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矩阵范数函数及计算指导

【摘要】:“矩阵范数”函数计算输入矩阵的范数。通过连接至输入矩阵的数据确定使用的多态实例,也可以手动选择实例。范数—||A||1是输入矩阵列之和的最大值绝对值。图9-24 “矩阵范数”函数节点F-范数-||A||f等于,diag表示矩阵ATA的对角元素并且AT是A的转置。图9-25 求解矩阵范数1.矩阵平方根该函数用于计算输入矩阵的平方根。同样的,矩阵的幂、指数和对数求解均可以此类推进行理解。

范数对于矩阵相当于距离对于路程,不同的是,一个定义在平面线上,一个定义在线性空间上。范数的本质是描述线性空间中元素的“长度”“大小”与“距离”。

“矩阵范数”函数计算输入矩阵的范数。通过连接至输入矩阵的数据确定使用的多态实例,也可以手动选择实例。函数节点如图9-24所示。

范数类型:表明用于计算范数的范数类型。

978-7-111-53194-4-Chapter09-37.jpg 2-范数—||A||2是输入矩阵的最大奇异值。

978-7-111-53194-4-Chapter09-38.jpg 范数—||A||1是输入矩阵列之和的最大值绝对值。

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图9-24 “矩阵范数”函数节点

978-7-111-53194-4-Chapter09-40.jpg F-范数-||A||f等于,diag(ATA)表示矩阵ATA的对角元素并且AT是A的转置。

978-7-111-53194-4-Chapter09-41.jpg 无穷范数—||A||是输入矩阵行之和的最大绝对值。

求解输出矩阵最大奇异值的程序框图如图9-25所示。(www.chuimin.cn)

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图9-25 求解矩阵范数

1.矩阵平方根

该函数用于计算输入矩阵的平方根。函数节点如图9-26所示。与一般数据的平方根求解相同,矩阵的平方根求解为可以理解为矩阵中各元素的平方根求解。同样的,矩阵的幂、指数和对数求解均可以此类推进行理解。

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图9-26 矩阵平方根求解

2.逆矩阵

由于矩阵的乘法不满足交换律,所以在求解过程中引入逆矩阵的概念,对于矩阵AB,若AB=BA=E,则AB互为可逆矩阵。