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matlab中的norm函数

发布网友 发布时间:2022-04-24 04:45

我来回答

4个回答

热心网友 时间:2023-10-29 10:05

norm好像只能处理数值型的变量,符号型的不行。所以要用norm就必须把g1转换为数值型,这样反而会带来误差,还是不要用的好。

A为矩阵

norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数,(二范数j就是矩阵A的2范数就是A的转置矩阵乘以A特征根 最大值的开根号)

norm(A,1),返回矩阵的1泛数,就是最大一列的和;

norm(A,'inf') 返回矩阵的无穷泛数,也就是最大一行的和;

norm(A,'fro') 返回矩阵的Frobenius范数。

扩展资料:

如果A为向量

norm(A,p)

返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.

norm(A)

返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。

norm(A,inf)

返回max(abs(A))

norm(A,-inf)

返回min(abs(A))

参考资料来源:百度百科-norm()

热心网友 时间:2023-10-29 10:05

norm好像只能处理数值型的变量,符号型的不行。
所以要用norm就必须把g1转换为数值型,这样反而会带来误差,还是不要用的好。

热心网友 时间:2023-10-29 10:06

帮你修改好了:
clc;clear
f='4*(m-5)^2+(n-6)^2';
x0=[1;1];
m=x0(1,1);n=x0(2,1);
fx=diff(f,'m');%对x求偏导数
fy=diff(f,'n');%对y求偏导数
g=[fx;fy];%梯度
g0=subs(g);%把符号变量转为数值
d0=(-g0);
for
k=0:10
syms
a
ww
x1=x0+a*d0;
m=x1(1,1);n=x1(2,1);
a=solve(diff(subs(f)),'a');
x1=subs(x1);
m=x1(1,1);n=x1(2,1);
g1=subs(g);
c=g0(1,1)^2+g0(2,1)^2;
d=g1(1,1)^2+g1(2,1)^2;%这个用NORM求解就不行,为什么,怎么改
norm(eval(d))
b=d/c;
if
subs(d)<0.0001
k%输出叠代次数
break;
else
d1=-g1+b*d0;
x0=x1;d0=d1;
clear
a;
end
end
x1%最小点坐标
min=4*(m-5)^2+(n-6)^2
这是运行结果:
ans
=
58.8353
ans
=
0
k
=
1
x1
=
5
6
min
=
0
>>

热心网友 时间:2023-10-29 10:07

1、A为矩阵

norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数,(二范数j就是矩阵A的2范数就是 A的转置矩阵乘以A特征根 最大值的开根号)
norm(A,1),返回矩阵的1泛数,就是最大一列的和;
norm(A,'inf') 返回矩阵的无穷泛数,也就是最大一行的和;
norm(A,'fro') 返回矩阵的Frobenius范数。
2、A为向量
norm(A,p) 返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.
norm(A) 返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。
norm(A,inf) 返回max(abs(A))
norm(A,-inf) 返回min(abs(A))

热心网友 时间:2023-10-29 10:05

norm好像只能处理数值型的变量,符号型的不行。所以要用norm就必须把g1转换为数值型,这样反而会带来误差,还是不要用的好。

A为矩阵

norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数,(二范数j就是矩阵A的2范数就是A的转置矩阵乘以A特征根 最大值的开根号)

norm(A,1),返回矩阵的1泛数,就是最大一列的和;

norm(A,'inf') 返回矩阵的无穷泛数,也就是最大一行的和;

norm(A,'fro') 返回矩阵的Frobenius范数。

扩展资料:

如果A为向量

norm(A,p)

返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.

norm(A)

返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。

norm(A,inf)

返回max(abs(A))

norm(A,-inf)

返回min(abs(A))

参考资料来源:百度百科-norm()

