L2范数 欧氏范数

L2范数 欧氏范数就是我们常说的 2 范数 L2 范数对于一个三维向量 X x1 x2 x3 欧氏范数 X x1 2 x2 2 x3 2 1 2 欧几里德空间 则是在上再添加一些内容 欧几里德结构

 

就是我们常说的2范数,L2范数
对于一个三维向量X=(x1,x2,x3)
欧氏范数 ||X||=[(x1)^2+(x2)^2+(x3)^2]^(1/2)

 

欧几里德空间,则是在上再添加一些内容:欧几里德结构。为了做欧氏几何,人们希望能讨论两点两点间的距离,直线或向量间的夹角。一个自然的方法是在上,对任意两个向量、,引入它们的“标准内积”(一些文献上称为点积,记为): 也就是说,中的任意两个向量对应着一个非负实数值。 我们把及这样定义的内积,称为上的欧几里德结构;此时的也被称为n维欧几里德空间,内积"<,>"称为欧氏内积。利用这个内积,可以建立距离、长度、角度等概念:向量的长度: 这里的长度函数满足范数所需的性质,故又称为上的“欧氏范数“!。

 

本帖最后由 kkkcat001 于 2009-9-14 16:45 编辑

范数就是对一个集合,抽取的特征值,也可以说是泛空间中的一个投影,主要作用是信息压缩,同时为研究族的共性,例如群变换下能够凸显的性质,作好准备.对于一个具体的向量,有很多种范数.乱写的.至于为何选取||X||=[(x1)^2+(x2)^2+(x3)^2]^(1/2),是在蕴涵坐标系存在情况下,表达对于原点无方向差异性的效果,是向量的测度标量,是当时的绝对空间(坐标系,对于观测者来说),可以感受的一个重要的效果性质

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编程小号
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