本文探讨了如何计算矩阵的2范数，即最大奇异值，通过奇异值分解（SVD）来实现。此外，还介绍了边缘计算的概念，强调在边缘设备上进行矩阵计算的重要性，以减少延迟并提高效率。示例代码展示了如何在Python中以及在嵌入式设备如Raspberry Pi上使用轻量级库进行计算。
范数是对向量或矩阵的度量，它可以衡量其大小或长度。在矩阵计算中，常用的范数之一是矩阵的2范数（也称为谱范数），它表示矩阵的最大奇异值。本文将介绍如何计算一个阶矩阵的2范数，并探讨如何进行边缘计算。
矩阵2范数计算
矩阵的2范数可以通过奇异值分解（SVD）来计算。SVD将矩阵分解为三个矩阵的乘积：A = UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵，对角线上的元素称为奇异值。矩阵的2范数等于奇异值中的最大值。
以下是使用Python计算矩阵2范数的示例代码：
import numpy as np
def matrix_2_norm(matrix):
U, s, V 
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