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1、1 向量和矩阵范数 /* Norms of Vectors and Matrices */ 为了误差的度量, 向量范数 /* vector norms */,常用向量范数：,注：,1 Norms of Vectors and Matrices Vector Norms,可以理解为,可以理解为对任何向量范数都成立。,1 Norms of Vectors and Matrices Matrix Norms, 矩阵范数 /* matrix norms */,(4)* | AB | | A | | B | （相容 /* consistent */ 当 m = n 时),In general, if w
2、e have | AB | | A | | B | , then the 3 norms are said to be consistent.,Oh havent I had enough of new concepts? What do I need the consistency for?,When you have to analyze the error bound of AB imagine you doing it without a consistent matrix norm,1 Norms of Vectors and Matrices Matrix Norms,常用矩阵范数
3、：,Frobenius 范数, 向量| |2的直接推广,对方阵 以及 有,利用Cauchy 不等式 可证。,算子范数,/* operator norm */,由向量范数 | |p 导出关于矩阵 A Rnn 的 p 范数:,则,矩阵 ATA 的最大 特征根 /* eigenvalue */,HW: p.106 #18, #20, #21,1 Norms of Vectors and Matrices Matrix Norms, 我们只关心有相容性的范数，算子范数总是相容的。, 即使 A中元素全为实数，其特征根和相应特征向量 /* eigenvector */ 仍可能是复数。将上述定义中绝对值换成
4、复数模均成立。,若不然，则必存在某个向量范数 | |v 使得 对任意A 成立。,Counterexample ?, 谱半径 /* spectral radius */, (A),1 Norms of Vectors and Matrices Spectral Radius,证明：,由算子范数的相容性，得到,将任意一个特征根 所对应的特征向量 代入,证明：,A对称,若 是 A 的一个特征根，则2 必是 A2 的特征根。,又：对称矩阵的特征根为实数，即 2(A) 为非负实数， 故得证。,对某个 A 的特征根 成立,所以2-范数亦称为谱范数。,1 Norms of Vectors and Matrices Spectral Radius,证明：, 若不然，则 有非零解，即存在非零向量 使得,
