向量范数的等价性

2023-05-16

向量范数的等价

对于任意两个有限维线性空间 V V 上的范数 α,β, 若存在常数 C1>0,C2>0 C 1 > 0 , C 2 > 0 使得 ηV, ∀ η ∈ V ,

ηαC1ηβ,ηβC2ηα ‖ η ‖ α ≤ C 1 ‖ η ‖ β , ‖ η ‖ β ≤ C 2 ‖ η ‖ α

则称 α ‖ ⋅ ‖ α β ‖ ⋅ ‖ β 是等价的。

性质

有限维线性空间中的任意两种向量范数都是等价的。

证明

ξ ξ 是数域为 F F n n 维线性空间 V 的一组基。
1. 首先证明对于 V V 中任意一种范数 , 函数 φ:FnR,φ(X)=ξX φ : F n ↦ R , φ ( X ) = ‖ ξ X ‖ L2 L 2 范数下都是连续的。
对于 V V 中任意一种范数 ,X,YFn, α=ξX,β=ξY, α = ξ X , β = ξ Y ,
|φ(X)φ(Y)|=|ξXξY|=|αβ|αβ=ξ(XY)=i=1n(xiyi)ξi | φ ( X ) − φ ( Y ) | = | ‖ ξ X ‖ − ‖ ξ Y ‖ | = | ‖ α ‖ − ‖ β ‖ | ≤ ‖ α − β ‖ = ‖ ξ ( X − Y ) ‖ = ‖ ∑ i = 1 n ( x i − y i ) ξ i ‖
i=1n(xiyi)ξi=i=1n|xiyi|ξi0,XY ≤ ∑ i = 1 n ‖ ( x i − y i ) ξ i ‖ = ∑ i = 1 n | x i − y i | ‖ ξ i ‖ → 0 , X → Y
因此 φ(X) φ ( X ) 是连续函数。
2. 于是 φ(Y;α)=ξYα φ ( Y ; α ) = ‖ ξ Y ‖ α 在有界闭集 S={YFn:Y2=1} S = { Y ∈ F n : ‖ Y ‖ 2 = 1 } 上连续,又 φ(Y;α) φ ( Y ; α ) S S 内恒大于零,因此在 S 内必有最大值 Cmax>0, C max > 0 , 最小值 Cmin>0, C min > 0 ,
同理可得 φ(Y;β)=ξYβ φ ( Y ; β ) = ‖ ξ Y ‖ β S S 内必有最大值 Dmax>0, 最小值 Dmin>0, D min > 0 ,
3. ηV, ∀ η ∈ V , η=0⃗ , η = 0 → , 则命题显然成立。
否则, η0⃗ , η ≠ 0 → , XFn,X0⃗  ∃ X ∈ F n , X ≠ 0 → 使得 η=ξX, η = ξ X ,
Y=1X2X, Y = 1 ‖ X ‖ 2 X ,
Y2=1, ‖ Y ‖ 2 = 1 , 因此 YS, Y ∈ S ,
于是 ηβηα=ξXβξXα ‖ η ‖ β ‖ η ‖ α = ‖ ξ X ‖ β ‖ ξ X ‖ α
=ξYβξYαX2X2 = ‖ ξ Y ‖ β ‖ ξ Y ‖ α ‖ X ‖ 2 ‖ X ‖ 2
=φ(Y;α)φ(Y;β)[DminCmax,DmaxCmin] = φ ( Y ; α ) φ ( Y ; β ) ∈ [ D min C max , D max C min ]
C1=DminCmax,C2=DmaxCmin, C 1 = D min C max , C 2 = D max C min , 则:
0<C1ηβηαC2 0 < C 1 ≤ ‖ η ‖ β ‖ η ‖ α ≤ C 2

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

向量范数的等价性 的相关文章

  • 物联网工程填空题库押题版

    侧重软件工程 架构设计没有 面向对象和测试均没有 三 填空题 6 物联网工程设计与实施的最后一个阶段的文档是 xff08 xff09 验收报告 8 需求分析是用来获取 xff08 xff09 并对其进行归纳整理的工程 xff0c 该过程是物
  • Word公式居中、自动编号及交叉引用

    Word公式居中 自动编号及交叉引用 本文使用 制表符 43 样式分隔符 的方法将公式居中 此外 xff0c 使用 自动图文集 实现下次公式编辑时 xff0c 可以重复利用该公式的居中样式 1 打开WORD中的 显示 隐藏编辑标记 这样是为
  • Word的”交叉引用“和”插入题注“快捷键设置

    Word的 交叉引用 和 插入题注 快捷键设置 在MSWord2019中 xff0c 可以自定义设置快捷键 方法如下 xff1a 文件 选项 自定义功能区 键盘快捷方式 xff08 自定义 xff09 具体过程如图所示 最后 xff0c 按
  • 【DL】图像去噪中的patch size是什么(1篇文章链接和1段代码)

    图像去噪中的patch size是什么 xff08 1篇文章链接和1段代码 xff09 写在前面 xff0c 因为自己不做图像相关的研究 xff0c 所以具体内容也不敢妄加总结 xff0c 自己感觉貌似就是将一整张图分成一块一块的进行处理
  • MacBook Air M1 + MacTex + VS Code的LaTex教程

