《数值分析》-- 向量和矩阵的范数Ax=b的误差分析

Posted 胜天半月子

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了《数值分析》-- 向量和矩阵的范数Ax=b的误差分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录


一、向量和矩阵的范数

范数用来度量向量和矩阵的大小。

1.1 向量的范数

  • 定义
  • 常用范数

1.2 矩阵的范数

  • 定义
  • 定理


二、误差分析

  • 数据扰动


    δ x = A − 1 δ b = > ∣ ∣ δ x ∣ ∣ < ∣ ∣ A − 1 ∣ ∣ ⋅ ∣ ∣ δ b ∣ ∣ \\delta x = A^-1 \\delta b => ||\\delta x|| < || A^-1|| · ||\\delta b|| δx=A1δb=>δx<A1δb
    ∣ ∣ b ∣ ∣ = ∣ ∣ A x ∣ ∣ ||b|| = ||Ax|| b=Ax ≤ \\le ∣ ∣ A − 1 ∣ ∣ ⋅ ∣ ∣ x ∣ ∣ = > || A^-1|| · ||x|| => A1x=> 1 ∣ ∣ x ∣ ∣ \\frac 1||x|| x1 ≤ \\le ∣ ∣ A ∣ ∣ ∣ ∣ b ∣ ∣ \\frac ||A||||b|| bA




总结


  • 理论

以上是关于《数值分析》-- 向量和矩阵的范数Ax=b的误差分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

向量和矩阵的范数Ax=b的误差分析

数值分析 向量的范数 证明 x-y

向量的范数

2.7 数值分析: 向量的范数

2.8 数值分析: 矩阵的范数

Eigen:按行计算矩阵的范数,比在向量上迭代计算它们要慢