矩阵范数
矩阵的范数

矩阵的范数文章目录•前言•一、诱导范数(Induced norm)••谱范数•二、向量式范数(Entry-wise norm)••F-范数•三、Schatten 范数(Schatten norm)•四、矩阵2-范数•总结前言矩阵分析学习笔记之矩阵范数。
三类重要的矩阵范数:诱导范数(Induced norm),向量式范数(Entry-wise norm),Schatten 范数(Schatten norm)。
矩阵A ∈ K m × n A\in K^{m\times n}A∈Km×n表示其定义在实数域或者复数域上。
一、诱导范数(Induced norm)诱导范数也称算子范数(operator norm)。
诱导p-范数的定义如下:∥ A ∥ p = s u p x ≠ 0 ∥ A x ∥ p ∥ x ∥ p \Vert A\Vert_p=\underset{x\neq 0}{\rm sup}\frac{\Vert Ax \Vert_p}{\Vert x\Vert_p}∥A∥p=x=0sup∥x∥p∥Ax∥p特别的,当p = 1 p=1p=1时,有∥ A ∥ 1 = max 1 ≤ j ≤ n ∑ i = 1 m ∣ a i j ∣ \Vert A\Vert_1=\max_{1\le j\le n}\sum_{i=1}^{m}\vert a_{ij}\vert∥A∥1=1≤j≤nmax i=1∑m∣aij∣也就是绝对值的列和的最大值。
当p = ∞ p=\inftyp=∞时,有∥ A ∥ ∞ = max 1 ≤ i ≤ m ∑ j = 1 n ∣ a i j ∣ \Vert A\Vert_{\infty}=\max_{1\le i\lem}\sum_{j=1}^{n}\vert a_{ij}\vert∥A∥∞=1≤i≤mmax j=1∑n∣aij∣也就是绝对值的行和的最大值。
矩阵范数详解

向量和矩阵的范数的若干难点导引矩阵范数的定义引入矩阵范数的原因与向量范数的理由是相似的,在许多场合需要“测量”矩阵的“大小”,比如矩阵序列的收敛,解线性方程组时的误差分析等,具体的情况在这里不再复述。
最容易想到的矩阵范数,是把矩阵m nA C ⨯∈可以视为一个mn 维的向量(采用所谓“拉直”的变换),所以,直观上可用mnC上的向量范数来作为m nA C⨯∈的矩阵范数。
比如在1l -范数意义下,111||||||m niji j A a===∑∑()12tr()HA A =; (1.1)在2l -范数意义下,12211||||||m n F ij i j A a ==⎛⎫= ⎪⎝⎭∑∑, (1.2)注意这里为了避免与以后的记号混淆,下标用“F ”,这样一个矩阵范数,称为Frobenius范数,或F-范数。
可以验证它们都满足向量范数的3个条件。
那么是否矩阵范数就这样解决了?因为数学上的任一定义都要与其对象的运算联系起来,矩阵之间有乘法运算,它在定义范数时应予以体现,也即估计AB 的“大小”相对于A B 与的“大小”关系。
定义1 设m nA C ⨯∈,对每一个A ,如果对应着一个实函数()N A ,记为||||A ,它满足以下条件:(1)非负性:||||0A ≥;(1a )正定性:||||0m nA O A ⨯=⇔=(2)齐次性:||||||||||,A A C ααα=∈;(3)三角不等式:||A ||||||||||||,m n A B A B B C ⨯+≤+∀∈则称()||||N A A =为A 的广义矩阵范数。
进一步,若对,,m n n l m lC C C ⨯⨯⨯上的同类广义矩阵范数||||∙,有(4)(矩阵相乘的)相容性:||A ||||||||||||AB A B ≤, n lB C ⨯∈, 则称()||||N A A =为A 的矩阵范数。
我们现在来验证前面(1.1)和(1.2)定义的矩阵范数是否合法?我们这里只考虑(1.2),把较容易的(1.1)的验证留给同学们,三角不等式的验证。
