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向量和矩阵的各种范数比较(1范数2范数、无穷范数等等

,上述向量a的1范数结果就是:29,MATLAB代码实现为:norm(a,1); 1.2 向量的2范数 向量的2范数即:向量的每个元素的平方和再开平方根,上述a的2范数结果就是:15,MATLAB代码实现为...:norm(a,2); 1.3 向量的无穷范数 1.向量的负无穷范数即:向量的所有元素的绝对值中最小的:上述向量a的负无穷范数结果就是:5,MATLAB代码实现为:norm(a,-inf); 2…向量的正无穷范数即...A的1范数先得到[5,8,9],再取最大的最终结果就是:9,MATLAB代码实现为:norm(A,1); 2.2 矩阵的2范数 矩阵的2范数即:矩阵ATAATAA^{T}A的最大特征值开平方根,上述矩阵...有时很多人也叫1范数,这就让初学者很容易混淆),L21范数(有时也叫2范数),F范数。。。...L1和L2之间的一种范数,上述矩阵A最终结果就是:17.1559,MATLAB代码实现为: norm(A(:,1),2) + norm(A(:,2),2) + norm(A(:,3),2) ---- 本文转载自

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    向量和矩阵的各种范数比较(1范数2范数、无穷范数等等)

    a,1); 1.2 向量的2范数 向量的2范数即:向量的每个元素的平方和再开平方根,上述a的2范数结果就是:15,MATLAB代码实现为:norm(a,2); 1.3 向量的无穷范数 1.向量的负无穷范数即...,再取最大的最终结果就是:9,MATLAB代码实现为:norm(A,1); 2.2 矩阵的2范数 矩阵的2范数即:矩阵 ATA A^{T}A的最大特征值开平方根,上述矩阵A的2范数得到的最终结果是:10.0623...范数(有时也叫2范数),F范数。。。...(A,‘fro’) 2.8 矩阵的L21范数 矩阵的L21范数即:矩阵先以每一列为单位,求每一列的F范数(也可认为是向量的2范数),然后再将得到的结果求L1范数(也可认为是向量的1范数),很容易看出它是介于...L1和L2之间的一种范数,上述矩阵A最终结果就是:17.1559,MATLAB代码实现为: norm(A(:,1),2) + norm(A(:,2),2) + norm(A(:,3),2) 发布者:全栈程序员栈长

    1.4K10

    矩阵范数小结_f范数

    于是乎不想看了,稍微总结一下矩阵范数的求解来放松一下身心吧~ 这里总结的矩阵范数主要是F范数、1范数2范数、核范数以及全变分TV范数与1、2的搭配 1、F范数 概念: ∥X∥F=∑i=1m∑...); 矩阵的1范数和向量的1范数雷同,不能直接求解,只能分情况讨论 求导:常规的L1范数的求导是在损失函数中作为正则项出现,即 12||Y−X||2F+λ1||X||1 \frac{1}{2}|...}{|V|_2}V 4、TV范数 概念:全变分范数,其实就是对矩阵乘上一个一阶的差分矩阵,乘完还是个矩阵,所以要一般要结合前边的1范数或者2范数再对其进行约束求解 5、核范数 概念:即矩阵奇异值的和...,实质上1范数2范数在矩阵分解上效果差得不多,基本上2范数能分离出的高频成分1范数能更快的分离出来,在一维层面上也容易想想,1范数相比2范数能够更快的收敛(直指坐标中心),核范数效果对低频成分的提取也比...TV_1/TV_2范数的效果要好很多。

    1.1K20

    向量的范数和矩阵的范数_矩阵范数与向量范数相容是什么意思

    矩阵范数 常用的矩阵范数: F-范数:Frobenius范数,即矩阵元素绝对值的平方和再开方,对应向量的2范数, ∥ A ∥ F = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ∣ a i j ∣ 2...^{m}\left|a_{i, j}\right| ∥A∥1​=maxj​∑i=1m​∣ai,j​∣ 2-范数:谱范数,即 A T A A^{T} A ATA矩阵的最大特征值的开平方, ∥ A ∥ 2...i} \sum_{j=1}^{n}\left|a_{i, j}\right| ∥A∥∞​=maxi​∑j=1n​∣ai,j​∣ 向量范数 常用的向量范数2-范数:Euclid范数(欧几里得范数),也就是向量长度...|^{2}\right)^{\frac{1}{2}} ∥x∥2​=(∑i=1N​∣xi​∣2)21​ 1-范数:即向量元素绝对值之和, ∥ x ∥ 1 = ∑ i = 1 N ∣ x i ∣ \|x\|...p次方和的1/p次幂,2范数就是p范数的特例, ∥ x ∥ p = ( ∑ i = 1 N ∣ x i ∣ p ) 1 p \|x\|_{p}=\left(\sum_{i=1}^{N}\left|x_{

