几种常用的矩阵范数
来源:互联网 发布:python 程序运行时间 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 11:56
按道理讲,这些东西应该熟记于心的。但是自己真心不喜欢记这种东西,看到一个总结不错的博客,转载过来以便于自己查看把!原文
1. 几种范数
矩阵
1. Frobenius范数
矩阵的Frobenius范数又称Hilbert-Schmidt范数,用
2. 算子范数
矩阵的算子范数(operator norm)也称诱导2范数( induced 2-norm),等于最大奇异值(也就是奇异值向量的
3. 核范数
矩阵的核范数(nuclear norm)等于矩阵奇异值的和,即
核范数通常被称为其他一些名字,如Schatten的 1-norm,Ky Fan的 r-norm,或迹范数(trace class norm)。由于奇异值均非负,核范数等于奇异值向量的
对于任意秩不超过
2. 对偶矩阵
对于内积空间上的任意范数
特别地,对偶范数的对偶范数为原范数。
对于
就等于
3. 秩和势函数的凸包络
凸包络(Convex envelope)的定义:给定一个凸集
由链式不等式
4. 秩的可加性
次可加性(subadditivity):如果从一个线性空间
可加性(additivity):如果从一个线性空间
对于向量来说,势函数和
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