范数
- 引入范数
我们很容易比较两个数的大小， 2< 3 , 4<9。
但是如果想比较的是向量怎么比较呢？例如（0，0，7，8） 和 （1，2，3，4）谁的长度大？
其实这个问题很不严谨， 因为我们现在还没有定义什么是这两个向量的长度。所以引入范数概念
现在，我们可以简单理解范数的意义就是，衡量一个多维向量的长度。范数越大，向量的长度也就越大
2.常用的范数
注意：向量的2范数即为向量的F范数，是一个概念；矩阵的2范数 跟 矩阵的F范数不是一个概念，矩阵A的2范数等于A的最大奇异值，矩阵的F范数等于该矩阵所有非零奇异值平方和的正平方根。（PS:严格来说不存在"矩阵的2范数"这种叫法，准确的来说应该叫"矩阵的诱导L2范数或谱范数"）
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