矩阵的范数计算公式

矩阵的范数:了解计算公式你是否对矩阵的范数感到困惑?本文将为你介绍矩阵范数的概念,以及如何计算矩阵范数。
矩阵范数是一个重要的数学概念,它可以帮助我们更好地理解矩阵的性质和特点。
矩阵范数可以看作是衡量矩阵大小的方法,类似于向量范数衡量向量大小的方法。
在实际应用中,我们需要计算矩阵的范数来评估矩阵的稳定性、误差,以及矩阵变换的影响等等。
那么,如何计算矩阵的范数呢?我们先来看一下矩阵范数的定义:对于一个矩阵A,它的p范数定义为:||A||_p = max_{x ≠ 0} {|Ax|_p / |x|_p}其中,|x|_p表示x的p范数,即:|x|_p = (|x_1|^p + |x_2|^p + ... + |x_n|^p)^{1/p}该式表示的是矩阵A的所有列向量的p范数中的最大值,因此也被称为列范数(column norm)。
特别地,当p取值为1、2、正无穷大时,分别得到矩阵的1范数、2范数和无穷大范数。
其中,1范数表示矩阵每列元素绝对值之和的最大值,2范数表示矩阵的最大奇异值,无穷大范数表示矩阵每行元素绝对值之和的最大值。
对于一般的矩阵,计算范数有时会比较困难,因此我们通常使用数值方法来计算矩阵范数。
其中,最常用的方法是幂法(power method)。
幂法可以快速求解矩阵的最大奇异值和对应的左右奇异向量。
幂法的基本思路是反复用矩阵A乘以向量x,然后对x进行归一化,重复以上步骤直至收敛。
收敛后得到的x即为A的一个右奇异向量,而|Ax|/|x|则为相应的奇异值。
反复进行上述步骤,直至得到所有的奇异向量和奇异值。
除了幂法之外,还有很多其他的数值方法用来计算矩阵范数,例如QR方法、雅可比方法等等。
了解了矩阵范数的定义和计算方法之后,我们就可以更好地理解矩阵的性质和特点,应用于实际的科学计算和工程问题中。
矩阵范数的表示形式

矩阵范数的表示形式矩阵范数是用来衡量矩阵的大小的一种方法。
在线性代数中,矩阵是由行和列组成的二维数组。
矩阵范数可以用来衡量矩阵在不同方面的表现,比如矩阵的大小、稳定性和特征等。
在数学中,矩阵范数有多种表示形式。
其中,常见的矩阵范数包括谱范数、F范数、一范数和无穷范数等。
谱范数是矩阵的最大奇异值,它衡量了矩阵在所有方向上的最大放大率。
谱范数的定义是矩阵A的最大奇异值,即∥A∥₂=max│λ│,其中λ表示A的特征值。
谱范数可以用来衡量矩阵的稳定性和敏感度。
F范数是矩阵元素的平方和的平方根,它衡量了矩阵在所有方向上的平均放大率。
F范数的定义是∥A∥_F=√(∑_i∑_j|a_ij|^2),其中a_ij 表示矩阵A的第i行第j列的元素。
F范数可以用来衡量矩阵的大小和稳定性。
一范数是矩阵的列向量的绝对值之和的最大值,它衡量了矩阵在所有方向上的最大放大率。
一范数的定义是∥A∥_1=max(∑_i|a_ij|),其中a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素。
一范数可以用来衡量矩阵的稀疏性和稳定性。
无穷范数是矩阵的行向量的绝对值之和的最大值,它衡量了矩阵在所有方向上的最大放大率。
无穷范数的定义是∥A∥_∞=max(∑_j|a_ij|),其中a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素。
无穷范数可以用来衡量矩阵的稀疏性和稳定性。
除了以上常见的矩阵范数,还有其他一些矩阵范数的表示形式,比如Hilbert-Schmidt范数、Schatten范数和重量范数等。
这些范数可以用来衡量矩阵的特征和性质。
总结起来,矩阵范数是用来衡量矩阵的大小和性质的一种方法。
不同的矩阵范数可以从不同的角度来描述矩阵的特征和性质。
在实际应用中,选择合适的矩阵范数可以更好地理解和分析矩阵的行为和特点。
矩阵范数的表示形式有多种,每种表示形式都有其独特的特点和应用场景。
了解和掌握不同矩阵范数的表示形式,可以帮助我们更好地理解和应用线性代数的知识。
