1范数小于等于根号n倍的2范数

向量和矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等) 向量的1范数,2范数,无穷范数,矩阵的1范数,2范数,无穷范数,L0范数,L1范数,L2范数(F范数),L21范数,核范数。。。。、。 阅读详情
AI摘要

博客主要围绕1范数小于等于根号n倍的2范数展开,给出了不等式 ∥x∥1⩽√n⋅∥x∥2 ,并通过令n维向量α=(1,1,⋯,1)T、β=(∣a1∣,∣a2∣,⋯,∣an∣)T,利用内积的柯西不等式进行证明。

1范数小于等于根号n倍的2范数

∥x∥1⩽n⋅∥x∥2\left\|x\right\|_1\leqslant\sqrt{n}\cdot\left\|x\right\|_2∥x∥1​⩽n​⋅∥x∥2​
证明:
上式即为:
∑i=1n∣ai∣⩽n∑i=1n∣ai∣2\sum^n_{i=1}|a_i|\leqslant\sqrt{n\sum^n_{i=1}|a_i|^2}i=1∑n​∣ai​∣⩽ni=1∑n​∣ai​∣2​
令n维向量α=(1,1,⋯ ,1)Tβ=(∣a1∣,∣a2∣,⋯ ,∣an∣)T\alpha=(1,1,\cdots,1)^T\quad\beta=(|a_1|,|a_2|,\cdots,|a_n|)^Tα=(1,1,⋯,1)Tβ=(∣a1​∣,∣a2​∣,⋯,∣an​∣)T
由内积的柯西不等式:
∣(α,β)∣⩽∣α∣⋅∣β∣|(\alpha,\beta)|\leqslant|\alpha|\cdot|\beta|∣(α,β)∣⩽∣α∣⋅∣β∣
其中:
(α,β)=∑i=1n∣ai∣(\alpha,\beta)=\sum^n_{i=1}|a_i|(α,β)=i=1∑n​∣ai​∣
∣α∣=(α,α)=n|\alpha|=\sqrt{(\alpha,\alpha)}=\sqrt{n}∣α∣=(α,α)​=n​
∣β∣=(β,β)=∑i=1n∣ai∣2|\beta|=\sqrt{(\beta,\beta)}=\sqrt{\sum^n_{i=1}|a_i|^2}∣β∣=(β,β)​=i=1∑n​∣ai​∣2​

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