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向量和矩阵规范
N =范数(v)
N =范数(v,p)
n =范数(X)
n =范数(X,p)
n = norm(X,"fro")
例子
n=规范(v)返回欧几里得范数的向量v.这个范数也被称为2范数、向量模或欧氏长度。
n=规范(v)
n
v
n=规范(v,p)返回广义向量p规范.
n=规范(v,p)
p
n=规范(X)返回矩阵的2范数或最大奇异值X,大约等于max(圣言(X)).
n=规范(X)
X
max(圣言(X))
n=规范(X,p)返回p-矩阵范数X,在那里p是1,2,或正:
n=规范(X,p)
1
2
正
如果P = 1,然后n是最大绝对列和矩阵的。
P = 1
如果P = 2,然后n大约是max(圣言(X)).该值相当于规范(X).
P = 2
规范(X)
如果p = Inf,然后n是最大绝对行和矩阵的。
p = Inf
n=规范(X“向后”)返回弗罗贝尼乌斯标准矩阵或数组X.
n=规范(X“向后”)
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创建一个矢量并计算大小。
V = [1 -2 3];N =范数(v)
N = 3.7417
计算一个向量的1范数,它是元素大小的和。
V = [-2 3 -1];N =范数(v,1)
N = 6
计算两点之间的距离作为向量元素之间的差的范数。
创建两个向量表示(x, y)欧几里得平面上两点的坐标。
A = [0 3];B = [-2 1];
使用规范来计算点之间的距离。
规范
D = norm(b-a)
D = 2.8284
从几何上讲,两点之间的距离等于从一点延伸到另一点的向量的大小。
一个 = 0 我 ˆ + 3. j ˆ b = - 2 我 ˆ + 1 j ˆ d ( 一个 , b ) = | | b - 一个 | | = ( - 2 - 0 ) 2 + ( 1 - 3. ) 2 = 8
计算矩阵的2范数,它是最大的奇异值。
X = [2 0 1;-1 1 0;-3 3 0];n =范数(X)
N = 4.7234
计算4-D数组的Frobenius范数X,相当于列向量的2范数X (:).
X (:)
X = rand(3,4,4,3);n =范数(X,“摇来摇去”)
N = 7.1247
Frobenius范数对于稀疏矩阵也很有用,因为规范(X, 2)不支持稀疏X.
规范(X, 2)
输入向量。
数据类型:单|双复数支持:是的
单
双
输入数组,指定为矩阵或数组。对于大多数规范类型,X一定是个矩阵。然而,对于弗罗贝尼乌斯标准的计算,X可以是一个数组。
负
规范类型,指定为2(默认),一个正实标量,正,或负.的有效值p它们返回什么取决于第一个输入是否规范是一个矩阵或向量,如表所示。
请注意
此表不反映计算中使用的实际算法。
max (sum (abs (X)))
sum (abs (v))
(abs (v)和。^ 2)^ (1/2)
(abs (v)和。^ p) ^ (1 / p)
max (sum (abs (X ')))
max (abs (v))
min (abs (v))
Norm值,作为标量返回。规范给出了元素大小的度量。按照惯例,规范返回南如果输入包含南值。
南
一个向量的欧氏范数(也称为向量的大小、欧氏长度或2范数)v与N元素定义为
N
为 v 为 = ∑ k = 1 N | v k | 2 .
的一般定义p向量的-范数v有N元素
为 v 为 p = [ ∑ k = 1 N | v k | p ] 1 / p ,
在哪里p任何正的实际值,正,或负.
如果P = 1,则得到的1范数为向量元素绝对值之和。
如果P = 2,则得到的2范数给出向量的大小或向量的欧氏长度。
如果p = Inf,然后 为 v 为 ∞ = 马克斯 我 ( | v ( 我 ) | ) .
如果p = -Inf,然后 为 v 为 − ∞ = 最小值 我 ( | v ( 我 ) | ) .
p = -Inf
的最大绝对列和米——- - - - - -n矩阵X(与M,n >= 2)定义为
米
M,n >= 2
为 X 为 1 = 马克斯 1 ≤ j ≤ n ( ∑ 我 = 1 米 | 一个 我 j | ) .
的最大绝对行和米——- - - - - -n矩阵X(与M,n >= 2)定义为
为 X 为 ∞ = 马克斯 1 ≤ 我 ≤ 米 ( ∑ j = 1 n | 一个 我 j | ) .
的Frobenius范数米——- - - - - -n矩阵X(与M,n >= 2)定义为
为 X 为 F = ∑ 我 = 1 米 ∑ j = 1 n | 一个 我 j | 2 = 跟踪 ( X __ X ) .
这个定义也很自然地扩展到二维以上的数组。例如,如果X是大小为N-D的数组米——- - - - - -n——- - - - - -p——-…——-问,则Frobenius范数为
问
为 X 为 F = ∑ 我 = 1 米 ∑ j = 1 n ∑ k = 1 p ... ∑ w = 1 问 | 一个 我 j k ... w | 2 .
使用vecnorm将矩阵或数组视为向量的集合,并沿指定的维数计算范数。例如,vecnorm能计算矩阵中每一列的范数。
vecnorm
这个函数完全支持高数组。有关更多信息,请参见高大的数组.
使用注意事项和限制:
代码生成不支持此函数的稀疏矩阵输入。
backgroundPool
ThreadPool
这个函数完全支持基于线程的环境。有关更多信息,请参见在线程环境中运行MATLAB函数.
该功能完全支持GPU阵列。有关更多信息,请参见在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱).
这个函数完全支持分布式数组。有关更多信息,请参见运行MATLAB函数与分布式数组(并行计算工具箱).
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形式的范数计算规范(X,“来回”)支持N-D数组输入。
规范(X,“来回”)
vecnorm|pagenorm|规范|正常化|气孔导度|函数的
pagenorm
正常化
气孔导度
函数的
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