範數是向量的乙個概念，把向量看做是賦範向量空間的乙個從原點出發的點，而範數則是這個空間中的幾何「距離」，作為向量的一種度量而存在。
1.向量組的的範數
我們求這樣的向量組的範數，就是求某種距離，這種距離被稱為：minkowski distance (閩可斯基距離).
而對於距離的度量，和我們對距離的階數(order)定義有關。
ord=1, 該距離又被稱為manhattan distance，曼哈頓距離，如圖中紅藍黃所示。
求距離公式為
ord=2, 該距離又被稱為euclidean distance, 歐幾里得距離，如圖中綠線所示。
求距離公式為
, 該距離又被稱為chebyshev distance, 切比雪夫距離.
求距離公式為
2.矩陣/行列式的範數
以[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]為例
1-範數： 列 絕對值之和 最大值 範數
max=18.
-範數：行 絕對值之和 最大值 範數
max=24.
2-範數：
歐幾里得範數 範數
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範數對於數學的意義？1範數 2範數 無窮範數
要更好的理解範數，就要從函式 幾何與矩陣的角度去理解，我盡量講的通俗一些。我們都知道，函式與幾何圖形往往是有對應的關係，這個很好想象，特別是在三維以下的空間內，函式是幾何影象的數學概括，而幾何影象是函式的高度形象化，比如乙個函式對應幾何空間上若干點組成的圖形。但當函式與幾何超出三維空間時，就難以獲得...
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