    MacBook Air M1 43 MacTex 43 VS Code的LaTex教程 参考博文 xff1a https zhuanlan zhihu com p 107393437 分为6步 xff1a 1 安装MacTex xff1a
  • Linux进程管理-ps

    Linux进程管理 ps ps 命令的基本格式如下 xff1a root 64 localhost ps aux 查看系统中所有的进程 xff0c 使用 BS 操作系统格式 root 64 localhost ps le 查看系统中所有的进
  • Linux进程管理-常见信号

    Linux进程管理 常见信号
  • Linux进程管理-kill

    Linux进程管理 kill kill 从字面来看 xff0c 就是用来杀死进程的命令 xff0c 但事实上 xff0c 这个或多或少带有一定的误导性 从本质上讲 xff0c kill 命令只是用来向进程发送一个信号 xff0c 至于这个信
  • 联想笔记本更换固态硬盘和重装系统

    近期给自己笔记本更换了固态硬盘并且重装了系统 xff0c 在此做一下记录 更换固态硬盘 https jingyan baidu com article 48b37f8d08128f1a6564886b html 将原来机械硬盘更换为固态硬盘
  • public、private和protected的区别

    public xff1a 声明方法和属性可以被随意访问 Protected xff1a 声明的方法和属性只能被类本身和其继承子类访问 private xff1a 只能被定义属性和方法的类访问 private 是完全私有的 只有当前类中的成员
  • java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.jdbc.support.JdbcTransactionManager

    这个错误出现的原因可能是导入的依赖版本过低 xff0c 我的跟新到这个版本就可以了 xff0c 要添加比较新的依赖 span class token generics function span class token punctuatio
  • 关于创建React App的8个有趣事实

    来源 xff1a https medium com xff0c 作者 xff1a Jennifer Fu 翻译 xff1a 前端外文精选 你所知道的一些事情 xff0c 你可能不知道的一些事情 Create React App是搭建Reac
  • 查询“ 01 “课程比“ 02 “课程成绩高的学生的信息及课程分数

    这个是一个比较经典的sql面试题 xff0c 面试的难度挺大的 xff0c 这里我将详细讲解 xff0c 怎么使用这个方法进行查询操作 student Sid Sname Sage Ssex Sid 学生编号 Sname 学生姓名 Sage
  • localhost可以访问,使用ip地址失败

    场景 使用手机访问同一局域网内的电脑 xff0c 无法访问的问题 xff0c 前段使用的是vue的框架 Vue的框架配置 在package json中 34 dev 34 34 webpack dev server host 0 0 0 0
  • 修改Linux配置文件后,让其生效的办法

    方法一 下面这个命令 xff0c 可以使所有用户都可以生效 xff0c 但是需要重新启动服务器 xff0c 如果是企业服务器 xff0c 极其不建议重新启动 xff0c 如果允许可以重启 项目中 xff0c 这个命令一般是java通过ssh
  • 在Windows上使用nginx具体步骤

    首先下载Windows版本的nginx http nginx org en docs windows html 直接将文件解压 xff0c 然后直接在有nginx exe同级的目录下执行cmd 当然你也可以双击下图红框中的文件 xff0c
  • Linux重启nginx服务

    1 方法一 到nginx下面的sbin目录下执行 nginx s reload 2 方法二 如果第一种不生效 xff0c xff08 项目背景 xff09 实际项目不生效 xff0c 也即部署到nginx下面的vue项目 xff0c 已经更
  • 静态方法调用yml配置文件中的值

    目录 一 概念讲解二 正确方式正确方法一正确方法二 可能遇到的问题 一 概念讲解 获取配置文件的注解方式有 64 value 64 ConfigurationProperties xff0c 这两种方式遇到下列情况都会失效 xff1a 属性
  • 2022IDEA搭建springMvc项目

    springmvc项目搭建 一 创建maven项目二 Add Framework Support三 添加依赖并配置maven四 配置前端控制器 96 DispatcherServlet 96 五 配置SpringMVC XML文件六 创建c
  • Error creating bean with name ‘mySwaggerResourceProvider‘

    多种情况都会导致此错误的产生 造成原因1 依赖冲突 xff1a 当maven导入项目的依赖A与导入项目的依赖B都依赖于依赖C xff0c 如下图所示 xff0c 都依赖于guava 也就是依赖C xff0c 因为依赖A与依赖B都有依赖C的依

随机推荐

  • Contents have difference only in line separators

    问题描述 xff1a idea关联上git xff0c 文件更改完 xff0c 然后ctrl 43 z回退到未更改之前 xff0c 但是git上的commit还是有此文件 xff08 表示有更改的地方 xff09 xff0c 如下图所示 红
  • valid prop: custom validator check failed for prop “size“.

