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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。
矩阵论/矩阵分析视频公开课武汉理工大学理学院统计学系金升平本视频内容：矩阵范数与向量范数的相容性矩阵范数诱导的向量范数矩阵范数与向量范数的相容性的概念，为矩阵与向量的联合起来进行分析，提供了理论保障“矩阵范数诱导的向量范数”将告诉我们：对于任意矩阵范数，都可找到与之相容的向量范数二、矩阵范数与向量范数的相容性1. 矩阵范数与向量范数的相容性定义3,v m v Ax A x ≤⋅则称矩阵范数∙m 与向量范数∙v 相容.设∙m 是Cn×n上矩阵范数，∙v 是C n上向量范数，如果, ,n nnA Cx C ⨯∀∈∈下标使用的原因：矩阵--m atrix ，向量--v ector定理1(1) 矩阵范数分别与相容；1, m F ⋅⋅12, ⋅⋅(2) 矩阵范数与向量范数相容.m ∞⋅12, , ∞⋅⋅⋅以矩阵范数与向量范数为例证之.1m ⋅1⋅设(),n nij A a C⨯=∈()12,,,.Tnn x x x x C =∈则11111nnnnij j ij i j i j jAx a x a x =====≤∑∑∑∑和的绝对值小于等绝对值之和。
将x j 放大11111.n n ij m i j nk k a x A x ===⎛⎫⎪⎝≤⎭=⋅∑∑∑2. 由矩阵范数诱导的向量范数, .Hnvmx xax C =∈设是上一个矩阵范数，取,0.na C a ∈≠且m⋅n nC⨯定义可以证明，它是上的向量范数，称为由矩阵范数nC ∙m所诱导的向量范数.事实上，(1) 正定性：当0≠x ∈C n时，xa H≠OHvmxxa =>而当x =0Hxxa ==（2）齐次性：当时，C λ∈HHvvmmxxaxaxλλλλ===（3）三角不等式：()HH Hv mmx y x y axa ya+=+=+HHmmxaya≤+v vx y=+定理2Cn×n上任意一矩阵范数∙m与它所诱导的向量范数∙v 相容.()Hv mAx Ax a=证明只需证相容性即可()HmA xa=()Hm mA xa≤m vA x=See you next time武汉理工大学理学院统计学系金升平矩阵论/矩阵分析视频公开课矩阵范数与向量范数的相容性矩阵范数诱导的向量范数（完）下一讲内容：向量范数诱导的矩阵范数。
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。
矩阵范数的计算公式矩阵范数是矩阵的一种度量，用于衡量矩阵的大小。
它可以帮助我们了解和分析矩阵的特性以及它们在不同数学和计算领域中的应用。
矩阵范数有许多不同的定义和计算方法，下面将介绍一些常见的矩阵范数及其计算公式。
1.矩阵的1-范数：矩阵的1-范数是指矩阵列绝对值之和的最大值，即以列为单位，计算每一列绝对值之和，然后找出最大的一个值。
计算公式如下：A，1 = max{∑，a[i][j]，}, 1≤i≤n2.矩阵的∞-范数：矩阵的∞-范数是指矩阵行绝对值之和的最大值，即以行为单位，计算每一行绝对值之和，然后找出最大的一个值。
计算公式如下：A，∞ = max{∑，a[i][j]，}, 1≤j≤n3.矩阵的2-范数：矩阵的2-范数是指通过矩阵A与其转置矩阵A^T相乘的方式得到的最大特征值的平方根。
计算公式如下：A，2 = √(λ_max(A^T*A))4.矩阵的F-范数：矩阵的F-范数是指矩阵所有元素的平方和的平方根。
计算公式如下：A，F=√(∑，a[i][j]，^2)以上是常见的矩阵范数的计算公式。
其中，1-范数和∞-范数是直接计算每一列或每一行的绝对值之和来求得的；2-范数是通过矩阵的特征值来计算的；F-范数是通过矩阵所有元素的平方和来计算的。
矩阵范数在数学和计算领域中具有广泛的应用。
例如，在线性代数中，矩阵范数可以用来衡量矩阵的条件数和稳定性，以及判断矩阵是否奇异；在机器学习和数据挖掘中，矩阵范数可以用来评估模型的复杂度和泛化能力；在图论和网络分析中，矩阵范数可以用来度量图的连通性和稳定性；在优化和最优控制中，矩阵范数可以用来定义目标函数和约束条件。