矩阵范数的计算公式

矩阵范数的计算公式矩阵范数是在线性代数中常常被使用的一个概念,它是用来度量矩阵的大小或者矩阵之间的距离的一种方法。
在实际应用中,矩阵范数有着广泛的应用,比如用于矩阵的条件数计算、矩阵的特征值估计等。
矩阵范数的计算公式如下:对于一个矩阵A,它的范数可以表示为:||A|| = max{||Ax|| / ||x||},其中||x||表示向量x的范数,Ax表示矩阵A乘以向量x的结果。
矩阵范数有很多种不同的定义方式,常见的有以下几种:1. 1范数(L1范数):矩阵A的1范数定义为:||A||1 = max{sum(abs(A(:,i)))},即矩阵A的每一列的绝对值之和的最大值。
2. 2范数(L2范数):矩阵A的2范数定义为:||A||2 = sqrt(max{eig(A' * A)}),即矩阵A的转置矩阵与自身的乘积的特征值的最大值的平方根。
3. 无穷范数(L∞范数):矩阵A的无穷范数定义为:||A||∞ = max{sum(abs(A(i,:)))},即矩阵A的每一行的绝对值之和的最大值。
这些范数的计算公式可以帮助我们准确地度量矩阵的大小或者矩阵之间的距离。
不同的范数对于矩阵的特征有不同的描述能力。
比如1范数对于稀疏矩阵有较好的描述能力,2范数对于谱半径较小的矩阵有较好的描述能力,无穷范数对于行或列之间差异较大的矩阵有较好的描述能力。
除了上述常见的矩阵范数外,还有其他一些特殊的矩阵范数,比如F范数、核范数等。
F范数是指矩阵A的所有元素的平方和的平方根,可以表示为:||A||F = sqrt(sum(sum(abs(A).^2)))。
核范数是用来度量矩阵A的秩的近似程度,可以表示为:||A||* = sum(svd(A)),其中svd(A)表示矩阵A的奇异值分解。
在实际应用中,选择合适的矩阵范数对于问题的求解和分析都非常重要。
不同的范数有着不同的性质和应用领域,我们需要根据具体问题的需求选择适当的范数。
矩阵范数的计算公式

矩阵范数的计算公式矩阵范数是用来衡量矩阵的大小或者特征的一个重要概念。
在数学和计算机科学领域,存在多种矩阵范数,如Frobenius范数、1-范数、2-范数、无穷范数等等。
这些范数具有不同的定义和计算公式,适用于不同的应用场景。
1. Frobenius范数(Frobenius Norm):Frobenius范数是矩阵中元素的平方和的平方根。
对于一个m某n的矩阵A,Frobenius范数的计算公式为:A,_F = sqrt(sum(A_ij^2)2. 1-范数(1-Norm):1-范数是矩阵中所有元素绝对值的和。
对于一个m某n的矩阵A,1-范数的计算公式为:A,_1 = ma某(sum(abs(A_ij))3. 2-范数(2-Norm):2-范数(或称为Euclidean范数)是矩阵的奇异值分解后的最大奇异值(即特征值)的开方。
对于一个m某n的矩阵A,2-范数的计算公式为:A,_2 = sqrt(largest eigenvalue of A^T 某 A4. 无穷范数(Infinity Norm):无穷范数是矩阵中每一行的绝对值之和的最大值。
对于一个m某n的矩阵A,无穷范数的计算公式为:A,_∞ = ma某(sum(abs(A_ij))除了上述常见的矩阵范数,还存在其他特殊的矩阵范数,如核范数、Schatten-p范数等。
核范数是矩阵奇异值分解后特征值之和,常用于低秩矩阵的估计与恢复。
Schatten-p范数是矩阵奇异值的p次幂之和的1/p 次幂,其中p是一个正实数。
计算矩阵范数的过程可能是计算量较大的,尤其是针对大型矩阵。
为了提高计算效率,通常会使用一些数值计算技巧,如稀疏矩阵的表示、截断SVD等。
同时,矩阵范数是一个重要的工具,在数据分析、机器学习、优化等领域有着广泛的应用,例如矩阵的条件数(condition number)、矩阵的正定性检测等。
因此,了解和掌握矩阵范数的概念、计算方法和应用场景对于研究和实践都是非常重要的。
