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|| ||， 这个数学符号是范数。 一、范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。 定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。 注：在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。 二、如果线性空间上定义了范数，则称之为赋范线性空间。 1、范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。 定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。 注：在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。 2、矩阵范数（matrix norm）是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念，是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现，这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。 矩阵范数却不存在公认唯一的度量方式。 扩展资料：范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。 参考资料：范数_百度百科

{|} {x∈A|p(x)} 使命题p(x）为真的A中诸元素之集合 |左边的是代表元素，代表的是元素的类型（数，点等），右边的是它的规律。 例如：{x|x=2n,n∈Z}就是偶数集，：{x|x=2n+1,n∈Z} 就是奇数集，{（x,y）|y=x}就是函数y=x直线上所有的点的集合 你可以在高一数学（人教版）目录后的一页翻到《本书部分数学符号》上面集合的符号意义应有尽有。