总之，矩阵范数是矩阵的一种度量，用于衡量矩阵的大小。
不同的矩阵范数有不同的计算方法和应用领域，通过矩阵范数的计算和分析，可以帮助我们了解和把握矩阵的特性，并在不同的数学和计算问题中得到应用。
I 、向量的范数向量x ∈R n的范数f(x )是定义在R n空间上取值为非负实数且满足下列性质的函数：1对于所有的x ≠ 0,x ∈R n有f(x )>0; (非负性） 2 对于所有的α∈R 有f(αx ）=αf(x ); （正齐性） 3对于所有的x,y ∈R n有f(x+y )≤f(x )+f(y ). （三角不等式）一、 一般情况下，f(x )的具体模式如下：p x = p ni pix 11)(∑=，p 1≥ 也称它为p-范数。
下证p-范数满足上述的三个性质：1、对于所有的x ∈R n，x ≠ 0，p ni pix 11)(∑=显然是大于0的，故性质1 成立。
2、 由pxα = pni pix 11)(∑=α = αp ni pi x 11)(∑= = αp x 知性质2 成立。
3、欲验证性质3，我们的借助下列不等式：设p>1,q>1,且p 1 + q1 = 1，则对所有的0,≥βα有αββα≥+qpqp证：考虑函数p tptt -=1)(ϕ，因为)1(1)(11'-=-p t pt ϕ，由()t 'ϕ=0 t=1,又因为01)1(''<-=pqϕ，所以当t = 1的时候)(t ϕ取最大值，则有：p p ttp111-≤-， 令t = q pβα,代入可得： q p p q ppq p1111=-=-⎪⎪⎭⎫⎝⎛βαβα, 化简之后即得： αββα≥+qpqp证毕！又令∑=)(1i px x piα，∑=)(1i qy y qiβ，代入上不等式可得：∑∑+)()(iq i i p iy y x x qqpp∑∑≥)()(11y x yx i qi pqpii，两边同时对i 求和，并利用关系式p 1 + q1 = 1可知：∑∑≥+=∑∑∑∑∑)()(11)()(1y x yx y y x x i qi piq i ip i qpiiqqpp从而有：∑∑≤∑)()(11y x y x i qi pqpii另一方面，又有：∑+∑++=-yx y x y x iip pi i ii 1)(1y x y x ii p ii +≤∑+-yy x x y x ip ip i i i i ∑+∑+--+=11()()()()()()∑∑-+∑∑-≤++y y x x y x ipiiq p ipiiq p pqpq111111()()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡∑∑-=+∑+y x y x ipip piiqp pq1111()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡∑∑=+∑+y x y x ipip piippq111 左右两边同时除以()∑+y x iipq1得：()()()∑∑≤∑++y x y x ipipiip ppp111。
矩阵的算子范数
矩阵的算子范数，也称为矩阵范数或矩阵算子范数，是一种用于衡量矩阵的大小或变换性质的范数。
它定义了一个矩阵到实数的映射，满足一些特定性质。
常见的矩阵算子范数有以下几种：
1. 1-范数（列和范数）：矩阵的1-范数是将矩阵的每一列的绝对值相加后取最大值，即 ||A||₁ = max{∑|aᵢⱼ|}，其中∑ 表示对每一列求和。
2. 2-范数（谱范数）：矩阵的2-范数是矩阵的最大奇异值的平方根，即 ||A||₂ = √(最大奇异值)。
3. ∞-范数（行和范数）：矩阵的∞-范数是将矩阵的每一行的绝对值相加后取最大值，即||A||∞ = max{∑|aᵢⱼ|}，其中∑ 表示对每一行求和。
4. F-范数（Frobenius范数）：矩阵的F-范数是将矩阵的所有元素的平方和开平方，即||A||F = √(∑|aᵢⱼ|²)，其中∑ 表示对所有元素求和。
这些范数具有不同的性质和应用场景。
