向量范数
向量范数3-1,3-2,3-3
A
X AX
X x1 , x2 , , xn R n
T
试证上述函数是向量范数，称为向量的加权范数或椭圆范数。 证明 因为A是正定对称矩阵，故存在可逆矩阵P，使得
P T AP I
从而
A P
X
A
1 2 A
T 1
P P
T T 1 2
1
1 T
1 2
P 1 B T B
证明 易验证条件(i)和(ii)成立，现验证条件(iii)也 成立。 下面用到了Chauchy-Schwarz不等式。
x y
2 2
x y , x y ( x, x ) ( x, y ) ( y , x ) ( y , y )
x
2 2
2 x
2y2源自 y2 2定理对 x ( x , x ,, x )T C n C n R 分别定义三个函数 1 2 n
x
x
1
x
i 1
n i 1
n
i
1 2
1－范数，
)
2
( xi
2
2－范数(或Euclid范数)
x
max xi
1 i n
∞－范数(或最大值范数)。
它们均构成范数。 说明：在同一个向量空间，可以定义多种向量范数，而对 于同一个向量，不同定义的范数，其大小可能不同。
AX
AX H A X H A X
即矩阵范数与向量范数相容
算子范数
定义 设
即由向量范数构造矩阵范数
和
分别是 C m 和 C n
第五章--向量范数和矩阵范数
当 x 时，|| x ||A 0 ；当 x θ 时由 A 对称
正定知 xH Ax 0 ，即 || x ||A 0 。
对于任意 k C ，有 || k x ||A (kx)T A(kx) | k | xT Ax | k | || x ||A
由于 A 为Hermite正定矩阵，故存在酉矩阵 U ，使得
|| x ||2
| x1 |2 | x2 |2
| xn |2
定义的|| ||2 是 F n上的向量范数，称为2-范数或 l2
范数，也称为 Euclid 范数。
例 7 对任意 x ( x1, x2, , xn) T F n，由
|| x ||p
1/ p n
| xi |p , p 1
i1
定义的|| ||p 是 F n 上的向量范数，称为p -范数或 lp
UT AU Λ diag( λ1, λ2, , λn)
这里 A 的特征值 λi (i 1, 2, , n) 都为正数。
从而有
A UΛUT U Λ Λ UT BT B
此时
|| x ||A xT Ax xT BT Bx (Bx)T Bx || Bx ||2
因此对任意 y C n ， || x y ||A || B( x y) ||2
数 || A || 表示对于任意向量 x F n ， A 可以 “拉伸”向量 x 的最大倍数，即使得不等式
|| A x || C || x || 成立的最小的数 C 。称 || A || 为范数 || || 和 || ||
j1
n
| xj
j1
yj |; yj |;
yj |;
1
yj |m m;
以及与椭圆范数类似的Mahalanobis距离：
3-1,2,3向量范数
主要内容 一、向量范数 二、矩阵范数与算子范数 三、范数的应用
第一节 向量范数
主要内容： 1·向量范数的定义及几种常见的向量范数 2·向量范数的等价性
一、向量范数的定义
对于向量空间 C上n 的任意向量 x,
如果函数 Cn R 满足：
对应一个实值函数 x
1）正定性 x 0 且 x 0 x 0
d(x, y) x y
实例1 在向量空间C n中, 向量的长度是一种向量范数，
称为2-范数或欧氏范数。
n
1
x ( 2
xi 2 ) 2
i 1
x (x1, x2 , , xn )T C n
证明 易验证条件(i)和(ii)成立，现验证条件(iii)也成立。 下面用到了Chauchy-Schwarz不等式。
2）齐次性 x x , C
3）三角不等式 x y x y
则称 x为向量x的范数。
范数的性质： (1) x x
(2) x y x y
性质（1）利用范数的齐次性即可证明。 下面证明（2）。根据三角不等式，有
x xyy xy y
x y xy 对任意的 x , y C，n 可以利用范数定义向量间的距离如下：
n
x 1
xi
i 1
n
1
x ( 2
xi 2 ) 2
i 1
1－范数， 2－范数(或Euclid范数)
x
max
1in
xi
它们均构成范数。
∞－范数(或最大值范数)。
说明：在同一个向量空间，可以定义多种向量范数，而对 于同一个向量，不同定义的范数，其大小可能不同。
x 1,2,3T
x 6 1
x 14 2
向量的范数
设 Ax = b为一线性方程组 , A 为非奇异矩阵 , x为其精确解
若常数项 b存在误差 δ b , 则解也应存在误差 δ x
即有
A( x + δ x ) = b + δ b
Aδx = δb
δ x = A −1δ b
所以 又因为
δx = A −1δb ≤ A −1 ⋅ δb
A2=
显然
λ max ( A A )
T
=
ρ ( AT A )
设 ⋅ 是 R n × n 上的一种算子范数 , A ∈ R n × n , 定理1.
