フロベニウスノルムとは? わかりやすく解説

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フロベニウスノルム

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/05/14 05:30 UTC 版)

行列ノルム」の記事における「フロベニウスノルム」の解説

p = 2場合はフロベニウスノルム (Frobenius norm) またはヒルベルト=シュミットノルム (Hilbert–Schmidt norm) と呼ばれる後者は普通、ヒルベルト空間作用素限定して使われる)。このノルムはいくつ異なる定義があるが、 ‖ A ‖ F = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n | a i j | 2 = tr ⁡ ( A ∗ A ) = ∑ i = 1 min { m , n } σ i 2 {\displaystyle \|A\|_{F}={\sqrt {\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}|a_{ij}|^{2}}}={\sqrt {\operatorname {tr} (A^{*}A)}}={\sqrt {\sum _{i=1}^{\min\{m,n\}}\!\!\!\!\sigma _{i}^{2}}}} のように書くことができる。ここで A∗ は行列 A の随伴、σi は行列 A の特異値tr行列のトレース表わす。フロベニウスノルムは Kn 上のユークリッドノルムと似て行列空間上の行列を単にベクトル見なした)標準内積から得られるノルムになっている。 フロベニウスノルムは劣乗法的である。数値線型代数学において有益であり、またフロベニウスノルムは誘導ノルムより計算容易なことが多い。

※この「フロベニウスノルム」の解説は、「行列ノルム」の解説の一部です。
「フロベニウスノルム」を含む「行列ノルム」の記事については、「行列ノルム」の概要を参照ください。

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