向量范数及各范数下的单位球

本文探讨了向量的p范数定义,包括1≤p<∞以及p=∞的情况,并指出当0<p<1时虽然不是严格意义上的范数。特别地,文章通过二维示例展示了不同p值下单位球的几何形状变化。

向量范数

x∈Rnx\in\mathbb{R}^nxRn, 则 xxxppp 范数定义为
∣∣x∣∣p=(∑jn∣xi∣p)1/p,1≤p<+∞,||x||_p=\left(\sum_j^n|x_i|^p\right)^{1/p}, \quad 1\leq p < +\infty,xp=(jnxip)1/p,1p<+,
∣∣x∣∣∞=max⁡i{∣xi∣},p=∞.||x||_{\infty}=\max_{i}\{|x_i|\},\quad p=\infty .x=imax{xi},p=.

在各范数下的单位球形状不同, 以二维情况为例, 有
在这里插入图片描述
0<p<10<p<10<p<1时, 上述定义不再是范数, 但仍然可以画出此时的单位球.
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### 向量范数的定义与计算方法 向量范数是一种衡量向量大小或长度的方式,它满足非负性、齐次性和三角不等式等性质[^1]。常见的向量范数包括欧几里得范数(L2范数)、曼哈顿范数(L1范数)和无穷范数(最大值范数)。具体定义如下: - **L1范数**:向量中所有元素绝对值的和,公式为 \[ \|x\|_1 = \sum_{i=1}^n |x_i| \] 其中 \(x = [x_1, x_2, \ldots, x_n]\) 是一个 n 维向量。 - **L2范数(欧几里得范数)**:向量中所有元素平方和的平方根,公式为 \[ \|x\|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^n x_i^2} \] - **无穷范数**:向量中元素绝对值的最大值,公式为 \[ \|x\|_\infty = \max_{i=1}^n |x_i| \] 以下是使用 Python 和 NumPy 计算向量范数的代码示例: ```python import numpy as np # 定义向量 vector = np.array([3, -4, 5]) # 计算 L1 范数 l1_norm = np.linalg.norm(vector, ord=1) # 计算 L2 范数 l2_norm = np.linalg.norm(vector, ord=2) # 计算无穷范数 inf_norm = np.linalg.norm(vector, ord=np.inf) print(f"L1 Norm: {l1_norm}") print(f"L2 Norm: {l2_norm}") print(f"Inf Norm: {inf_norm}") ``` ### 向量范数的应用场景 向量范数在多个领域具有广泛的应用,例如文本相似度计算、推荐系统和人脸识别等。以下是一些典型的应用场景: 1. **文档相似度计算**:通过将文档表示为向量空间模型中的向量,可以利用向量范数来度量文档之间的距离或相似度[^2]。 2. **推荐系统**:用户行为和商品属性通常被转化为向量形式,通过计算向量间的距离或范数实现个性化推荐[^3]。 3. **图像处理与人脸识别**:人脸特征可以表示为高维向量,通过范数计算实现人脸匹配或识别[^3]。 ### 注意事项 在实际应用中,选择合适的范数类型取决于问题的具体需求。例如,L1范数对异常值较为鲁棒,而L2范数则更常用在需要考虑向量方向的问题中。
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