若 A满足 A < 1 , 则 I + A非奇异 , 且
( I + A)
−1
1 < 1− A
三、误差分析
对于线性方程组 Ax = b , 如果系数矩阵 A或 常数项 b的元素的微小变化 , 就会引起方程组解的 巨大变化 , 则称该方程组是 " 病态 "的 , A为" 病态 " 矩 阵.否则称为 "良态 "的.
∞
2 − 范数
( 3) Ax A 2 = max x≠0
2
= λmax ( AT A) x 2
λmax ( AT A)为AT A的特征值的绝对值的最 大值
例2. 求矩阵A的各种常用范数
1 2 A = − 1 2 0 1
n
0 − 1 1
1≤ j ≤ n
δA
A
定义4.
设 A 为非奇异矩阵 , 称
cond ( A ) = A ⋅ A −1
为 A 的条件数 , 其中 ⋅ 为某种算子范数 .
向量范数
且
A 0 A 0
A A
C , A C
mn
AB A B
AB A B
A, B C
mn
称为A的范数。
矩阵范数的性质： (1) A A
(2) A B A B
矩阵范数同向量范数具有类似的性质，比如等价性：
对于两个矩阵范数
m
, C 上的同类向量范数，如果有
n
A C
mn
, X C
n
则称矩阵范数与向量范数是相容的。 定理2 设 是 C 上的相容矩阵范数，则在 C n 上存 在与 相容的向量范数 证明：任取一非零向量 C
X
n
n n
定义向量X的范数为
n
X
n
H
X C
容易验证
AX
性质1 证明 对于任意n阶矩阵A，成立 ( A k ) [ ( A )] k 设1, 2, …, n是属于A的所有特征值
则A 的特征值为 1 , 2 , , n
k k k k
因此 ( A ) max i i
k
k
( max i ) [ ( A )]
n
n
定义Dn是C n的单位球面(有界闭集)
D n x ( x1 , x 2 , , x n ) C
T
n
x
2
1
x 0
x x
2
Dn
因为
是连续函数，
故它在Dn上取到最大值m和最小值M
m
x x
2
x x
2
线性方程组解法 第2节 向量范数等价性证明
1 2 n 0.
为A对T 称A矩阵，设
为 的u相1,应u于2 ,(5.9), un A
的特征向量且
，又设 为任一非零向量，
(ui , u j ) ij
xRn
于是有
n
x ciui , i 1
（5.9）
12
其中 为c组i 合系数，则
n
Ax 2 2 x2
( AT Ax, x) ( x, x)
向量范数
1. 向量范数的定义
函数 （（（123N定）））义正齐三x9定次角（性 性 不向等量x式范，数若）xx满x足0对 ,：yxx于，向其 0量 x中x yRx,nR或 (x或 0,x或 y记 CRCn为n)的；或某 ；个C实n值。非负
称N
(
x)
||
x
||
是R
n
上
或C n
一个向量范数或模。
设
x (x1, x2 , , xn )T , y ( y1, y2 , , yn )T R（n 或 ）C.n
将实数
（或复数 称为向量
n
(x, y) yT x xi yi i 1
( x, y) ）y H x n xi yi i1
的x数, 量y 积.
18
将非负实数
1
x
2
1
(x, x) 2
aij x j
j1
max i
aij
j1
xj
n
t max i
j1
aij .
