素的向量v的p范数的一般定义是
' L! E h2 e; U
0 a* n% G- G# z# I7 p- e3 _0 a
8 L0 b/ j+ f. L' l- \% U) g
& k5 `7 F0 V9 ?1 I# {# A" k其中p是任何正实数值，Inf或-Inf。 p的一些有趣的值是：! F% I+ n1 G' K& c, O% K
8 I% o& A5 d: U( q4 B4 r- 如果p = 1，那么得到的1范数是向量元素的绝对值之和。
- 如果p = 2，则得到的2范数给出矢量的矢量幅度或欧几里德长度。
- 如果p为正无穷，那么：
" E& n' L/ d7 [* c3 j* V* x) U
8 \+ t$ l" V4 O i2 C7 s* u
5 S- i; @& T( t% z) C( M9 J4 L4 |1 K" z a2 c
也就是元素绝对值中最大的那个。% F8 T5 l3 M& [$ O
, @0 r( f# W6 g
- 如果p为负无穷，那么：
; Z: y' L8 t, }( Z, y/ q
. e/ l# D+ ]7 a. }/ M" K( m; Y- K
, n7 s' J2 r7 `- P2 w3 o% Z' H! K2 E# I9 c
也就是元素绝对值中最小的那个。
# m" X: ~4 V1 H7 C: v7 f x: Z, h/ y4 P% A6 @) o
如下原文：
) D! O2 {0 I; G7 S+ ?8 ?% R w$ o @# S4 p! l# q
3 \! R6 w3 l( K' V: i8 J% _3 t) t% f; s& L* Z) r% i4 w
5 X7 A& N) q& P
Maximum Absolute Column Sum* v- m0 U( J. ^5 U7 X* Z
) N6 S( H, C1 I8 O
m×n矩阵X（m，n> = 2）的最大绝对列和由下式定义6 P+ h: e. S/ F! M9 W/ d8 l+ I+ W- x
7 I4 Z3 |' |. @9 _& N6 m. r! @. l; `: l
% j, t5 H! e. i' j% `/ D1 B5 w
( [( J0 f8 g$ e- h# N; _4 d5 C3 a
& S# i a) Y# HMaximum Absolute Row Sum
% p# {! U% N) q& g# s! M: w
$ U9 w; ?% H* ^/ X' Jm×n矩阵X（m，n> = 2）的最大绝对行和由下式定义' P. h. N. B3 h, |% y4 P- e% h
2 C5 o, m: I7 M8 ]2 Q* p/ [
0 Z3 ]6 c6 g) J# x# U4 u$ v& c* r
% o; k# P; M7 X- D0 {Frobenius Norm
8 H: p. j" g9 J, H8 }2 n7 I, n6 q# f3 ~9 F( h8 a4 |8 {
9 X# {9 y. u$ s$ `3 a
m乘n矩阵X（m，n> = 2）的Frobenius范数由下式定义
/ J4 Z7 g* ] P6 _! S2 D( g
) ]5 z* z0 V& J1 `
7 ?' O9 T: N0 w7 O9 E4 n3 y4 e- ]
% M9 [+ v: @0 B, a* p9 ]: r! U9 h. {$ O) U
) s* ]: h! o c% g! ~ |
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发表于 2019-12-23 13:22
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