矩阵的范数

矩阵的范数矩阵的范数是线性代数中的一个概念,它是用来衡量矩阵大小的一种方式。
范数是一种将矩阵(或向量)映射到非负实数的函数,反映矩阵(或向量)的大小。
在实际应用中,矩阵的范数被广泛用于求解线性方程组、矩阵分解、数据压缩等各种问题中。
矩阵范数的定义比较抽象,但其有严格的数学定义。
在此先介绍一下向量范数,然后再拓展到矩阵范数的定义。
1. 向量范数向量范数是将一个向量映射到其大小的非负实数函数。
向量范数必须满足以下性质:(1)非负性:对于所有向量x,有||x||>=0。
(2)同一性:当且仅当x=[0,0,...,0]时,有||x||=0。
(3)绝对值:||x||=|-x|。
(4)三角不等式:对于所有向量x和y,有||x+y||<=||x||+||y||。
常见的向量范数有:(2)L2范数:||x||2=√(∑xi^2)。
矩阵范数类似于向量范数,也是将一个矩阵映射到其大小的非负实数函数。
矩阵范数也必须满足向量范数的四个性质(非负性、同一性、绝对值、三角不等式),同时还需要满足以下性质:(5)齐次性:对于所有矩阵A和实数t,有||tA||=|t|||A||。
(2)谱范数:||A||2=max|λi|,其中λi为A的特征值。
(5)核范数:||A||*=\sigma_1(A)+\sigma_2(A)+...+\sigma_r(A),其中\sigma_1(A)≥\sigma_2(A)≥...≥\sigma_r(A)≥0是A的奇异值。
其中,Frobenius范数是最常用的矩阵范数,它等价于将矩阵展开成一个向量,然后计算向量的L2范数。
谱范数可以被视为矩阵的最大奇异值。
一范数和∞范数则是适用于稀疏矩阵的范数,它们可以度量矩阵的行或列中的非零元素个数。
核范数可以被视为对矩阵进行低秩近似的一种方式。
总之,矩阵范数是一种十分有用的工具,它不仅可以度量矩阵的大小,而且可以用于求解许多数学问题,如线性方程组、矩阵分解、最小二乘问题、数据压缩等。
矩阵论范数知识点总结

矩阵论范数知识点总结一、概述矩阵论是线性代数的一个分支,它研究矩阵及其性质。
矩阵的范数是矩阵的一种性质的度量,它在矩阵分析、数值线性代数、优化理论等领域中有着广泛的应用。
本文将对矩阵范数的定义、性质、应用以及相关的其他知识点进行总结和介绍。
二、矩阵的定义在数学中,矩阵是一个按照矩形排列的复数或实数集合。
也可以看成是一个数域上的矩形阵列。
矩阵的元素可以是实数、复数或者是其他的数学对象。
一个n×n矩阵A是一个由n×n个元素(a_ij)组成的矩形数组。
三、范数的定义在数学中,范数是定义在向量空间中的一种函数,它通常被用来衡量向量的大小或长度。
对于矩阵来说,范数是一种度量矩阵大小的方法。
对于一个矩阵A,它的范数通常记作||A||。
矩阵的范数满足以下性质:1. 非负性:||A|| ≥ 0,并且当且仅当A = 0时,||A|| = 02. 齐次性:对于任意标量c,||cA|| = |c| * ||A||3. 三角不等式:||A+B|| ≤ ||A|| + ||B||四、矩阵范数的种类矩阵范数一般有几种不同的类型。
1. Frobenius范数:矩阵A的Frobenius范数定义为||A||_F = sqrt(Σ_(i=1)^m Σ_(j=1)^n|a_ij|^2)2. 1-范数:矩阵A的1-范数定义为||A||_1 = max(Σ_(i=1)^n |a_ij|)3. 2-范数:矩阵A的2-范数定义为||A||_2 = max(Σ_(i=1)^m Σ_(j=1)^n |a_ij|^2)^(1/2)4. ∞-范数:矩阵A的∞-范数定义为||A||_∞ = max(Σ_(j=1)^n |a_ij|)五、矩阵范数的性质矩阵范数具有一些重要的性质,下面将介绍其中一些主要性质。