10
这说明对任何非零 ， x R n 有
Ax
.
x
（5.8）
接下来说明有一向量 ,
x0 0
使
Ax0 .
x0
向量范数
直接运用范数的定义，并注意到 A 为列满秩矩阵，即可证明！
2
向量范数
1.常见向量范数
C n 中常用的向量范数有：
1-范数 x 1 = ∑ xi ， ∀x ∈ C n
i =1 n
2-范数 x 2 =
∑x
i =1
1≤i ≤ n
n
2
i
= x H x ，又称为 Euclid 范数。
∞ -范数 x
∞
= max( xi )
它们都是更一般的 Holoder 范数的特例： x
向量的 2 − 范数具有酉不变性。也就是说对任意 n 阶酉矩阵 U 和 n 维向量 x ， 总有 Ux 2 = x 2 。
1
2.列满秩矩阵生成的范数 定理 3 设 A 为 m × n 阶列满秩矩阵， •
(m)
为 C n 上的范数， x
(n)
= Ax
(m)
，
∀x ∈ C n ，则 •
Hale Waihona Puke (n)为 C n 上的范数。
∑
i =1 n i =1
n
xi ≤
2
2
∑ max( x
i =1
1≤ j ≤ n 2 1≤ j ≤ n
n
2
j
) = n max( x j ) = n x ∞ ，
1≤ j ≤ n
∑x
i
≥ max( x j ) = max( x j ) = x ∞ ，也就是 x
1≤ j ≤ n
∞
≤ x 2 ≤ n x ∞。
i =1 i =1 1≤ j ≤ n i =1 1≤ j ≤ n
n
n
n
也就是 x
n
∞
≤ x 1 ≤n x ∞。
第3章 线性方程组解法 第2节 向量范数等价性证明
x H A H Ax A 2 max H x 0 x x
1/ 2
max ( AH A) .
14
定义
设 A R nn 的特征值为 i (i 1,2,, n), 称
( A) max i
1i n
为 A的谱半径.
定理3 (特征值上界) 设 A R nn , 则 ( A) A ,
T 证明：记x x1 xn , || x || max | x i || x j | ， 1 i n
n
于是有
(1)
| x i | 2 || x ||2 || x || || x ||2 ， (a) || x || | x j | 2
2 2
证明其中只须证明当28的任意两种范数定理8证明只要就证明上式成立即可即证明对一切考虑泛函使得对一切29由于上达到最大最小值即存在使得53显然上式为对一切定理3不能推广到无穷维空间
向量范数 1. 向量范数的定义 n n x 定义9（向量范数）对于向量 R 或x C 的某个实值非负 函数 x x ，若满足： N （1）正定性 x 0, x 0 x 0或记为 ； x 或 （2）齐次性 x ，其中 R( C )； （3）三角不等式 x y x y , x, y R n 或 C n 。 或模。 称N ( x) || x || 是R n 上或C n 一个向量范数 2. 常用的向量范数 T n n 定义10 设x ( x1 ,, xn ) R (或x C ) x y x y N （1）向量的“∞”范数： ( x ) || x || max x i ； 1 i n
向量范数定义
向量范数定义
向量范数是一种向量空间内距离的衡量度量，它在众多范数中占有重要地位。
形式上，向量范数可以用以下形式表示：
||x||=（∑|xᵢ|p）^（1/p）
其中，x是一个n维向量，xᵢ表示n维向量的第i个元素，p>0表示范数的阶数。
在数学中，向量范数是衡量向量长度的一种方法，它具有以下几个重要性质：非负性，齐次性，三角不等式，正交性等。
例如，二范数表示它是一种最常见的模式，在数学中它有一个很简单的公式：||x||₂=（∑|xᵢ|²）^（1/2）
向量范数可以在众多场合中成功应用，包括线性空间，图论等。
以线性空间为例，里面的空间位置可以通过使用向量范数表示出来，因此向量范数在线性空间的应用非常广泛。
在实际应用中，向量范数是用来衡量向量和其他向量之间距离的度量方式，例如欧几里得距离可以使用二范数来计算。
总之，向量范数是一种衡量向量长度和距离的方法，具有许多重要性质，在众多实际应用中都发挥着重要作用，是众多度量方法中不可缺少的一环。
研究生数值分析(2)向量范数与矩阵范数
我们用其度量向量 X (x1, x2, x3)T 的“大小”。
实质上向量范数 X 是一个实值函数， 它满足如下3个条件： (1非负性). 对任意 X R3 ，都有 X 0
当且仅当 X 0 X 0
(2齐次性). 对任意 a R 和向量 X R3 ,
