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Eine Matrixnorm ist eine Abbildung
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⋅
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:
K
(
n
,
n
)
→
R
{\displaystyle ||\cdot ||:K^{(n,n)}\rightarrow \mathbb {R} }
und erfüllt folgende Eigenschaften:
Definitheit:
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A
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≥
0
{\displaystyle ||A||\geq 0}
(Gleichheit nur für
A
=
0
{\displaystyle A=0}
)
Homogenitaet:
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λ
A
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=
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λ
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⋅
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A
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{\displaystyle ||\lambda A||=|\lambda |\cdot ||A||}
Dreiecksungleichung:
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A
+
B
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≤
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A
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|
+
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|
B
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{\displaystyle ||A+B||\leq ||A||+||B||}
Außerdem gibt es submultiplikative Matrixnormen, die ebenso folgende Eigenschaften erfüllen:
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A
⋅
B
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≤
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A
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⋅
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B
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{\displaystyle ||A\cdot B||\leq ||A||\cdot ||B||}
Eine Matrixnorm
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⋅
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M
{\displaystyle ||\cdot ||_{M}}
heißt induziert von einer Vektornorm
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⋅
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V
{\displaystyle ||\cdot ||_{V}}
, falls gilt:
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A
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M
=
sup
x
≠
0
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A
x
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V
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|
x
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V
{\displaystyle ||A||_{M}=\sup _{x\not =0}{\frac {||Ax||_{V}}{||x||_{V}}}}
.
Siehe auch: Vektornorm , Normierter Raum