范数的计算

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#matlab #开发工具

博客介绍了几种常见向量范数的定义。L0范数用于度量向量中非零元素个数；L1范数是向量中非零元素绝对值之和，可度量两向量差异；L2范数是空间上两向量矩阵的直线距离；L无穷范数用于度量向量元素的最大值。

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L0范数：主要被用来度量向量中非零元素的个数。

L1范数：向量x中非零元素的绝对值之和。（曼哈顿距离、最小绝对误差）使用L1范数可以度量两个向量间的差异，如绝对误差和。

L2范数：A的转置共轭矩阵与矩阵A的积的最大特征根的平方根值，是指空间上两个向量矩阵的直线距离（欧几里德范数,谱范数）。

L无穷范数：无穷范数，它主要被用来度量向量元素的最大值。

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范数的意义与计算方法

Laurence的技术博客

01-11

1万+

范数可以简单的理解为“距离”。由于向量是既有大小又有方向的量，所以向量是不能直接比较大小的，但是范数提供了一种方法，可以将所有的向量转化为一个实数，然后就可以比较向量的大小了。（注：本文我们只讨论向量范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，另一种叫矩阵范数，表征矩阵引起变化的大小。范数并不是一个数，而是一组数，我们先了解一下最常用的L-2范数范数，它的计算方法是：将向量的每一个分量平方后再求和，然后对和开平方，得到的就是这个向量的L-2范数范数了

矩阵2范数计算及边缘计算

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09-23

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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。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。为了在边缘设备上进行矩阵计算，我们可以使用轻量级的计算库或优化算法，以减少计算资源的使用。本文介绍了如何计算矩阵的2范数，并探讨了在边缘设备上进行矩阵计算的方法。矩阵的2范数是通过奇异值分解来计算的，可以使用。在边缘计算场景中，我们可以使用轻量级的计算库或优化算法，在嵌入式设备上进行高效的矩阵计算。

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数据之路

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几种范数的简单介绍

sdujava2011

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本文转自http://blog.youkuaiyun.com/shijing_0214/article/details/51757564，所有权力归原作者所有。什么是范数？我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数

范数

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参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1hT4y1g7Rp?from=search&seid=6179084676796709131 范数范数是一类计算一个向量所谓的"长度"的函数，之所以是一类是因为它根据不同的p值会有不同的函数定义，但这一类函数都满足以下的范数总公式： Lp=∥x∥p=∑i=1nxipp,x=(x1,x2...,xn) L_p = \left\| x\right\|_p = \sqrt[p]{\sum_{i=1}^{n}x^p_i}, x=

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Orlicz-Lorentz空间Aφ,ω中特征函数的Luxemburg范数已经解决,吴从忻、任丽伟给出了Orlicz-Lorentz 空间的Orlicz范数,并且我们发现特征...因此本文将给出Orlicz-Lorentz空间Aφ,ω中特征函数的Orlicz范数的计算公式.

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转自：https://wenku.baidu.com/view/11b07d293169a4517723a3f4.html 转载于:https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/10630262.html

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