Extras din curs
O normă vectorială se defineşte ca o aplicaţie:
care satisface următoarele axiome:
satisface proprietăţile unei norme vectoriale. Ea este cunoscută sub numele de norma Hölder
(sau p-normă).
Particularizând valorile lui p se obţin relaţii de calcul ale unor norme vectoriale uzuale.
Astfel pentru x ∈ Cn : avem:
MATLAB: ||x||B1B se calculează apelând funcţia norm(x,1), ||x||B2B cu norm(x) sau norm(x,2)
şi ||x||BωB cu norm(x,inf)şi în general p-norma Hőlder se calculează cu norm(x, p).
Două norme p
⋅ şi q
⋅ (nu neapărat norme Hőlder), sunt echivalente, dacă există
constantele 1 , 2 0 K K > astfel încât:
K1 ∗ x q ≤ x p ≤ K2 ∗ x q .
Toate normele vectoriale din R n (sau Cn ) sunt echivalente.
Pot fi verificate relativ uşor relaţiile:
Norma matriceală se defineşte axiomatic ca o aplicaţie:
⋅ : Rm × n → R+ , (sau Cm × n → R+)
A → A
care satisface proprietăţile:
la care se adaugă pentru “norme consistente” condiţia suplimentară:
Norma matriceală: Σ Σ
Aij nu este o normă matriceală consistentă.
Norma Frobenius se defineşte ca:
Norma matriceală subordonată unei norme vectoriale p (nu neapărat norma Holder) se
exprimă prin:
O normă matriceală poate fi subordonată la două norme vectoriale:
Se obţin astfel normele matriceale mai des folosite:
unde ρ(⋅) este raza spectrală (vezi cap.9) a matricei A ∗ AT , iar σ (⋅) 2 este valoarea singulară
maximă a matricei A (vezi cap.12).
MATLAB: ||A||B1B se calculează` apelând funcţia norm(A,1), ||A||B2B cu norm(A) sau
norm(A,2), ||A||BωB cu norm(A,inf),iar norma Frobenius ||A||BFB cu norm(A,‘fro’).
Pentru o matrice A Rm n ∈ × avem relaţiile:
În calculele cu matrice se folosesc în mod frecvent următoarele notaţii:
Preview document
Conținut arhivă zip
- Propagarea Erorilor in Rezolvarea Sistemelor de Ecuatii Liniare.pdf