1. 非负性:||A|| ≥ 0,并且当且仅当A = 0时,||A|| = 02. 齐次性:对于任意标量c,||cA|| = |c| * ||A||3. 三角不等式:||A+B|| ≤ ||A|| + ||B||4. 乘法范数:||AB|| ≤ ||A|| * ||B||5. 谱半径:对于任意矩阵A,它的谱半径定义为rho(A) = max|λ_i(A)|6. 对称矩阵:对于对称矩阵A,其2-范数定义为rho(A),即||A||_2 = rho(A),其中rho(A)是A的最大特征值六、矩阵范数的应用矩阵范数在数学和工程领域有着广泛的应用,下面将介绍一些主要的应用。
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即
本章约定:
AB A B
n 我们仅在 C nn (或 Rn)上研究方阵的范数。
n n 设 是数域 F (R或C)上所有n n矩阵全体构成 F 定义1
的线性空间。实值函数 : F nn R 称为矩阵范数,是
指对于任意矩阵 A, B F nn 满足下列性质 (1) 正定性:
n 2 n 2
n 2
n n
n
n
n
n
n
i 1 j 1 k 1
[( aik )( bkj )] ( aik )( bkj )
2 2 i 1 k 1
2 m2
i 1 j 1 n n
k 1
n
k 1 n
j 1 k 1
A
A
m2
B
2 m2
是定义在 C nn 上的矩阵范数。
量范数,若存在两个与x无关的正常数m、M,使得
m x
x
M x
则称 || x || 与 || x || 是等价的。
n n C 与向量范数类似, (或 R nn )上任意两个矩
阵范数等价。另外,仍然可以根据已知的矩阵范数 构造出新的矩阵范数。
例8 设 x
n n , x C 是线性空间 上的两个矩阵范数,
F
F
AV
A
所以
A
F
UA
F
AV
F
UAV
F
2.5.3 矩阵范数的性质
定理3
n n nn R A , B C 设 (或 ),则
(1)
Onn 0
(2)
A B A B
(3) ||A||是关于矩阵A各元素aij的连续函数。 证明 与向量范数类似,略。
定义2
n n || x || ,|| x || C 是 设 中定义的任意两种向
证明 (3) 对 A
m
进行验证。
正定性,齐次性和三角不等式容易证明,下面
只证明满足相容性。
AB
m
aik bkj n max aik bkj n max i, j
i, j k 1
k 1
n
n
n n max aik max bkj
i ,k k, j
n max aik n max bkj
kA
m1
kaij k
i 1 j 1
n n
n
n
a
i 1 j 1
n
n
n
ij
k A
m1
满足三角不等式
A B
m1
aij bij ( aij bij )
i 1 j 1 n i 1 j 1 n n n
n
aij bij
i 1 j 1 i 1 j 1 m1
i 1 k 1
m1
n
n
n
j 1 k 1
A
A
B
m1
m1
是定义在 C nn上的矩阵范数。
证明
(2) 对 A
m2
进行验证。
根据范数的定义,显然正定性和齐次性成立。 下证三角不等式和相容性。 满足三角不等式 利用Minkowski不等式
A B
m2
n n 2 aij bij i 1 j 1
|| A || 0
当且仅当: A 0,
A 0
(2) 齐次性: kA k A
(3) 三角不等式: A B A B (4) 相容性:
称实数||A|| 是矩阵A 的 范数。
AB A B
C nn 上常用的矩阵范数
A
m1
aij
i 1 j 1
n
n
m1-范数
1 2
A
m2
i ,k k, j
A
m
B
m
观察 C nn上常用的矩阵范数 m1-范数 A m∞-范数
m1
aij ,
i 1 j 1
n
n
m2-范数 A
m2
n n 2 aij i 1 j 1
1 2
A
m
n max aij
i, j
m1-范数与m2-范数可以视为向量的1-范数与2-范数的直接推 广,而矩阵的m∞-范数与向量的∞-范数却并不相同,这是为 什么呢?先看一个例子
