📚Matlab NORM函数深度解读✨
发布时间：2025-04-03 11:16:31来源：
在Matlab的世界里，`norm`函数是一个非常实用的工具，主要用于计算向量或矩阵的范数（Norm）。简单来说，范数是用来衡量向量或矩阵大小的一种方式。无论是数据分析还是工程应用，它都扮演着重要角色。
对于向量而言，`norm`函数默认计算的是欧几里得范数（Euclidean norm），即我们常说的2-范数，其公式为：
\[ \|x\|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} |x_i|^2} \]
这就像给向量赋予了一个“长度”的概念。如果你需要其他类型的范数，比如1-范数（元素绝对值之和）或无穷范数（最大元素绝对值），只需指定参数即可，例如 `norm(x, 1)` 或 `norm(x, inf)`。
而对于矩阵，`norm`函数还能计算诱导范数，如2-范数表示最大奇异值。这些特性使得它成为处理高维数据的强大助手。💡
无论你是初学者还是资深用户，掌握`norm`函数都能让你的工作事半功倍！💪
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