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向量的F范数

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  • 1、向量的范数

    向量的1-范数: {left| X

    ight|_1} = sumlimits_{i = 1}^n {left| {{x_i}}

    ight|} ; 各个元素的绝对值之和;

    向量的2-范数:{left| X

    ight|_2} = {left( {sumlimits_{i = 1}^n {{x_i}^2} }

    ight)^{frac{1}{2}}} = sqrt {sumlimits_{i = 1}^n {{x_i}^2} };每个元素的平方和再开平方根;

    向量的无穷范数:{left| X

    ight|_infty } = mathop {max }limits_{1 le i le n} left| {{x_i}}

    ight|

    p-范数:{left| X

    ight|_p} = {left( {sumlimits_{i = 1}^n {{{left| {{x_i}}

    ight|}^p}} }

    ight)^{frac{1}{p}}},其中正整数p≥1,并且有mathop {lim }limits_{p

    o infty } {left| X

    ight|_p} = mathop {max }limits_{1 le i le n} left| {{x_i}}

    ight|

    例:向量X=[2, 3, -5, -7] ,求向量的1-范数,2-范数和无穷范数。

    向量的1-范数:各个元素的绝对值之和;{left| X

    ight|_1}=2+3+5+7=17;

    Matlab代码:X=[2, 3, -5, -7]; XLfs1=norm(X,1);

    向量的2-范数:每个元素的平方和再开平方根;{left| X

    ight|_2} = {left( {{

    m{2}}

    imes {

    m{2}} + {

    m{3}}

    imes {

    m{3}} + {

    m{5}}

    imes {

    m{5}} + {

    m{7}}

    imes {

    m{7}}}

    ight)^{frac{1}{2}}} = 9.3274;

    Matlab代码:X=[2, 3,

    2023-10-23 20:48:32
  • 1. F范数是一种向量的范数,用于衡量向量的大小。

    2. F范数的计算方法是将向量的每个元素的绝对值平方后相加,再开平方。即F范数 = √(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)。 F范数可以理解为向量的欧几里得长度,它考虑了向量的所有元素,并将它们的平方和开根号得到一个标量值。

    3. F范数在机器学习和数据分析中经常被使用,它可以用来衡量向量的稀疏性、正则化模型以及计算误差等。同时,F范数还可以用于矩阵的计算,例如矩阵的谱半径等。 此外,F范数还可以用于向量的比较和相似度计算,通过计算两个差异,可以评估它们之间的差异程度。

    2023-10-23 20:48:32
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