vector 范数和matrix范数subsidiary范数的定义是什么？如何求一个范数一个范数和两个范数的矩阵有什么区别？除了矩阵，向量和函数都有范数，其中:矩阵A的matrix范数:2范数是A乘以矩阵A的转置结果的特征根的最大值的开根号；向量X的向量范数: 2 范数是X中所有元素的平方和，然后开根号；函数f(x)的函数范数: 2 范数是x在区间(a。
Euclidean范数指通常的距离范数。例如||| x||ρ (x，0)sqrt(x1 ^ 2 x2 ^ 2 ... xn ^ 2)x是一个n维向量(x1，x2，xn)，| | | x | | |根号(|x1|平方 |x2|平方 … | xn。然后矩阵范数 ║ a ║马克斯{║ ax ║: ║ x ║ 1}马克斯{║ ax ║/can被从向量范数中诱导出来。
这个可以带入为1 范数: ║ a ║ 1max {∑|ai1|，∑| ai2 |，∑ | ain |}根据定义(column sum范数，a是各列元素绝对值的最大和。显然|3 i|是根号102范数:║║║║║║║║║║║║ι2a的最大奇异值(max {λI(a h * a)} { 1/2 }
即λ1的平方根，a h * a的最大特征值λi，其中a h是a的转置共轭矩阵)；A^HA的特征值可以是∞ 范数: ║║∞ Max {∑|a1j|，∑| A2j |，...，∑ | AMJ |} (row sum范数，a的每行元素的绝对值之和.显然，第一行的和的绝对值最多是|5i|根号26。
3、我想请问一下各位大佬计算方法里面这个实对称矩阵时谱 范数等于谱....证明了如果λ是矩阵A的最大特征值(谱半径)，X是其对应的右特征向量，那么:X A ×ax |λ|×X X > |λ| | | | | | ax | | |/| | | | 。
