从奇异值角度比较矩阵范数和向量范数
从奇异值的角度看矩阵范数,会发现与向量范数有一一对应关系:
(注:表中涉及到用奇异值表示Frobenius范数,其推导可参考这篇博客)
向量的L1范数是L0范数的松弛,并且在一定条件下是等价的。矩阵核范数是rank约束的松弛,并且在一定条件下是等价的。
从奇异值的角度看矩阵范数,会发现与向量范数有一一对应关系:
(注:表中涉及到用奇异值表示Frobenius范数,其推导可参考这篇博客)
向量的L1范数是L0范数的松弛,并且在一定条件下是等价的。矩阵核范数是rank约束的松弛,并且在一定条件下是等价的。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· Manus爆火,是硬核还是营销?
· 终于写完轮子一部分:tcp代理 了,记录一下
· 震惊!C++程序真的从main开始吗?99%的程序员都答错了
· 别再用vector<bool>了!Google高级工程师:这可能是STL最大的设计失误
· 单元测试从入门到精通