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向量或者矩阵的1范数可以求导吗

关于范数。而通过向量来表示上述映射中所说的这个集合,得到另外一个几何(另外一个向量)。那么向量的范数,就是表示这个变化过程的大小的一个度量,就是表示这个原有集合的大小,一个集合(向量),这是因为函数是映射的一个特例,就是这个集...

范数有很多种,不知道你所说的是哪一种?

1-范数:是指向量(矩阵)里面非零元素的个数。类似于求棋盘上两个点间的沿方格边缘的距离。 ||x||1 = sum(abs(xi)); 2-范数(或Euclid范数):是指空间上两个向量矩阵的直线距离。类似于求棋盘上两点见的直线距离 (无需只沿方格边缘)。 ||...

1-范数:是指向量(矩阵)里面非零元素的个数。类似于求棋盘上两个点间的沿方格边缘的距离。 ||x||1 = sum(abs(xi)); 2-范数(或Euclid范数):是指空间上两个向量矩阵的直线距离。类似于求棋盘上两点见的直线距离 (无需只沿方格边缘)。 ||...

行范数行元素绝对值和最大的那个列范数列元素绝对值和最大的那个F范数这个忘记了,可以看一下数值分析课本二范数矩阵所有元素平方和开根号,还有函数和向量的范数要搞明白,自己看数值分析

答: 这两种范数实际上是有非常紧密的联系的。 一方面,矩阵的2范数是向量二范数对应的诱导范数。 另一方面,向量范数可以认为是矩阵的诱导范数的特例,如果将长度为的向量视为一个的矩阵,你会发现前者的向量范数是等于后者的矩阵范数的! 参考...

没有这样的结论

函数 norm 格式 n = norm(X) %X为向量,求欧几里德范数,即 。 n = norm(X,inf) %求 -范数,即 。 n = norm(X,1) %求1-范数,即 。 n = norm(X,-inf) %求向量X的元素的绝对值的最小值,即 。 n = norm(X, p) %求p-范数,即 ,所以norm(X,2) = no...

用反证法,如果(I+A)的行列式为0,那么设(A+I)x=0 ,得出AX=-X, A就有特征值-1,那么A的谱半径就大于等于1,则A的范数大于1产生矛盾。 还要说明的一点是,矩阵的谱半径小于等于矩阵A的任意相容矩阵范数,所以,题目中说的某种范数,应该是不严谨的

简单来说,就是向量的模,或者矩阵的谱范数(最大奇异值)

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