一、1范数 1.定义： ║A║1 = max{ ∑|ai1|, ∑|ai2| ,…… ,∑|ain| } (列和范数，A每一列元素绝对值之和的最大值) 二、2范数 1.定义： ║A║2 = A的最大奇异值 = ( max{ λi(A^H ...

norm：翻译为模或者内积，广义来说是一个函数 vector（向量） norms 1. eculidean（欧几里得）norm vector \(x = (x_1;x_2; ...; x_n)\) 其eculidean norm为 ：\(||x|| = \sqrt{x^T x ...

原始DFA如下图所示 最小化的定义：1.没有多余的状态（死状态）；2.没有两个状态是相互等价的； 两个状态等价的含义：1.兼容性（一致性）——同是终态或同是非终态；2.传播性（蔓延性）——从s出发读入某个a和从t出发经过某个a并且经过某个b到达的状态等价。 令M为DFA中所有状态的集合 ...

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 ...

【范数定义】 非负实值函数（非线性） 1）非负性： || a || >= 0 2）齐次性： || ka || = |k| ||a|| 3）三角不等式： || a + b || <= || a || + || b || 注：完备的线性赋范空间称为巴拿赫空间（Banach ...

1 基本的定义 　　正定和半正定这两个词的英文分别是 positive definite 和 positive semi-definite，其中，definite是一个形容词，表示“明确的、确定的”等意思。 　　定义1：给定一个大小为 $n \times n$ 的实对称矩阵 ...

L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法 涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为： \[\min_{\bf{z}} || {\bf{z}}||_0 \\ \text{subject to: } ~ \frac ...

在众多的机器学习模型中，线性代数的身影无处不在，当然，我们也会时常碰到线性代数中的正定矩阵和半正定矩阵。例如，多元正态分布的协方差矩阵要求是半正定的。 1. 基本的定义 正定和半正定这两个词的英文分别是positive definite和positive ...