import numpy as npa=np.array([[complex(1,-1),3],[2,complex(1,1)]]) print(a)print("矩阵2的范数")print(np.linalg.norm(a,ord=2) ) #计算矩阵2的范数print("矩阵1的范数 ...
对p ,这称为弗罗贝尼乌斯范数 Frobenius norm 或希尔伯特 施密特范数 Hilbert Schmidt norm ,不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间。这个范数可用不同的方式定义: 这里A 表示A的共轭转置, i是A的奇异值,并使用了迹函数。弗罗贝尼乌斯范数与Kn上欧几里得范数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积。 弗罗贝尼乌斯范范数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用。这 ...
2015-10-20 21:06 2 2525 推荐指数:
import numpy as npa=np.array([[complex(1,-1),3],[2,complex(1,1)]]) print(a)print("矩阵2的范数")print(np.linalg.norm(a,ord=2) ) #计算矩阵2的范数print("矩阵1的范数 ...
Matlab提供norm函数进行范数计算,若要“人工计算”,对N维向量x可照此进行: 1范数:sum(abs(x)); 无穷范数:max(abs(x)); 2范数(欧几里得范数):sqrt(sum(abs(x).^2)); 0范数:length(x(x ~= 0)); ...
Start with the SVD decomposition of $x$: $$x=U\Sigma V^T$$ Then $$\|x\|_*=tr(\sqrt{x^Tx})=tr(\sqrt ...
cr:http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 一、矩阵的迹求导法则 1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从sc ...
返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数: input:输入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值。默认为'fro' dim (int ...
1、linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。 2、函数参数 ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord ...
函数签名:def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord参数表示求什么类型的范数,具体参见下表 下面是用代码对一个列表求上面的范数 运行结果如下 其中的axis=0表示对矩阵的每一列求范数,axis ...
一、常数向量范数 \(L_0\) 范数 \(\Vert x \Vert _0\overset{def}=\)向量中非零元素的个数 其在matlab中的用法: \(L_1\) 范数 \(\Vert x \Vert_1\overset{def} = \sum ...