例如，1-范数和∞-范数适用于描述矩阵的列向量和行向量的最大绝对值，2-范数描述矩阵的奇异值分布，F-范数用于衡量矩阵的整体大小。
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矩阵的三种范数证明矩阵的三种范数是指矩阵的1-范数、2-范数和无穷大范数。
在矩阵理论中，范数是一种度量矩阵大小的方法，它可以帮助我们理解矩阵的性质和特征。
下面我们将分别证明矩阵的三种范数。
1. 矩阵的1-范数证明：矩阵的1-范数定义为矩阵A的每一列元素绝对值之和的最大值，即A ₁= max{∑a_ij : 1 ≤i ≤m}其中a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素。
证明过程如下：首先，我们可以证明1-范数是一种范数。
满足下列性质：1）非负性： A ₁≥0，且只有当A=0时， A ₁=0；2）齐次性：对于任意的标量α，有αA ₁= α A ₁；3）三角不等式：A+B ₁≤ A ₁+ B ₁。
接下来，我们来证明矩阵的1-范数的三角不等式。
对于任意两个矩阵A和B，它们的1-范数分别表示为 A ₁和 B ₁，那么根据1-范数的定义，有：A ₁= max{∑a_ij : 1 ≤i ≤m}B ₁= max{∑b_ij : 1 ≤i ≤m}假设C=A+B，那么C的1-范数可以表示为：C ₁= max{∑c_ij : 1 ≤i ≤m}我们知道c_ij = a_ij + b_ij，所以：∑c_ij = ∑a_ij + b_ij ≤∑a_ij + ∑b_ij由于∑a_ij 和∑b_ij 分别是A和B的1-范数，所以根据定义，有：max{∑a_ij : 1 ≤i ≤m} + max{∑b_ij : 1 ≤i ≤m} = A ₁+ B ₁因此，我们得到了结论：C ₁= max{∑c_ij : 1 ≤i ≤m} = A ₁+ B ₁即矩阵的1-范数满足三角不等式。
2. 矩阵的2-范数证明：矩阵的2-范数定义为矩阵A的最大奇异值，即：A ₂= √(λ₁)其中λ₁表示AᵀA的最大特征值，即A的转置矩阵与A的乘积的最大特征值。
证明过程如下：首先，我们需要证明2-范数是一种范数。
同样满足下列性质：1）非负性： A ₂≥0，且只有当A=0时， A ₂=0；2）齐次性：对于任意的标量α，有αA ₂= α A ₂；3）三角不等式：A+B ₂≤ A ₂+ B ₂。
矩阵范数练习题矩阵范数是用来度量矩阵大小的一种数学工具。
在线性代数中，矩阵范数具有重要的意义，可以被广泛应用于各个领域，比如数据分析、图像处理、机器学习等。
本文将介绍一些矩阵范数的基本概念，并为读者提供一些矩阵范数的练习题，以帮助读者巩固和加深对矩阵范数的理解。
一、矩阵范数的概念矩阵范数是一种可以用来衡量矩阵大小的数学工具。
它可以将一个矩阵映射到一个非负的实数上，且满足一定的性质。
目前常用的矩阵范数有多种，包括常见的1范数、2范数和无穷范数。
下面我们分别介绍这三种常见的矩阵范数。
1. 1范数（L1范数）：矩阵的1范数定义为矩阵的列模的最大值，即：||A||1 = max{ sum(|a_{ij}|) : 1<=j<=n }其中，a_{ij}表示矩阵A的第i行第j列的元素，n为矩阵的列数。
1范数可以理解为矩阵的每列元素的绝对值之和的最大值。
它衡量的是矩阵每个列向量的大小。
2. 2范数（L2范数）：矩阵的2范数定义为矩阵的特征值的最大平方根，即：||A||2 = sqrt(λ_max)其中，λ_max表示矩阵A的最大特征值。
2范数可以理解为矩阵的“模长”，它衡量的是矩阵作为一个整体的大小。
3. 无穷范数（L∞范数）：矩阵的无穷范数定义为矩阵的行模的最大值，即：||A||∞ = max{ sum(|a_{ij}|) : 1<=i<=m }其中，a_{ij}表示矩阵A的第i行第j列的元素，m为矩阵的行数。
无穷范数可以理解为矩阵的每行元素的绝对值之和的最大值。
它衡量的是矩阵每个行向量的大小。
二、为了帮助读者更好地理解和掌握矩阵范数的概念和计算方法，下面提供一些练习题，读者可以尝试解答并验证答案。
