向量范数与矩阵范数的理解
简介
这里记录一下有关范数的知识点,也是怕以后自己忘记。
引入
要更好的理解范数,就要从函数、几何与矩阵的角度去理解,我尽量讲的通俗一些。我们都知道,函数与几何图形往往是有对应的关系,这个很好想象,特别是在三维以下的空间内,函数是几何图像的数学概括,而几何图像是函数的高度形象化,比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。但当函数与几何超出三维空间时,就难以获得较好的想象,于是就有了映射的概念,映射表达的就是一个集合通过某种关系转为另外一个集合。通常数学书是先说映射,然后再讨论函数,这是因为函数是映射的一个特例。为了更好的在数学上表达这种映射关系,(这里特指线性关系)于是就引进了矩阵。这里的矩阵就是表征上述空间映射的线性关系。而通过向量来表示上述映射中所说的这个集合,而我们通常所说的基,就是这个集合的最一般关系。于是,我们可以这样理解,一个集合(向量),通过一种映射关系(矩阵),得到另外一个集合(另外一个向量)。 那么向量的范数,就是表示这个原有集合的大小。 而矩阵的范数,就是表示这个变化过程的大小的一个度量。 那么说到具体几几范数,其不过是定义不同,一个矩阵范数往往由一个向量范数引出,我们称之为算子范数,其物理意义都如我上述所述。以上符合知乎回答问题的方式。 接下来用百度回答方式:0范数,向量中非零元素的个数。1范数,为绝对值之和。2范数,就是通常意义上的模。
https://blog.csdn.net/fengkuangdexiaoji123/article/details/82978103
向量
矩阵
大家共勉~~
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