aX a X
(3三角不等式). 对任意 X ,Y R3 , 都有
n
X 2 2
xi
2
n max{
x1 2 ,
x2 2 ,, xn 2} n
X
2
i 1
即有 X n X ，故有 X X n X
2
2
例5 设
X (1, 2, 3)
，求
X ,X ,X
1
2
解：由向量 X 的1，2， 范数定义
X 1 2 3 6 1
X r X 0
rr
r
证毕。
常用的3种算子范数的定义与算式为：p10-11
AX
n
1―范数（列模）
A max
1
X 0
X
1 1
max 1 jn
i 1
aij
2―范数（谱模）
AX
A max 2
X 2
X 0
max ( AT A)
2
∞―范数（行模）
AX
n
A max
X 0
X (1)2 22 (3)2 14 2
X max{ 1 , 2 , 3} 3
(2) 矩阵的范数
定义2 设 N(A) A 是定义在 Rnn 上的实值函数， 如果它满足4个条件：
关于范数的理解或定义
I 、向量的范数向量x ∈R n的范数f(x )是定义在R n空间上取值为非负实数且满足下列性质的函数：1对于所有的x ≠ 0,x ∈R n有f(x )>0; (非负性） 2 对于所有的α∈R 有f(αx ）=αf(x ); （正齐性） 3对于所有的x,y ∈R n有f(x+y )≤f(x )+f(y ). （三角不等式）一、 一般情况下，f(x )的具体模式如下：p x = p ni pix 11)(∑=，p 1≥ 也称它为p-范数。
下证p-范数满足上述的三个性质：1、对于所有的x ∈R n，x ≠ 0，p ni pix 11)(∑=显然是大于0的，故性质1 成立。
2、 由pxα = pni pix 11)(∑=α = αp ni pi x 11)(∑= = αp x 知性质2 成立。
3、欲验证性质3，我们的借助下列不等式：设p>1,q>1,且p 1 + q1 = 1，则对所有的0,≥βα有αββα≥+qpqp证：考虑函数p tptt -=1)(ϕ，因为)1(1)(11'-=-p t pt ϕ，由()t 'ϕ=0 t=1,又因为01)1(''<-=pqϕ，所以当t = 1的时候)(t ϕ取最大值，则有：p p ttp111-≤-， 令t = q pβα,代入可得： q p p q ppq p1111=-=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛βαβα, 化简之后即得： αββα≥+qpqp证毕！又令∑=)(1i px x piα，∑=)(1i qy y qiβ，代入上不等式可得：∑∑+)()(iq i i p iy y x x qqpp∑∑≥)()(11y x yx i qi pqpii，两边同时对i 求和，并利用关系式p 1 + q1 = 1可知：∑∑≥+=∑∑∑∑∑)()(11)()(1y x yx y y x x i qi piq i ip i qpiiqqpp从而有：∑∑≤∑)()(11y x y x i qi pqpii另一方面，又有：∑+∑++=-yx y x y x iip pi i ii 1)(1y x y x ii p ii +≤∑+-yy x x y x ip ip i i i i ∑+∑+--+=11()()()()()()∑∑-+∑∑-≤++y y x x y x ipiiq p ipiiq p pqpq111111()()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡∑∑-=+∑+y x y x ipip piiqp pq1111()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡∑∑=+∑+y x y x ipip piippq111 左右两边同时除以()∑+y x iipq1得：()()()∑∑≤∑++y x y x ipipiip ppp111。
数值分析5-5(向量和矩阵的范数)
n
1
A F ( xij 2 )2
i , j1
称为Frobennius－范数
举例：
A
1 3
2 4
计算A的各种范数.
解：
n
A
max
1in
j1
aij
max{1 2,3 4} 7
n
A
1
max
1 jn
i 1
|
aij
|
max{1
3,2
x p ( xi p ) p
i 1
称为∞－范数或最大范数 称为1－范数 称为2－范数
称为p－范数
举例：计算向量 x=(1, -2, 3)T的各种范数.
