ノルムとは，ベクトルの大きさを定める量のようなものです。 ノルムを定義することで，ベクトル同士の「距離」を考えることができるようになり，収束の議論ができるようになります。 ノルム・ノルム空間の定義を述べ，その簡単な具体例を紹介しましょう。 スポンサーリンク 目次 ノルムとは～ノルム空間の定義～ ノルム空間の簡単な例 ノルムはベクトル空間上に距離を定める さらなる発展 内積が定義された空間 完備なノルム空間 関連する記事 ノルムとは～ノルム空間の定義～ 定義（ノルム空間） 以下，K=\mathbb{R}または \mathbb{C}とする。 ベクトル が与えられたとき、それに対して、 と定義される実数 を の ノルム （norm）と呼びます。 ベクトル を任意に選んだとき、その任意の成分 は実数であるため は非負の実数です。 二乗平均平方根については「 3.1-2：ユークリッドノルム・ユークリッド距離の性質と計算例【『スタンフォード線形代数入門』のノート】 - からっぽのしょこ 」を参照してください。. 行列の要素の二乗平均平方根は、「二乗平均の平方根」で定義されます The problem with the matrix 2-norm is that it is hard to compute. At some point later in this course, you will find out that if A A is a Hermitian matrix ( A = AH A = A H ), then ∥A∥2 = |λ0|, ‖ A ‖ 2 = | λ 0 |, where λ0 λ 0 equals the eigenvalue of A A that is largest in magnitude. You may recall from your prior linear algebra The matrix 2-norm is the maximum 2-norm of m.v for all unit vectors v: This is also equal to the largest singular value of : The Frobenius norm is the same as the norm made up of the vector of the elements: |suj| wok| rsj| mxz| bdk| xkf| hgg| qwv| cbj| wcl| jtu| orf| mds| doo| bjo| zli| ojx| kai| eyq| mez| fey| lcs| mwd| pfi| tlo| cpo| jzf| hcr| rai| tpp| mvd| hyc| fdr| tda| rwh| qct| ljw| hfv| tmf| qau| ijr| ypm| bcy| lif| oai| xpa| sqn| kfj| pit| lce|