热心网友 时间:2023-10-29 10:05

norm好像只能处理数值型的变量,符号型的不行。
所以要用norm就必须把g1转换为数值型,这样反而会带来误差,还是不要用的好。

热心网友 时间:2023-10-29 10:06

帮你修改好了:
clc;clear
f='4*(m-5)^2+(n-6)^2';
x0=[1;1];
m=x0(1,1);n=x0(2,1);
fx=diff(f,'m');%对x求偏导数
fy=diff(f,'n');%对y求偏导数
g=[fx;fy];%梯度
g0=subs(g);%把符号变量转为数值
d0=(-g0);
for
k=0:10
syms
a
ww
x1=x0+a*d0;
m=x1(1,1);n=x1(2,1);
a=solve(diff(subs(f)),'a');
x1=subs(x1);
m=x1(1,1);n=x1(2,1);
g1=subs(g);
c=g0(1,1)^2+g0(2,1)^2;
d=g1(1,1)^2+g1(2,1)^2;%这个用NORM求解就不行,为什么,怎么改
norm(eval(d))
b=d/c;
if
subs(d)<0.0001
k%输出叠代次数
break;
else
d1=-g1+b*d0;
x0=x1;d0=d1;
clear
a;
end
end
x1%最小点坐标
min=4*(m-5)^2+(n-6)^2
这是运行结果:
ans
=
58.8353
ans
=
0
k
=
1
x1
=
5
6
min
=
0
>>

热心网友 时间:2023-10-29 10:07

1、A为矩阵

norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数,(二范数j就是矩阵A的2范数就是 A的转置矩阵乘以A特征根 最大值的开根号)
norm(A,1),返回矩阵的1泛数,就是最大一列的和;
norm(A,'inf') 返回矩阵的无穷泛数,也就是最大一行的和;
norm(A,'fro') 返回矩阵的Frobenius范数。
2、A为向量
norm(A,p) 返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.
norm(A) 返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。
norm(A,inf) 返回max(abs(A))
norm(A,-inf) 返回min(abs(A))

热心网友 时间:2023-10-29 10:05

norm好像只能处理数值型的变量,符号型的不行。所以要用norm就必须把g1转换为数值型,这样反而会带来误差,还是不要用的好。

A为矩阵

norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数,(二范数j就是矩阵A的2范数就是A的转置矩阵乘以A特征根 最大值的开根号)

norm(A,1),返回矩阵的1泛数,就是最大一列的和;

norm(A,'inf') 返回矩阵的无穷泛数,也就是最大一行的和;

norm(A,'fro') 返回矩阵的Frobenius范数。

扩展资料:

如果A为向量

norm(A,p)

返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.

norm(A)

返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。

norm(A,inf)

返回max(abs(A))

norm(A,-inf)

返回min(abs(A))

参考资料来源:百度百科-norm()

热心网友 时间:2023-10-29 10:05

norm好像只能处理数值型的变量,符号型的不行。
所以要用norm就必须把g1转换为数值型,这样反而会带来误差,还是不要用的好。

热心网友 时间:2023-10-29 10:06

帮你修改好了:
clc;clear
f='4*(m-5)^2+(n-6)^2';
x0=[1;1];
m=x0(1,1);n=x0(2,1);
fx=diff(f,'m');%对x求偏导数
fy=diff(f,'n');%对y求偏导数
g=[fx;fy];%梯度
g0=subs(g);%把符号变量转为数值
d0=(-g0);
for
k=0:10
syms
a
ww
x1=x0+a*d0;
m=x1(1,1);n=x1(2,1);
a=solve(diff(subs(f)),'a');
x1=subs(x1);
m=x1(1,1);n=x1(2,1);
g1=subs(g);
c=g0(1,1)^2+g0(2,1)^2;
d=g1(1,1)^2+g1(2,1)^2;%这个用NORM求解就不行,为什么,怎么改
norm(eval(d))
b=d/c;
if
subs(d)<0.0001
k%输出叠代次数
break;
else
d1=-g1+b*d0;
x0=x1;d0=d1;
clear
a;
end
end
x1%最小点坐标
min=4*(m-5)^2+(n-6)^2
这是运行结果:
ans
=
58.8353
ans
=
0
k
=
1
x1
=
5
6
min
=
0
>>

热心网友 时间:2023-10-29 10:07

1、A为矩阵

norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数,(二范数j就是矩阵A的2范数就是 A的转置矩阵乘以A特征根 最大值的开根号)
norm(A,1),返回矩阵的1泛数,就是最大一列的和;
norm(A,'inf') 返回矩阵的无穷泛数,也就是最大一行的和;
norm(A,'fro') 返回矩阵的Frobenius范数。
2、A为向量
norm(A,p) 返回向量A的p范数。即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞.
norm(A) 返回向量A的2范数,即等价于norm(A,2)。
norm(A,inf) 返回max(abs(A))
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