解：
n
x 1 | xi | 6
i 1
n
1
x 2 ( xi 2 )2 14
i 1
x
max
1in
xi
3
3. 向量范数的性质
3) x y x y , x, y Rn(三角不等式)
则称‖x‖为向量的范数
2. 常用的向量范数
在 Rn上的向量x =(x1,…,xn)T∈Rn ，三种常 用的范数为：
x
max
1in
xi
n
x 1 | xi |
i 1
n
1
x 2 ( xi 2 )2
i 1
n
1
第五章 解线性方程组的直接法 §5 向量和矩阵的范数
一、向量的范数
二、矩阵的范数 三、小结
一、向量的范数
1. 向量范数的定义
设对任意向量 x∈Rn，按一定的规则有一实 数与之对应，记为‖x‖，若‖x‖满足
向量的范数
误差分析
一、向量范数
定义1. 对于n维向量空间 Rn中任意一个向量 x,
若存在唯一一个实数x R与x对应，且满足
(1) (正定性) x 0, 且x Rn , x 0 x 0;
(2) (齐次性) x x ，x Rn , R;
(3) (三角不等式 ) x y x y ，x, y Rn .
A1 A 1 A 1 A
A A
1
1
A
A
1 A A
A
A
定义4.
设A为非奇异矩阵 ,称
cond ( A) A A1
为A的条件数, 其中 为某种算子范数 .
显然 因此
cond ( A) A A1 AA 1 I 1 cond ( A)1 A 1 A1 cond ( A) A A1
1 , 2 ,, n , 称 定义3. 设A Rnn的特征值为
( A) max{1 , 2 ,, n }
为矩阵A的谱半径
显然
A 2 max ( AT A)
( AT A)
, A Rnn , 定理1. 设 是Rnn上的一种算子范数
若A满足 A 1, 则I A非奇异, 且
则称 x 为向量x的范数.
在向量空间 Rn (C n )中, 设x ( x1 , x2 ,, xn )T
常用的向量 x的范数有
1 范数
2 范数 范数
x 1 x1 x2 xn x 2 ( x1 x2 xn )
xi x max 1i n
2.系数矩阵A的扰动对方程组解的影 响
若系数矩阵 A存在误差A, 则解也应存在误差 x
向量的f范数
向量的f范数向量的f范数是指该向量所有元素的绝对值上的和再开f次方，其中f为正实数。
它在数学和工程学领域中都有广泛的应用。
在统计学中，f范数被用来衡量模型复杂度，以及数据的稀疏性。
在机器学习中，f范数被广泛用来建立正则化模型，以避免过拟合。
以下是与向量的f范数相关的一些重要概念和应用。
一、L0范数L0范数是指让向量中非零元素的数量处于最小值。
由于它是一个组合优化问题，因此寻找L0范数的最小值是一个NP难问题。
这种范数的应用包括图像处理和大规模数据压缩等领域。
二、L1范数L1范数是指向量中元素的绝对值和。
这种范数可以用作正则化项，用来约束模型的复杂性。
它也可以用来产生稀疏解，因为它的梯度比L2范数的梯度更易于消除。
L1范数还可以用于特征选择。
三、L2范数L2范数是指向量中元素的平方和再开平方。
在机器学习中，L2范数常被用来计算向量的欧几里得距离。
它还可以被用来表示向量的长度。
L2范数在求解线性回归模型参数时也有重要应用。
四、Lp范数Lp范数是指向量中绝对值的p次方和再开p次方。
L1范数和L2范数是Lp范数的特殊情况。
Lp范数还可以用于产生稀疏解，并用于特定的图像处理和统计学问题中。
五、应用除了上述应用之外，向量的f范数还有许多其他应用。
在信号处理中，它可以用来评估信号的功率和分布。
在图像处理中，它可以用来衡量图像中的像素强度分布。
在人脸识别中，它可以用来比较不同人脸之间的相似程度。
在总结中，向量的f范数是一种重要的数学概念，它在数学、工程学、统计学、机器学习、图像处理、信号处理等领域中都有广泛的应用。
无论是计算向量的距离，衡量其长度，构建正则化模型还是进行特征选择，f范数都是一个不可或缺的工具。
范数理论
AB
n
2 F n
aik bkj ( aik bkj )
i 1 j 1 k 1 n 2 i 1 j 1 k 1 n 2
n
n
n
2
n
n
n
2
[( aik )( bkj )]
i 1 j 1 n k 1 k 1 n
( aik )( bkj )
第二章 范数理论 2.1 向量范数 定义：若对任意 x C n 都有一个实数 x 与 之对应，且满足： （1）非负性：当 x 0, x 0 只 有且仅有当 x 0, x 0. （2） 齐次性： kx k x , k 为任 意数。 n （3） 三角不等式：对任意 x, y C ， 都有 x y x y .
