线性代数║A║是什么意思,范数的平方怎样展开

一对双竖线‖什么意思 2023-10-25 14:36 536 墨鱼

一对双竖线‖什么意思

线性代数║A║是什么意思,范数的平方怎样展开

矩阵范数(matrixnorm)是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念，是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限2、M i j M_{ij} Mij(余子式)表示方阵A n A_n An删除第i i i行第j j j列得到的n − 1 n-1 n−1阶方阵的行列式(是一个值)。A i j A_{ij} Aij(代数余子式) = ( − 1 ) i

叫做aij的代数余子式。行列式的值等于某一行(列)的各个元素与其对应的代数余子式的乘积之和，即D = (i=1,2,…n), 或者D= (j=1,2,…n), 余子式、代数余子式的求法示例：比如有行线性代数行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或| A | 。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行

╯＾╰ 5、奇异值分解(SVD) 6、基向量及线性相关性等7、线性变换8、特征方程与相似矩阵9、其他资料0、基础标量：0维数据，如常数0、1、2等单个数字。向量：1维数据，如(1, 2),(2,3),(2,线性代数中||a|| 是指向量a的长度||a|| = √(a,a) = √a^Ta 其中(a,a) 是a与a的内积，是a的各分量的平方之和

解析|| ||是范数.定义：设X是数域K上线性空间，称║║为X上的范数.但是，理解范数，首先得学习线性代数的相关知识.基本概念：1.矩阵：纵横排列的二维数据表格.2.域：设F是一个有单1-范数：║A║1 = max{ ∑|ai1|, ∑|ai2| ,……∑|ain| } (列和范数，A每一列元素绝对值之和的最大值)　其中∑|a

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