矩陣范數(shù)

定義:對于任意矩陣A,都有一個確定的實數(shù)\parallel x \parallel與之對應,并且這個實數(shù)滿足下面4條性質(zhì):

  • 非負性:除了零矩陣,其他任意矩陣的\parallel x \parallel ≥0
  • 齊次性:對任意矩陣A和實數(shù)k,都有:\parallel kx \parallel = |k|\parallel x \parallel
  • 三角不等性:對于任意兩個矩陣,都有:\parallel A+B \parallel ≤ \parallel A \parallel + \parallel B \parallel
  • 乘法不等性:對于任意兩個矩陣,都有:\parallel AB \parallel ≤ \parallel A \parallel \cdot \parallel B \parallel

說明:任意矩陣都有范數(shù),長方形、正方形、零值、復值矩陣都有范數(shù)!但都要滿足上面4條。

常用的矩陣范數(shù)

本文使用的是長方形矩陣:A = (a_{ij}) \in R^{n\times m}

下面常用的矩陣范數(shù)有3種,下面直接給出定義:

(1)無窮范數(shù)/行范數(shù):各行絕對值求和,取最大那個

\parallel x \parallel_{\infty} = max\sum_{j=1}^{m}a_{ij} \quad\quad 1≤i≤n

(2)1范數(shù)/列范數(shù):各列絕對值求和,取最大那個

\parallel x \parallel_{1} = max\sum_{i=1}^{n}a_{ij} \quad\quad 1≤j≤m

(3)2范數(shù):與轉(zhuǎn)置陣相乘后,取最大特征值的開根號

\parallel x \parallel_{2} = \sqrt{\lambda_{max}(A^{T}A)}

其中\lambda_{max}(A^{T}A)表示A^{T}A的最大特征值;我們知道:一個矩陣的轉(zhuǎn)置與它自己想乘,就會得到一個對稱正定陣!并且對稱正定陣的特征值都是非負的!所以2范數(shù)根號里的東西不可能是負數(shù),2范數(shù)的結(jié)果也不可能是復數(shù),故仍滿足上面的4個條件。

注意:矩陣x哪怕只是個行向量或列向量,所有的范數(shù)它也是擁有的!

最后對范數(shù)的說明:對于矩陣而言沒必要考慮范數(shù)的區(qū)別,因為有限維空間的范數(shù)都等價(Minkowski定理)。后面要根據(jù)范數(shù)做判斷時,既然范數(shù)沒區(qū)別,那么意思就是各種范數(shù)都要滿足條件

譜半徑

譜半徑只針對"方陣"而言!設\lambda_i (i=1,2,\cdots,n)為n階方陣A的全部特征值。則稱:

\rho(A) = max|\lambda_i|

為方陣A的譜半徑,含義為:絕對值最大的那個特征值(方陣自己的特征值是可以有正有負的)。

注意:方陣A的譜半徑不超過其任何一種范數(shù)!即:

\rho(A) ≤ \parallel x \parallel


補充1

上述各種范數(shù),對應matlab中的函數(shù)是norm,已親測norm函數(shù)和上文說的內(nèi)容是一致的。

給一個2范數(shù)的例子:(轉(zhuǎn)置*原矩陣)的最大特征的開根號

clear ; clc

a = [1 3 9;2 8 -3;2 0 1];
[x y] = eig(a'*a);  % y矩陣的對角元素是特征值

% 最大特征值開根號:
% 手動實現(xiàn)f2_sd
f2_sd = sqrt( max( diag(y) ) )
% 自帶函數(shù)f2_sd, 默認也是2范數(shù)
f2_zd = norm(a,2)

結(jié)果:一致

f2_sd =

    9.6142


f2_zd =

    9.6142
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