第二章-向量与矩阵的范数.ppt

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1、第二章向量与矩阵的范数定义：设是实数域（或复数域）上的维线性空间，对于中的任意一个向量按照某一确定法则对应着一个实数，这个实数称为的范数，记为，并且要求范数满足下列运算条件：（1）非负性：当只有且仅有当（2）齐次性：为任意数。北京理工大学高数教研室（3）三角不等式：对于中的任意两个向量都有例：在维线性空间中，对于任意的向量定义北京理工大学高数教研室证明：都是上的范数，并且还有北京理工大学高数教研室引理设均为非负实数，则总有Holder不等式：设北京理工大学高数教研室证：令，，其中代入上述不等式，则有北京理工大学高

2、数教研室Minkowski不等式：设则对任何都有北京理工大学高数教研室证明以代入下式则对上式由Holder不等式可得北京理工大学高数教研室此不等式两端同除以，根据可得北京理工大学高数教研室几种常用的范数定义：设向量，对任意的数，称为向量的范数。北京理工大学高数教研室（1）1－范数（2）2－范数也称为欧氏范数。（3）－范数北京理工大学高数教研室定义设是维线性空间上定义的两种向量范数，如果存在两个与无关的正数使得则称向量范数等价。定理有限维线性空间上的任意两个向量范数都是等价的。北京理工大学高数教研室利用向量范数可以

3、去构造新的范数。例1设是上的向量范数，且，则由所定义的是上的向量范数。北京理工大学高数教研室定义对于任何一个矩阵，用表示按照某一确定法则与矩阵相对应的一个实数，且满足（1）非负性：当只有且仅有当（2）齐次性：为任意复数。（3）三角不等式：对于任意两个同种形状矩阵都有2.矩阵范数北京理工大学高数教研室（4）矩阵乘法的相容性：对于任意两个可以相乘的矩阵，都有那么我们称是矩阵的范数。例1对于任意，定义可以证明如此定义的为矩阵的范数。北京理工大学高数教研室证明只需要验证此定义满足矩阵范数的四条性质即可。非负性，齐次性与三

4、角不等式容易证明。现在我们验证乘法的相容性。设，则北京理工大学高数教研室例2设矩阵，证明：是矩阵的范数。证明：非负性，齐次性和三角不等式容易证得。现在我们考虑乘法的相容性。设，那么北京理工大学高数教研室因此为矩阵的范数。北京理工大学高数教研室例3对于任意，定义可以证明也是矩阵的范数。我们称此范数为矩阵的Frobenious范数。证明此定义的非负性，齐次性是显然的。利用Holder不等式和Minkowski不等式容易证明三角不等式。现在我们验证乘法的相容性。设，则北京理工大学高数教研室于是有北京理工大学高数教研室F

5、robenious范数的性质：（1）如果，那么（2）（3）对于任何阶酉矩阵与阶酉矩阵北京理工大学高数教研室都有等式关于矩阵范数的等价性定理。定理设是矩阵的任意两种范数，则总存在正数使得北京理工大学高数教研室3.算子范数定义设是向量范数，是矩阵范数，如果对于任何矩阵与向量都有则称矩阵范数与向量范数是相容的。例1矩阵的Frobenius范数与向量的2-范数是相容的.证明因为北京理工大学高数教研室根据Holder不等式可以得到北京理工大学高数教研室于是有例2设是向量的范数，则满足矩阵范数的定义，且是与向量范相容的矩阵范

6、数。证明首先我们验证此定义满足范数的四条性质。非负性，齐次性与三角不等式易证。现在考虑矩阵范数的相容性。北京理工大学高数教研室因此的确满足矩阵范数的定义。北京理工大学高数教研室定义上面所定义的矩阵范数称为由向量范数所诱导的诱导范数或算子范数。由向量P--范数所诱导的矩阵范数称为矩阵P--范数。即常用的矩阵P--范数为，和。北京理工大学高数教研室定理设，则（1）我们称此范数为矩阵的列和范数。（2）表示矩阵的第个特征值。我们称此范数为矩阵的谱范数。（3）我们称此范数为矩阵的行和范数。北京理工大学高数教研室计算，，和。

7、解例1设北京理工大学高数教研室因为所以练习设和分别计算这两个矩阵的，，和。北京理工大学高数教研室如何由矩阵范数构造与之相容的向量范数？定理2设是矩阵范数，则存在向量范数使得证明对于任意的非零向量，定义向量范数，容易验证此定义满足向量范数的三个性质，且北京理工大学高数教研室矩阵的谱半径及其性质定义设，的个特征值为，我们称为矩阵的谱半径。例1设，那么北京理工大学高数教研室这里是矩阵的任何一种范数。例2设是一个正规矩阵，则北京理工大学高数教研室例3设是上的相容矩阵范数。证明：（1）（2）为可逆矩阵，为的特征值则有北京理

8、工大学高数教研室例5如果，则均为可逆矩阵，且这里是矩阵的算子范数。例4证明北京理工大学高数教研室