1. 计算下面矩阵的1范数、2范数和无穷范数：A = |1 2 3||4 5 6||7 8 9|2. 计算下面矩阵的1范数、2范数和无穷范数：B = |-2 1 0|| 3 -1 4|| 5 2 -3|3. 计算下面矩阵的1范数、2范数和无穷范数：C = |-31 48 -12|| 27 -69 18|| 5 9 -57|通过计算以上练习题，读者可以进一步熟悉和理解矩阵范数的计算方法以及各范数之间的差异和特点。
矩阵范数详解
矩阵A∈的范数||A||是一个非负实数，它也要满足：
（1）||A||≥0，||A|| = 0 A = 0;
（2）||A|| = ||||A||,∈ R;
（3）||A + B|| ≤ ||A|| + ||B||
根据上面的满足条件，还可以加上更强的性质来得到更有用的矩阵范数，比如满足乘法性质的矩阵范数：||A|| ≤ ||A|| ||B||，这个性质可以进一步加上更强的性质来得到更有用的矩阵范数，比如可要求矩阵范数满足与向量范数的相容性:||Ax|| ≤||x||
由||Ax|| ≤||x||可推出= =
由此可推出矩阵范数如果满足==，则称为由向量范数的诱导范数/算子范数
诱导范数/算子范数有什么用呢？可以这样理解：诱导范数/算子范数表示单位圆/球/超球面上的所有向量x经过线性变换后得到的所有向量Ax中最长的那个范数，或者说表示任一向量经过矩阵A所代表的线性变换后得到的所有向量中最长的那个的范数与原向量x的范数的比值
（1）矩阵的列和范数
1范数引导出的诱导范数如下：
||A|| =
（2）矩阵的谱范数：所有特征值中最大的那个2范数引导出的诱导范数如下：
||A|| =
若A为实矩阵，则就是。
矩阵的范数计算公式
矩阵的范数计算公式是用来衡量矩阵的大小或者称之为矩阵的“长度”。
在线性代数中，范数是一个向量空间中的长度或大小的概念的推广。
矩阵的范数计算公式可以帮助我们更好地理解矩阵的性质和特点，对于矩阵的分析和运算具有重要的意义。
矩阵的范数计算公式有很多种，比如矩阵的1-范数、2-范数和∞-范数等。
每种范数都有其特定的定义和计算方式，用来衡量矩阵在不同情况下的大小或者“长度”。
1-范数是矩阵的列和范数，表示矩阵的各列向量的模的最大值。
2-范数是矩阵的谱范数，表示矩阵的特征值的平方根的最大值。
∞-范数是矩阵的行和范数，表示矩阵的各行向量的模的最大值。
这三种范数分别从不同的角度衡量了矩阵的大小，可以根据具体的问题和需求选择合适的范数进行计算。
矩阵的范数计算公式可以帮助我们衡量矩阵的大小，进而分析矩阵的性质和特点。
在实际应用中，矩阵的范数计算公式常常用于优化问题、控制系统、信号处理和统计分析等领域。
通过计算矩阵的范数，我们可以更好地理解矩阵的结构和性质，为问题的求解和分析提供有力的工具和方法。
总的来说，矩阵的范数计算公式是线性代数中重要的概念之一，对于矩阵的分析和运算具有重要的意义。
通过熟练掌握矩阵的范数计
算公式，我们可以更好地理解矩阵的性质和特点，为问题的求解和分析提供有力的支持。
希望通过本文的介绍，读者能够对矩阵的范数有更深入的了解，并能够灵活运用范数计算公式解决实际问题。
矩阵三种算子范数的证明矩阵的算子范数是衡量矩阵的某个特征的数值指标，它在矩阵理论和应用中具有重要的作用。
在矩阵的算子范数中，常见的有三种：1-范数、2-范数和无穷范数。
首先，我们来介绍矩阵的1-范数。
矩阵的1-范数定义为矩阵的所有列向量绝对值之和的最大值。
也就是说，对于一个m行n列的矩阵A，它的1-范数可以表示为：||A||1 = max { sum( |aij| ) },其中1≤j≤n这里的|aij|表示矩阵的第i行第j列元素的绝对值，sum表示对矩阵的每一列向量进行求和，max表示取所有列向量求和结果的最大值。
接下来，我们介绍矩阵的2-范数，也称为谱范数。
矩阵的2-范数定义为矩阵的奇异值中的最大值。
奇异值是指矩阵A的转置矩阵A^T与自身的乘积A^T·A的特征值的平方根。
矩阵的2-范数可以表示为：||A||2 = max { sqrt(λi) },其中λi表示矩阵A^T·A的特征值在计算机科学和工程中，2-范数常用于矩阵的条件数的计算，它表示了矩阵A在误差扰动下的稳定性。
最后，我们介绍矩阵的无穷范数，也称为列范数。
