벡터 표준의 경우 L2 표준 또는 "유클리드 거리"가 널리 사용되며 직관적 인 정의입니다. 그러나 왜 행렬에 "가장 많이 사용 된"또는 "기본"규범 정의가 스펙트럼 규범 이지만 Frobenius 규범 (벡터의 경우 L2 규범과 유사)이 아닌가?
그것은 반복 알고리즘 / 행렬 파워와 관련이 있습니까 (스펙트럼 반경이 1보다 작 으면 알고리즘이 수렴합니다)?
norm
R
나열되어 있습니다.
벡터 표준의 경우 L2 표준 또는 "유클리드 거리"가 널리 사용되며 직관적 인 정의입니다. 그러나 왜 행렬에 "가장 많이 사용 된"또는 "기본"규범 정의가 스펙트럼 규범 이지만 Frobenius 규범 (벡터의 경우 L2 규범과 유사)이 아닌가?
그것은 반복 알고리즘 / 행렬 파워와 관련이 있습니까 (스펙트럼 반경이 1보다 작 으면 알고리즘이 수렴합니다)?
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답변:
일반적으로 스펙트럼 규범이 가장 널리 사용되는지 확실하지 않습니다. 예를 들어 Frobenius 규범은 음이 아닌 행렬 인수 분해 또는 상관 관계 / 공분산 행렬 정규화 에 대한 솔루션을 근사화하는 데 사용됩니다 . 나는이 질문의 일부가 Frobenius 규범 을 유클리드 행렬 규범 이라고 언급 할 때 일부 사람들이 (나 자신을 포함하여)하는 용어 경범죄에서 비롯된 것이라고 생각한다 . 실제로 행렬 규범 (즉, 스펙트럼 규범)이 벡터 규범을 사용할 때 행렬로 유도되는 규범 이기 때문이 아닙니다 . Frobenius 규범은 인 반면 요소는L 2 | | A | | F = √ L2| | A| | 2=√행렬 규범 ( )은 단수 값을 기반으로하므로 "보편적"입니다. (더 용어 행운 α) 매트릭스 규범은 상기 벡터 놈에 의해 유도되기 때문에 유클리드 형 표준은 여기서 . 이는 따라서 유도 된 표준 매트릭스에 대한 그것 때문에 유도 a로 벡터 놈 은 이 경우 벡터 놈.L2| | A| | 2=최대 |L2
아마도 MATLAB은 명령을 사용할 때 기본적으로 규범 을 제공하는 것을 목표로합니다 . 결과적으로 유클리드 벡터 표준뿐만 아니라 매트릭스 표준 도 제공합니다 . 스펙트럼 행렬 놈 (보다는 잘못 인용 " 의 Frobenius / 행렬의 유클리드 놈 "). 마지막으로 기본 규범 이 무엇인지에 대해서는 어느 정도 확장 해야한다는 점에 주목할 것입니다 . 예를 들어 JE Gentle의 " 매트릭스 대수-이론, 계산 및 통계 응용 프로그램 "에는 말 그대로 " Frobenius "라는 장 (3.9.2)이 있습니다. 규범-“일반적인”규범L 2norm
"; 분명히 스펙트럼 규범은 모든 당사자의 기본 규범이 아닙니다! :) @amoeba의 의견에 따르면, 지역 사회마다 다른 용어 규칙이있을 수 있습니다. 젠틀의 책은 Lin. Algebra 응용 프로그램 통계에서 더 자세히 살펴 보도록하겠습니다.
답의 일부는 숫자 계산과 관련이있을 수 있습니다.
유한 정밀도로 시스템 를 풀면
해당 문제에 대한 정확한 답을 얻지 못합니다 . 유한 산술의 제약으로 인해 근사값 얻습니다. 따라서 적절한 의미로 있습니다. 그렇다면 솔루션이 무엇을 나타내는가? 와 같은 다른 시스템에 대한 정확한 해결책
일 수도 있습니다.
따라서 가 유틸리티를 갖기 위해서는 물결표 시스템이 원래 시스템에 근접해야합니다 :
경우 알고리즘
이에 대한 대답은 당신이하고있는 분야에 따라 당신이 수학자라면, 그럼. 유한 차원의 모든 기준은 동일합니다 : 두 규범에 대한 및 ‖ ⋅ ‖ B , 상수에게 존재 C 1 , C를 다음 과 같은 차원 (및 a, b)에만 의존합니다.
이것은 유한 치수의 규범이 상당히 지루하다는 것을 의미하며, 크기가 어떻게 조정되는지를 제외하고는 본질적으로 차이가 없습니다. 이것은 일반적으로 해결하려는 문제에 가장 편리한 표준을 선택할 수 있음을 의미합니다 . 일반적으로 "이 연산자 또는 프로 시저가 제한되어 있습니까?"또는 "이 수치 프로세스가 수렴됩니까?"와 같은 질문에 대답하려고합니다. 한계가 있다면, 당신은 보통 무언가가 유한하다는 것을 걱정합니다. 컨버전스를 통해 컨버전스 속도 를 희생함으로써 보다 편리한 표준을 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 수치 선형 대수에서 Frobenius 규범은 때로는 유클리드 규범보다 계산하기가 쉽고 더 넓은 종류의 Hilbert Schmidt 연산자 와 자연스럽게 연결되기 때문에 선호 됩니다. 또한, 유클리드 규범처럼, 그것은 submultiplictive입니다 : , 달리 말하자면, 최대 규범, 당신이 쉽게에서 작업하는 어떤 공간 연산자 곱셈에 대해 이야기 할 수 있도록 사람들은 p = 2 를 정말 좋아하는 경향이 있습니다. norm과 Frobenius norm은 다중 곱셈과 함께 행렬의 고유 값과 특이 값 모두와 자연스럽게 관련되어 있기 때문입니다.
내용은 실제적인 목적 규범의 차이는 우리가 차원의 세계에 살고 있기 때문에 더 발음이되고 보통 특정 수량이 얼마나 큰 문제, 그리고 그것을 어떻게 측정입니다. 위의 상수 는 정확히 단단하지 않으므로 특정 규범 “ x ” a 가 “ x ” b 와 비교되는 정도가 중요합니다 .