MATLAB中norm()函数的应用

本文详细解析Matlab中norm函数如何计算矩阵的2-范数、1-范数、无穷范数及Frobenius范数,并提供向量范数计算方法。了解不同参数p下函数的具体应用。

格式:n=norm(A,p)
功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数

以下是Matlab中help norm 的解释

NORM   Matrix or vector norm.
    For matrices...
      NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)).
      NORM(X,2) is the same as NORM(X).
      NORM(X,1) is the 1-norm of X, the largest column sum,
                      = max(sum(abs(X))).
      NORM(X,inf) is the infinity norm of X, the largest row sum,
                      = max(sum(abs(X'))).
      NORM(X,'fro') is the Frobenius norm, sqrt(sum(diag(X'*X))).
      NORM(X,P) is available for matrix X only if P is 1, 2, inf or 'fro'.
    For vectors...
      NORM(V,P) = sum(abs(V).^P)^(1/P).
      NORM(V) = norm(V,2).
      NORM(V,inf) = max(abs(V)).
      NORM(V,-inf) = min(abs(V)).

1、如果A为矩阵

n=norm(A) 《Simulink与信号处理》

返回A的最大奇异值,即max(svd(A))

n=norm(A,p) 

根据p的不同,返回不同的值

 

 

 p  返回值
 1  返回A中最大一列和,即max(sum(abs(A)))
 2  返回A的最大奇异值,和n=norm(A)用法一样
inf  返回A中最大一行和,即max(sum(abs(A’)))
 ‘fro’  A和A‘的积的对角线和的平方根,即sqrt(sum(diag(A'*A)))

2、如果A为向量

 

norm(A,p)

 

返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.

norm(A)

 

返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。

norm(A,inf) 

返回max(abs(A))

norm(A,-inf)

 

返回min(abs(A))

 

 

 

 矩阵 (向量) 的范数运算
为了反映了矩阵 (向量) 某些特性,线性代数中引入了范数的概念,它分为2-范数,1-范数,无穷范数和Frobenius范数等.在MATLAB中,用函数norm( )或normest( ) 计算矩阵 (向量) 的范数.其使用格式如下.
norm(X) —— 计算矩阵 (向量) X的2-范数;
norm(X,2) —— 同上;
norm(X,1) —— 计算矩阵 (向量) X的1-范数;
norm(X,inf) —— 计算矩阵 (向量) X的无穷范数;
norm(X,'fro') —— 计算矩阵 (向量) X的Frobenius范数;
normest(X) —— 只计算矩阵 (向量) X的2-范数;并且是2-范数的估计值,适用于计算norm(X)比较费时的情况.

<think> 嗯,用户询问MATLABnorm函数的使用方法、功能、参数等信息。用户提供了三份参考资料,需要整合这些信息来详细解释norm函数。 用户提供的引用内容很全面。引用[1]提到norm函数用于计算向量或矩阵范数,引用[2]详细列出了norm函数的两种形式:n = norm(A)和n = norm(A,p),并说明默认是2范数。引用[3]则具体说明了不同范数类型的计算结果,如1范数、2范数和无穷范数。 考虑从几个维度组织回答:函数的基本用途、参数说明、不同输入类型下的计算规则、具体示例和应用场景。特别注意要区分向量和矩阵的不同处理方式:对于向量,范数计算相对简单;对于矩阵,不同p值对应不同数学定义。 示例部分计划展示具体代码,包括向量和矩阵的1范数、2范数、无穷范数计算。同时准备提示常见错误,如复数输入或无效p值的情况。关于兼容性说明也很重要,特别是vecnorm函数在R2017b以上版本才支持。 相关问题设计围绕实际应用展开,例如不同范数的适用场景、性能优化、复数处理等,帮助用户深入理解。最后补充注意事项,比如避免混淆矩阵2范数与Frobenius范数的区别。 整个回答要保持结构化,用中文清晰解释每个技术点。所有数学公式都要用$...$或$$...$$格式,确保符合系统指令要求。 </think> 以下是对 MATLAB 中 `norm` 函数的详细说明,整合了引用信息并补充关键细节: ### 一、功能概述 `norm` 函数用于计算**向量或矩阵范数**(衡量大小的指标),其基本语法为: ```matlab n = norm(A) % 默认计算 2-范数 n = norm(A, p) % 指定范数类型 p ``` ### 二、参数详解 | 参数 | 类型 | 说明 | |------|------------|----------------------------------------------------------------------| | `A` | 向量或矩阵 | 输入数据(支持实数/复数) | | `p` | 标量 | 范数类型(默认 `p=2`)。关键取值:<br>• `1`、`2`、`inf`<br>• `'fro'`(Frobenius 范数) | ### 三、计算规则(根据输入类型) #### 1. **向量范数** | `p` 值 | 计算公式 | 示例 | |----------|-----------------------------|--------------------------| | `1` | $\|A\|_1 = \sum_{i} \|A_i\|$ | `norm([1,-2],1) = 3` | | `2`(默认)| $\|A\|_2 = \sqrt{\sum_{i} \|A_i\|^2}$ | `norm([3,4]) = 5` | | `inf` | $\|A\|_\infty = \max(\|A_i\|)$ | `norm([1,5,-3],inf) = 5` | #### 2. **矩阵范数** | `p` 值 | 计算方式 | 示例 | |----------|---------------------------------------------|-------------------------------| | `1` | 最大列和:$\max_j \sum_i \|A_{ij}\|$ | `norm([1,2;3,4],1) = 7` | | `2`(默认)| 最大奇异值:$\sigma_{\max}(A)$ | `norm([1,2;3,4]) ≈ 5.465` | | `inf` | 最大行和:$\max_i \sum_j \|A_{ij}\|$ | `norm([1,2;3,4],inf) = 7` | | `'fro'` | Frobenius 范数:$\sqrt{\sum_{i,j} \|A_{ij}\|^2}$ | `norm([1,2;3,4],'fro') ≈ 5.477` | ### 四、代码示例 ```matlab %% 向量示例 v = [3, 4]; n2 = norm(v) % 输出 5 (勾股定理) n1 = norm(v,1) % 输出 7 (|3|+|4|) %% 矩阵示例 A = [1,2; 3,4]; norm(A,1) % 输出 6 (列和
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