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常用詞典

[數] 矩陣範數

例句

This criterions is more conservative than those expressed by the matrix measure and matrix norm.

這個準則比用矩陣測度和矩陣範數來描述的準則具有更小的保守性。

Decentralized control of region for nonlinear composite systems with input saturation is stu***d by using Lyapunov's theory and matrix norm properties.

利用李雅普·諾夫方法和矩陣範數性質研究了具有飽和輸入的非線性組合系統區域分散控制問題。

A upper bound with consistent matrix norm and the estimate for error of AOR iterative method for solving linear equation system, which based on the doubly diagonal dominance, are presented.

在雙嚴格占優矩陣條件下，給出了相容矩陣範數的一個上界，并以此為基礎，得到了線性方程組求解時的AOR疊代法的誤差估計式。

Using comparison theorem and some properties of the matrix norm and the matrix measure, the paper provides several stability conditions for single and symmetric composite uncertain delay systems.

利用比較定理、矩陣範數和矩陣測度的有關性質，提出了簡單不确定時滞系統及對稱組合不确定時滞系統的穩定條件。

How to find Euclidean Norm of rows of a matrix with BLAS?

如何找到一個矩陣與歐幾裡德範數的BLAS行嗎？

專業解析

矩陣範數（matrix norm）是線性代數中衡量矩陣“大小”或“強度”的數學工具，廣泛應用于數值分析、機器學習、信號處理等領域。以下從定義、常見類型及應用三個方面進行解釋：

一、定義與基本性質

矩陣範數是從矩陣空間映射到實數的函數$|A|$，需滿足以下公理：

1. 非負性：$|A| geq 0$，且僅當$A=0$時等號成立
2. 齊次性：$|alpha A| = |alpha| cdot |A|$（對任意标量$alpha$）
3. 三角不等式：$|A+B| leq |A| + |B|$
4. 次乘性（部分範數）：$|AB| leq |A| cdot |B|$

   此定義源于《線性代數及其應用》（Gilbert Strang著）中的範數體系框架。

二、常見矩陣範數類型

1. Frobenius範數：

   $$|A|F = sqrt{sum{i,j}|a_{ij}|}$$

   類比向量的歐幾裡得範數，用于矩陣元素級分析，常見于主成分分析（PCA）。

2. 譜範數（2-範數）：

   $$|A|2 = sqrt{lambda{text{max}}(A^T A)}$$

   表示矩陣最大奇異值，在控制系統穩定性分析中起關鍵作用。

3. 1-範數與∞-範數：

• 列和範數：$|A|_1 = max_j sumi |a{ij}|$
• 行和範數：$|A|_infty = max_i sumj |a{ij}|$

  適用于矩陣結構分析，常見于數值線性代數教材。

三、工程應用實例

1. 數值穩定性評估：矩陣條件數$kappa(A)=|A| cdot |A^{-1}|$可量化線性方程組求解誤差敏感度（來源：Numerical Recipes in C）
2. 深度學習正則化：Frobenius範數約束神經網絡權重矩陣，防止過拟合（來源：Goodfellow《深度學習》）
3. 量子計算：量子門操作誤差通過算子範數度量（來源：Nielsen《量子計算與量子信息》）

網絡擴展資料

矩陣範數（matrix norm）是衡量矩陣“大小”或“強度”的一種數學工具，類似于向量範數在向量空間中的作用，但專門針對矩陣設計。以下是其核心概念和常見類型：

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1. 矩陣範數的基本性質

矩陣範數必須滿足以下三條公理：

• 非負性：$|A| geq 0$，且$|A|=0$當且僅當$A$為零矩陣；
• 齊次性：$|alpha A| = |alpha| cdot |A|$（$alpha$為标量）；
• 三角不等式：$|A+B| leq |A| + |B|$；
• 次乘性（部分範數特有）：$|AB| leq |A| cdot |B|$（適用于矩陣乘法）。

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2. 常見矩陣範數類型

(a) Frobenius範數

• 定義：将矩陣視為向量計算歐幾裡得範數： $$ |A|F = sqrt{sum{i=1}^m sum{j=1}^n |a{ij}|} $$
• 應用：機器學習中的正則化（如神經網絡權重衰減）。

(b) 誘導範數（Operator Norm）

由向量範數誘導而來，定義為： $$ |A| = max_{|x|=1} |Ax| $$

• 1-範數（列和範數）：最大列絕對值之和，$|A|_1 = max_j sumi |a{ij}|$；
• ∞-範數（行和範數）：最大行絕對值之和，$|A|_infty = max_i sumj |a{ij}|$；
• 2-範數（譜範數）：最大奇異值，$|A|2 = sigma{text{max}}(A)$，用于分析矩陣變換的縮放效應。

(c) 核範數（Nuclear Norm）

• 定義：所有奇異值之和，$|A|_* = sum_i sigma_i$；
• 應用：低秩矩陣恢複（如推薦系統、圖像修複）。

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3. 矩陣範數的應用

• 數值穩定性分析：評估線性方程組$Ax=b$的解對擾動的敏感度；
• 優化問題：在矩陣分解、壓縮感知中作為約束或正則項；
• 機器學習：控制模型複雜度（如Frobenius範數用于權重矩陣的正則化）。

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4. 重要性質

• 等價性：所有矩陣範數在有限維空間内等價，即存在常數$c,C$使得$c|A|_alpha leq |A|_beta leq C|A|_alpha$；
• 譜半徑關系：對任意誘導範數，$rho(A) leq |A|$（$rho(A)$為矩陣譜半徑）。

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如需進一步了解具體推導或應用場景，建議參考線性代數教材或數值分析資料。

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