熟悉陌生的2-范数(向量的模)
向量的模,表示向量的长度:我们以前就学过向量,一个一维的向量比如AB⃗=[1,2,3]\vec {AB}=[1,2,3]AB=[1,2,3],也表示三维空间中的一个点。它的模的计算公式:∣AB⃗∣=12+22+32|\vec{AB}|=\sqrt{1^2+2^2+3^2}∣AB∣=12+22+32,这个既表示AB⃗\vec{AB}AB的长度,也表示这点到原点的距离。
#2- 范数:
对于某个向量X⃗=[x1,x2,x3...xn]\vec{X}=[x_1,x_2,x_3...x_n]X=[x1,x2,x3...xn],其2-范数表示为:
∣∣X⃗∣∣2=x12+x22+x32...xn2||\vec{X}||_2=\sqrt{x_1^2+x_2^2+x_3^2...x_n^2}∣∣X∣∣2=x12+x22+x32...xn2
所以2-范数就是向量的模,对于向量来说2范数就是:XTXX^T XXTX
但是对于某一个矩阵A来说:其2-范数就是A的转置ATA^TAT乘以A的矩阵的最大特征值。
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