矩阵的无穷范数定义为矩阵的所有行向量绝对值之和的最大值。
也就是说，对于一个m行n列的矩阵A，它的无穷范数可以表示为：||A||∞ = max{ sum( |aij| ) },其中1≤i≤m这里的|aij|表示矩阵的第i行第j列元素的绝对值，sum表示对矩阵的每一行向量进行求和，max表示取所有行向量求和结果的最大值。
三种算子范数的计算方法有一些相似之处。
它们都要遍历矩阵的所有元素，并对其进行求和或取最大值。
在程序实现时，我们可以使用循环或向量化操作来高效地计算这些范数。
矩阵的算子范数在矩阵理论和应用中有着广泛的应用。
例如，在图像处理和模式识别中，算子范数可以用于评估特征向量的重要性。
在线性代数中，算子范数可以用于判断矩阵是否奇异或非奇异。
在优化理论中，算子范数可以用于定义目标函数的收敛条件。
§2.2 矩阵的范数我们知道：向量本身可以看作是矩阵，而一般的矩阵又有自身的运算特点，比如矩阵的乘法运算。
因此，我们定义矩阵的范数时需要考虑矩阵的本身的特点，这就有了我们以下要讨论的内容：一、 矩阵的范数1.矩阵范数的定义设||||:m n C R ×→i 是实值函数，若它满足下述三个条件： （1） 非负性：,||||0,and ||||00m n A C A A A ×∀∈≥=⇔= （2） 齐次性：,,||||||||||m n k C A C kA k A ×∀∈∈= （3） 三角不等式：,,||||||||||||m n A B C A B A B ×∀∈+≤+ 则称||||i 为广义矩阵范数，若||||i 还满足下述第四个性质： （4） 相容性：,,||||||||||||m n n l A C B C AB A B ××∀∈∈≤i 则称||||i 为矩阵范数。
注：在相容性的定义中，n l B C ×∈，m l AB C ×∈，实数||||B ，||||AB 的定义规则与实数||||A 的定义规则相同。
2. 矩阵范数的连续性与向量的情况一样，对于矩阵序列而言，它也有极限的概念。
设矩阵序列(){}k A ，其中()k m n A C ×∈，若()k A 的每一个元素()k ij a 均有极限ij a ，则称矩阵序列(){}k A 有极限()ij A a =，或者说(){}k A 收敛到矩阵A ，记作()()lim ()k k k A A A A →+∞=→不收敛的矩阵序列称为发散的。
当然，也可按照范数定义矩阵的收敛性。
即若()lim 0k k A A →∞−=则称(){}k A 在范数||||i 意义下收敛于A 。
由三角不等式，可推知,,m n A B C ×∀∈有||||||||||||||A B A B −≥−。
矩阵二范数求法
矩阵的二范数是指矩阵的最大奇异值，也可以理解为矩阵对应的一个线性变换的最大缩放因子。
求解矩阵二范数的方法有多种，其中比较常用的是基于奇异值分解的方法。
奇异值分解是指将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，即A=UΣV^T，其中U和V都是正交矩阵，Σ是一个对角线上的矩阵，对角线上的元素称为奇异值。
矩阵A的二范数就等于奇异值的最大值。
在实际计算中，由于矩阵的奇异值分解比较复杂，因此需要使用一些数值计算的方法来求解矩阵的二范数。
一种比较常用的方法是幂迭代法。
幂迭代法的基本思想是从一个随机向量开始，迭代地将矩阵A作用于该向量上，并将结果除以向量的模长，使得向量逐渐收敛到矩阵A的最大特征向量上。
特别地，如果矩阵A是对称矩阵，则幂迭代可以收敛到A的最大特征值。
另一种常用的方法是利用矩阵的特征值分解来求解二范数。
特征值分解是指将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，即A=QΛQ^-1，其中
Q是正交矩阵，Λ是一个对角线上的矩阵，对角线上的元素就是A的特征值。
矩阵A的二范数就等于特征值的平方和的平方根。
总之，求解矩阵的二范数是矩阵计算中的一个基本问题，有多种方法可供选择，具体的选择要根据实际情况来决定。
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