证明 A max{ A
, A } 也是 C
n n
上的矩阵范数。
证明
非负性,齐次性和三角不等式的成立是显
然的,下面只要证明相容性成立即可。
A B max{ A B max{ A max{ A
A B
, AB
}
B
, A
B
} , B
, A } max{ B
矩阵论讲义 矩阵论教程 A
哈尔滨工程大学理学院 矩阵论教学团队
Department of Mathematics, College of Sciences
课程要求
作业要求
书后要求的习题,主动自觉做,抽查和不定时收取
使用教材
《 矩阵论教程》国防工业出版社 2012
其他辅导类参考书(自选) 矩阵论网站 /
重点: 施密特正交化方法;正交子空间及其正交补;
算子范数;相容性
难点: 正交基及子空间的正交关系,算子范数及其与
向量范数的相容性
§2.5
矩阵范数
2.5.1 C nn上常用的矩阵范数 线性空间C nn 中任意一个m n矩阵,都可以看 做是一个 m n维的向量,因此,可以用定义向量范
数的方法来定义矩阵的范数。 由于矩阵之间具有向量所没有的乘法运算,为 了计算上的方便,常常要求矩阵范数满足相容性,
A
F
UA
F
AV
F
UAV
F
证明 由已知 U HU UU H E ,
UA
2 F H H H
因此
H 2 F
tr[(UA) (UA)] tr[ A U UA] tr[ A A] A
F
V也是酉矩阵,同理有 V H AH 而
V H AH AH
F F
AH
F
F
( AV ) H
1 2
m2
m2-范数
又被称为Frobenious范数,简称F-范数。记做||A||F
定理1 A (aij )nn C nn , A 的F-范数||A||F满足:
(1)
(2)
A
A
2 F
αj
j 1
F
n
2 2
j 1, 2, , n; , 其中 i 为A的第j列,
F
AH
2
1 2
1 2
n n n n 2 2 aij bij i 1 j 1 i 1 j 1
A
m2
1 2
B
m2
满足相容性
AB
2 m2
利用Hőlder不等式
2 ( a b ) a b ik kj ik kj i 1 j 1 k 1
H
n
H
的迹,i ( A A) 是 A A 的特征值。
H
i 1 H
a11 a A H A= 12 a1n
n ai 1 i 1 = *
a21 an1 a11 a a22 an 2 21 a2 n ann an1
n n 2 aij i 1 j 1
m2-范数 m∞-范数
A
m
n max aij
i, j
下面我们逐一验证。
证明 (1) 对 A
满足正定性
m1
进行验证。
A
m1
aij 0
i 1 j 1
n
n
当且仅当A为零矩阵时,||A||=0。 满足齐次性
2 2
由向量2-范数定义知 α j
aij
i 1
n
2
,故
j 1
n
αj
F
2 2
= aij = A F2 j 1 i 1 Nhomakorabean
n
2
(2)
A F AH
;
n n 2 aij = AH i 1 j 1
1 2
因为
A
F
F
(3)
A
2 F
H H A tr( A A ) tr( A A) i ( A A), 其中 为 A
}
n n n n S C C 例9 设 可逆,|| ||α为给定的 中的
1 n n A S AS A C 矩阵范数, ,定义函数
证明||A||也是 C nn 中的矩阵范数。
证明 当A≠0时,由于S可逆,则S-1AS ≠0,从而
A S 1 AS
0
对任意的k ∈C,有
;
n H i 1
(3)
AF
H H A tr( A A ) tr( A A) i ( A A), 其中 为 A
H
H ( A A) 是 A H A 的特征值。 的迹, i
证明
(1) A F αj
2 j 1 n 2 2
j 1, 2, , n; , 其中 i 为A的第j列,
1 1 1 0 若定义 A max | aij |, 对 A ,B 0 1 , i, j 1 1