由 A max
x0
Ax x
A
Ax x
x0
Ax A x
AB
max
ABx x
max(
x0
A Bx x
)
A max
x0
Bx x
A B
因此 A 的确满足矩阵范数的定义。
由向量 P--范数 x 矩阵P--范数。即
向量范数的应用：
(k ) { x } ，其中 C 定义：给定 中的向量序列
(k ) (k ) T {x(k ) } (1( k ) , 2 ,n ) , k 0,1, 2,
n
如果
(k ) lim j j , ( j 1, 2,n) k
则称向量序列 {x } 收敛于{x} (1 , 2 ,n ) , (k ) { x } 收敛，记为 lim x( k ) x, ( j 0,1, 2,n) 简称
第三章 向量的范数
(2) 当X 0时，有
1
x
X
1 。
(3) 对任意的 X V,有 - X X 。
(4)对任意的X，Y V,有 X Y X Y 。
距离定义
在赋范数向量空间中， 向量X与Y之间的距离 可定义为X - Y的范数，即
d ( X ,Y ) X Y
三、 常用向量范数
记R n X (1, 2 ,, n ) i C
T
① X 10， X 1 17， X 2 11, 4 4 2 n ②X , X1 2 n, n 1 n 1 n e 16 4 n X2 2 4 2n (n 1) n e ③ X 12, X 1 19, X 2 13, ④ X 17, X 1 2 3 17, X 2 32
(2) kX d 1 kX a 2 kX b k (1 X a 2 X b ) k X d
(3) X Y d 1 X Y a 2 X Y b 1 X a 1 Y a 2 X b 2 Y b 1 X d 2 Y d
b
maxX
a
a
Y a, X
b
Yb
b
max X a , X
maxY
,Y
b
X
a
X
②证明： (1) 当X 0时， X a 0, X b 0, X d 0,
当X 0时， X a 0, X b 0,又1，2 0, 1 X 2 X b 0 X d 0
（1
2
2
2
2
2
n
2
向量范数与矩阵范数
任2种范数在刻画收敛性时等价
定理1.2 对 Rn 上的任意二种向量范数|| ·||a ,|| ·||b ,
均有与向量 x 无关的常数 m 与 M (0<m<M)，使 下列的关系成立
m x x M x , x Rn.
a
b
a
证明略.
意义：向量x的某一种范数可以任意小（大）时， 该向量的其它任何一种范数也会任意小（大）。
|1| | 2 | | 3 |,
A
1
max
|
5
|
|1|
|
8
|,
14,
| 2 | | 0 | | 2 |
1 5 2
A 2 1
0
3 8 2
|1| | 5 | | 2 |,
A
max
|
2
|
|1|
|
0
|,
13,
| 3 | | 8 | | 2 |
A F
12 22 32
52
12
82
22
02
22
112,
14 21 4
AT
A
21
90
26
4 26 8
❖定义 Rn 上的实值函数‖·‖称为向量范数，如果 对任意的 x, y∈Rn, 它均满足下列3条性质:
(1)正定性: || x ||,且 0 x 0;|| x || 0
(2)齐次性:对 k ,有R
矩阵与向量相乘的范数
矩阵与向量相乘的范数矩阵与向量相乘的范数是线性代数中的重要概念。
在矩阵与向量的乘法中，范数指的是向量的大小或量级。
范数的概念被广泛应用于机器学习、优化等领域。
一、向量的范数在介绍矩阵与向量相乘的范数之前，我们需要先了解向量的范数。
向量的范数表示向量的大小或长度，常用的向量范数有L1范数、L2范数和L∞范数。
1. L1范数：L1范数是向量中各个元素的绝对值之和。
表示为：||x||1= ∑|xi|。
2. L2范数：L2范数是向量中各个元素的平方和的平方根。
表示为：||x||2=√(∑xi^2)。
3. L∞范数：L∞范数是向量中绝对值最大的元素。
表示为：||x||∞=max|xi|。
以上三种范数是最常用的向量范数，它们的应用场景不同。
二、矩阵与向量相乘的范数矩阵与向量相乘的范数同样有L1范数、L2范数和L∞范数等几种常用的范数。
下面我们来详细了解一下这些范数。
1. L1范数对于一个矩阵A与一个向量x相乘，其L1范数表示为||Ax||1=∑|Ai·x|，其中|·|表示求绝对值。
L1范数的应用很广泛，比如用于稀疏矩阵的正则化、Lasso回归等。
2. L2范数对于一个矩阵A与一个向量x相乘，其L2范数表示为||Ax||2=√(∑(Ai·x)^2)，其中|·|表示求绝对值。
可以看到，L2范数是矩阵与向量之间内积的平方根。
L2范数常常被用在最小二乘问题中。
3. L∞范数对于一个矩阵A与一个向量x相乘，其L∞范数表示为||Ax||∞= max|Ai·x|。
L∞范数表示的是矩阵与向量之间内积的最大值，也称为Chebyshev范数或无穷范数。
在矩阵论中，L∞范数通常用于矩阵的幂级数。
三、总结本文主要介绍了矩阵与向量相乘的范数，分别介绍了L1范数、L2范数和L∞范数。
这些范数广泛应用于机器学习、优化等领域。
了解这些范数的应用场景，有助于我们更好地理解矩阵与向量相乘的结果。
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向量范数
定义1. 设,满足
1. 正定性:║x║≥0,║x║=0 iff x=0
2. 齐次性:║cx║=│c│║x║,
3. 三角不等式:║x+y║≤║x║+║y║
则称Cn中定义了向量范数,║x║为向量x的范数.