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    常用矩阵范数_矩阵相减的范数

    (1)矩阵的核范数:矩阵的奇异值(将矩阵svd分解)之和,这个范数可以用来低秩表示(因为最小化核范数,相当于最小化矩阵的秩——低秩); (2)矩阵的L0范数:矩阵的非0元素的个数,通常用它来表示稀疏,L0...范数越小0元素越多,也就越稀疏。...(3)矩阵的L1范数:矩阵中的每个元素绝对值之和,它是L0范数的最优凸近似,因此它也可以近似表示稀疏; (4)矩阵的F范数:矩阵的各个元素平方之和再开平方根,它通常也叫做矩阵的L2范数,它的有点在它是一个凸函数...,可以求导求解,易于计算; (5)矩阵的L2,1范数:矩阵先以每一列为单位,求每一列的F范数(也可认为是向量的2范数),然后再将得到的结果求L1范数(也可认为是向量的1范数),很容易看出它是介于L1和L2...之间的一种范数 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    几种常用的矩阵范数表示_向量范数怎么求

    Frobenius范数也等于奇异值向量的Euclidean范数(或称 ℓ22 范数),基于内积 (1) (1)来计算,即 ∥X∥F:=⟨X,X⟩−−−−−−√=Tr(X′X)−−−−−−−√...=(∑i=1m∑j=1nX2ij)12=(∑i=1rσi2)12(2) (2)‖X‖F:=⟨X,X⟩=Tr(X′X)=(∑i=1m∑j=1nXij2)12=(∑i=1rσi2)12 2....算子范数 矩阵的算子范数(operator norm)也称诱导2范数( induced 2-norm),等于最大奇异值(也就是奇异值向量的 ℓ∞ ℓ∞ 范数),即 ∥X∥ :=σ1(X)(3)...对于任意秩不超过 r r 的矩阵 X X,以上三种范数满足以下不等式条件 ∥X∥≤∥X∥F≤∥X∥∗≤r√∥X∥F≤r∥X∥(5) (5)‖X‖≤‖X‖F≤‖X‖∗≤r‖X‖F≤r‖X‖ 2....⟨X,Y⟩:‖Y‖≤q 特别地,对偶范数的对偶范数为原范数

    1.5K10

    常见向量范数和矩阵范数及其MATLAB实现

    1、向量范数1-范数:?,即向量元素绝对值之和,matlab调用函数norm(x, 1) 。2-范数:?...,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。∞-范数:?...2、矩阵范数 1-范数:?, 列和范数,即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。2-范数:?,谱范数,即A'A矩阵的最大特征值的开平方。...2-3 矩阵的2-范数 矩阵的2-范数即对矩阵最大特征值开方,如下:>> [V,D] = eig(A'*A) V =    -0.4082   -0.7767    0.4797    0.8165  ...范数的方法,如下:>> norm_2 = norm(A,2)norm_2 =   16.8481 两种方法计算出的结果是一样的。

    7.9K10

    矩阵理论·范数

    2-范数:,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。...矩阵范数 1-范数:, 列和范数,即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。 2-范数:,为的最大特征值。,谱范数,即A'A矩阵的最大特征值的开平方。...matlab调用函数norm(x, 2)。-范数:,行和范数,即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, inf)。...矩阵范数:矩阵A的2范数就是 A的转置乘以A矩阵特征根 最大值的开根号; 向量范数:向量x的2范数是x中各个元素平方之和再开根号; 函数范数:函数f(x)的2范数是x在区间(a,b)上f(x)的平方的积分再开根号...2-范数:║A║2 = A的最大奇异值 = ( max{ λi(A*A^H) } ) ^{1/2} (欧几里德范数,谱范数,即AA'特征值λi中最大者λ1的平方根,其中A^H为A的转置共轭矩阵)。

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