在Matlab中，`norm`函数是一个强大的工具，可以轻松计算向量或矩阵的范数！无论是学习线性代数还是处理数据科学问题，掌握它都非常实用。💖
一、向量范数
向量的范数用来衡量向量的大小。常见的有欧几里得范数（即2-范数），使用公式：
`norm(v)` 或 `norm(v, 2)` 即可计算。此外，还可以选择其他类型，比如1-范数（元素绝对值之和）、无穷范数（最大绝对值）。💡
二、矩阵范数
矩阵范数则描述了矩阵的整体“规模”。默认情况下，`norm(A)` 返回的是A的最大奇异值，即2-范数。若想计算Frobenius范数（所有元素平方和开根号），可以用 `norm(A, 'fro')`。还有1-范数和无穷范数，分别表示列和行的最大绝对值和。💻
三、实际应用
无论是在信号处理、图像分析还是机器学习领域，范数都扮演着重要角色。例如，在优化问题中，范数常用于约束条件或正则化项。有了Matlab的帮助，一切都变得简单高效！🌟
掌握这些技巧后，你就能更灵活地运用Matlab啦！✨
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