    问题现象 xff0c 如下图所示 解决方案 xff1a 第一步 xff1a 首先确定出问题的 vue页面 xff0c 如上图所示 xff0c 是c view business product product manage vue 文件出现的
  • 装饰器

    装饰器 由于函数也是一个对象 xff0c 而且函数对象可以被赋值给变量 xff0c 所以 xff0c 通过变量也能调用该函数 span class prompt gt gt gt span class function span class
  • yolov5 识别效果不好如何判断原因

    yolov5 训练完模型以后发现 对测试图片的识别效果不好 那么这个时候该怎么办呢 是过拟合还是欠拟合了呢 怎么判断呢 欠拟合 机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力 xff0c 泛化能力强的模型才是好模型 xff0c 对于训练好的模型
  • STM32F303RE 四个ADC同步规则采样

    STM32F303RE 芯片有4个ADC 采样频率据说能达到5Mbsps 已经算是非常高的了 比较适合做采样 参考文章 STM32三个ADC同步规则采样 参考上面的配置文章 经过不断的失败和重复尝试 最后终于搞通了 其中遇到了好几个错误 也
  • Python虚拟环境导出包安装到另一台电脑的方法

    Python虚拟环境导出包安装到另一台电脑的方法 环境 xff1a Windows 版 Python Python 3 6 8可以用自带的命令建立虚拟环境 xff0c 不用安装另外的如 virtualenv virtualenvwrappe
  • C# System.Numerics.Math.Sin 计算对边和临边

    在 C 中 xff0c 使用 System Numerics 中的 Math Sin 计算 36 869898 度角的正弦值可以通过以下代码实现 xff1a span class token keyword using span span
  • HTTP 错误 401.0 - Unauthorized 的解决方案

    我的项目突然间报这个错误 HTTP 错误 401 0 Unauthorized 您无权查看此目录或页面 最可能的原因 通过身份验证的用户无权访问处理请求所需的资源 可尝试的操作 查看失败请求跟踪日志以获取有关此错误的其他信息 有关详细信息
  • 卡尔曼滤波,最最容易理解的讲解.找遍网上就这篇看懂了.

    学习卡尔曼滤波看了4天的文章 硬是没看懂 后来找到了下面的文章一下就看懂了 我对卡尔曼滤波的理解 我认为 卡尔曼滤波就是把统计学应用到了滤波算法上 算法的核心思想是 根据当前的仪器 34 测量值 34 和上一刻的 34 预测量 34 和 3
  • HTTP status Code 412 未满足前提条件的解决方法之一

    最近网站老是报告错误 ajax返回状态为 error 思来想去不知道为啥 后来跟踪了下 发现是在请求某个页面的时候会返回412错误 而这个页面的请求是通过jquery 的 34 panel 34 load 34 http 34 方法去请求的
  • RabbitMQ入门 用途说明和深入理解

    RabbitMQ 在上一家公司已经接触过了 但是懵懵懂懂的 不是很清楚 具体怎么个逻辑 这次公司打算搭建新的系统 领导要求研究一下MQ 经过研究得出的结论是 MSMQ的设计理念不适合做系统的底层框架 他不适合做分布式系统 最主要的是 MSM
  • KEIL软件的Error: Flash Download failed - Could not load file '..\OBJ\Template.axf'解决思路

    第一个知识点 axf是编译后生成的文件 这个文件是用来写入单片机的 如果不存在这个文件 首先要看一下 是不是有编译错误 编译错误肯定不会出这个文件的 第二个知识点 这个文件的路径是可以指定的 在Options for Target Temp
  • 数学分析 反函数存在性定理,连续性定理与求导定理

    反函数存在性定理 若函数 y 61 f x x D f 是严格单调增加 xff08 减少 xff09 的 xff0c 则存在它的反函数 x 61 f 1 y R f X xff0c 并且 f 1 y 也是严格单调增加 xff08 减少 xf
  • css高度塌陷和外边距塌陷的原因及解决办法

    1 高度塌陷 xff08 原因 xff0c 如何解决 xff09 概念介绍 高度塌陷 xff1a 子元素设置浮动后就会脱标 脱离标准流进入浮动流 xff0c 如果此时父元素没有设置高度 xff0c 那么父元素高度就会为0 xff0c 形成所
  • 黎曼可积的充分必要条件 (3)

    推论 1 闭区间上的连续函数必定可积 证明 xff1a f x 在闭区间 a b 连续 xff0c 则有界且一致连续 因此 xff0c gt 0 gt 0 x x a b 若 x x lt 则
  • 定积分的基本性质4 绝对可积性

    性质4 绝对可积性 若 f x 在 a b 上可积 xff0c 则 f x 也在 a b 上可积 xff0c 且 b a f x d x b a f x d x 证明
  • trace (矩阵的迹) 的性质

    trace 矩阵的迹 的性质 性质1 t r A m n B n m 61 t r B A t r A m
  • 可逆线性变换

    线性变换的逆变换 对于线性空间 V V 上的任意一个线性变换 f f 若存在 V V 上的一个变换 g g 使得 f g 61 g f 61 I f
  • 矩阵的秩的性质

    定理 1 对于任意一个矩阵 A m n A m n 对于 A A 的任意一个 s s 行
  • 向量范数的等价性

    向量范数的等价 对于任意两个有限维线性空间 V V 上的范数 若存在常数 C 1 gt 0 C 2 gt 0 C 1 gt