可见向量范数是向量的一种具有特殊性质的实值函数.
常用向量范数有,令x=( x1,x2,…,xn)T
1-范数:║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
2-范数:║x║2=(│x1│2+│x2│2+…+│xn│2)^1/2
∞-范数:║x║∞=max(│x1│,│x2│,…,│xn│)
易得║x║∞≤║x║2≤║x║1≤n1/2║x║2≤n║x║∞
定理中任意两种向量范数║x║α,║x║β是等价的,即有m,M>0使
m║x║α≤║x║β≤M║x║
可根据范数的连续性来证明它.由定理1可得
定理2.设{x(k)}是Cn中向量序列,x是Cn中向量,则
║x(k)-x║→0(k→∞) iff xj(k)-xj→0,j=1,2,…,n(k→
∞)
其中xj(k)是x(k)的第j个分量,xj是x的第j个分量.此时称{x(k)}收敛于x,记作x(k) →x(k→∞),或 .
三、矩阵范数
定义2. 设,满足
1. 正定性:║X║≥0,║X║=0 iff X=0
2. 齐次性:║cX║=│c│║X║,
3. 三角不等式:║X+Y║≤║X║+║Y║
4. 相容性: ║XY║≤║X║║Y║
则称Cn×n中定义了矩阵范数,║X║为矩阵X的范数.
注意, 矩阵X可视为n2维向量,故有前三条性质.因此定理1,2中向量的等价性和向量序列收敛的概念与性质等也适合于矩阵.第四条,是考虑到矩阵乘法关系而设.更有矩
阵向量乘使我们定义矩阵范数向量范数的相容性:
║Ax║≤║A║║x║
所谓由向量范数诱导出的矩阵范数与该向量范数就是相容的.
定理3. 设A是n×n矩阵,║?║是n维向量范数则
║A║=max{║Ax║:║x║=1}= max{║Ax║/║x║: x≠0}
是一种矩阵范数,称为由该向量范数诱导出的矩阵范数或算子范数,它们具有相容性
或者说是相容的.
单位矩阵的算子范数为1
可以证明任一种矩阵范数总有与之相容的向量范数.例如定义:
║x║=║X║,X=(xx…x)
常用的三种向量范数诱导出的矩阵范数是
1-范数:║A║1= max{║Ax║1:║x║1=1}=
2-范数:║A║2=max{║Ax║2:║x║2=1}= ,λ1是AHA的
最大特征值.
∞-范数:║A║∞=max{║Ax║∞:║x║∞=1}=
此外还有Frobenius范数: .它与向量2-范数相容.但非向量范数诱导出的矩阵范数.
四、矩阵谱半径
定义3.设A是n×n矩阵,λi是其特征值,i=1,2,…,n.称
为A的谱半径.
谱半径是矩阵的函数,但非矩阵范数.对任一矩阵范数有如下关系:
ρ(A)≤║A║
因为任一特征对λ,x,Ax=λx,令X=(xx…x),可得AX=λX.两边取范数,由矩阵范数的
相容性和齐次性就导出结果.
定理 3.矩阵序列I,A,A2,…Ak,…收敛于零的充分必要条件是ρ(A)。