矩陣範數英文解釋翻譯、矩陣範數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 matrix norm

分詞翻譯：

矩陣的英語翻譯：

matrix
【計】 matrix
【化】 matrix
【經】 matrices; matrix

範的英語翻譯：

model; pattern

數的英語翻譯：

a few; count; enumerate; fate; frequently; list; number; numeral; numeric
reckon; repeatedly; serveral
【計】 crossing number; N
【醫】 number
【經】 number

專業解析

矩陣範數（matrix norm）是數學中用于量化矩陣“大小”或“強度”的一種函數，廣泛應用于線性代數、數值分析和工程計算領域。其英文術語直接對應為“matrix norm”，核心定義為對任意矩陣賦予非負實數值的映射，需滿足非負性、齊次性、三角不等式及乘法相容性（即$|AB| leq |A||B|$）。

常見矩陣範數類型

譜範數（spectral norm）
定義為矩陣最大奇異值，即$|A|2 = sigma{text{max}}(A)$，反映矩陣在向量空間中的最大拉伸效應。該範數在控制系統分析和信號處理中尤為重要（參考：MIT線性代數課程講義）。
Frobenius範數（Frobenius norm）
計算方式為$|A|F = sqrt{sum{i,j} |a_{ij}|}$，等價于将矩陣視為向量後的歐幾裡得範數，常用于機器學習中的優化問題（參考：《矩陣計算》Gene H. Golub著）。
誘導範數（induced norm）
基于向量範數推導，例如$|A|_1 = max_j sumi |a{ij}|$（列和範數），與線性方程組的數值穩定性分析密切相關（參考：IEEE《數值分析彙刊》）。

應用與性質

矩陣範數在數值計算中用于評估算法誤差（如矩陣求逆的精度），在控制理論中分析系統穩定性（通過矩陣譜半徑與範數的關系）。其核心性質包括相容性、次乘性，以及與特征值、奇異值的關聯性（參考：Springer《矩陣分析》教材）。

網絡擴展解釋

矩陣範數是衡量矩陣“大小”或“強度”的數學工具，滿足非負性、齊次性、三角不等式等基本公理，且通常具有次乘性（即|AB| leq |A| cdot |B|）。以下是其核心概念和常見類型：

1. 矩陣範數的定義與性質

基本公理：
- 非負性：|A| ≥ 0，且|A|=0當且僅當A為零矩陣。
- 齊次性：|αA| = |α| cdot |A|（α為标量）。
- 三角不等式：|A+B| ≤ |A| + |B|。
- 次乘性（可選）：|AB| ≤ |A| cdot |B|（尤其用于矩陣乘法）。

2. 常見矩陣範數類型

（1）弗羅貝尼烏斯範數（Frobenius範數）

定義：矩陣所有元素平方平方根： $$ |A|F = sqrt{sum{i=1}^m sum{j=1}^n |a{ij}|} $$
特點：類似向量的歐幾裡得範數，常用于優化問題（如矩陣分解）。

（2）誘導範數（由向量範數導出）

定義：通過向量範數推導出的矩陣範數： $$ |A|p = sup{x eq 0} frac{|Ax|_p}{|x|_p} $$
- 1-範數：列絕對最大值，|A|1 = max{j} sum{i} |a{ij}|。
- ∞-範數：行絕對最大值，|A|∞ = max{i} sum{j} |a{ij}|。
- 譜範數（2-範數）：最大奇異值，|A|2 = sigma{text{max}}(A)。

（3）核範數（Trace Norm）

定義：矩陣奇異值之和： $$ |A|* = sum{i=1}^r sigma_i $$ （r為矩陣的秩，σ_i為奇異值）
應用：用于低秩矩陣恢複問題。

3. 應用場景

數值分析：衡量矩陣運算中的誤差（如線性方程組解的穩定性）。
機器學習：弗羅貝尼烏斯範數用于正則化（如矩陣分解模型）；核範數用于推薦系統。
控制理論：譜範數用于分析系統的魯棒性。

示例對比

若矩陣 ( A = begin{pmatrix} 1 & 23 & 4 end{pmatrix} )：

|A|_F = sqrt{1 + 2 + 3 + 4} = sqrt{30} ≈ 5.477；
|A|_1 = max(1+3, 2+4) = 6；
|A|_∞ = max(1+2, 3+4) = 7；
|A|_2 ≈ 5.465（最大奇異值）。

通過選擇不同範數，可適配具體問題的需求（如誤差度量或計算效率）。