【一.向量范数的几何直观理解】
我们知道,一个函数:f:Rn↦R 被称为Rn空间的一个范数,如果它满足以下三条性质:(以下以∥⋅∥来代表这个函数)
(1)正定性:∥x∥≥0,∀x∈Rn,且:∥x∥=0⟺x=0;
(2)齐次性:∥cx∥=∣c∣⋅∥x∥,∀x∈Rn,c∈R;
(3)三角不等式:∥x+y∥≤∥x∥+∥y∥,∀x,y∈Rn;
接下来,我们将从几何角度理解范数:首先,在有一个范数的情况下,我们可以在Rn空间中画出一个单位球S≜{x∣x∈Rn,∥x∥≤1}.为了有一个简单的直观理解,我们给出二维情形下,几个常见范数的单位球图像:
这个单位球显然有以下几个性质:
(1)关于原点对称,即∀x∈S,均有−x∈S;
(2)是一个有界闭集,且零向量0是它的一个内点;
(3)是一个凸集:这点由范数满足的三角不等式保证;
范数的几何直观理解就是,如果一个非零向量x的端点落在这个单位凸球的边界上,那么∥x∥=1;否则,如果ax的端点落在这个单位凸球的边界上,那么∥x∥=∣α∣.
【二.从几何上定义向量范数】
一个重要结论是:几何上,一个范数和一个满足以上三个条件的凸球一一对应。也就是说,范数能定义一个单位凸球;反过来,如果有了一个满足以上三条性质的凸集,那么可以唯一定义一个向量范数。
假设我们有了一个满足以上三个性质的凸集C,定义一个映射:
∥⋅∥B:Rn↦R:∥x∥=sup{t≥0∣tx∈C}−1
那么这个映射就是该凸集定义的一个向量范数。
哈哈,上面这个式子是否很难理解呢?其实它理解起来很简单,和之前范数的几何理解一样:在我们定义这样一个凸集之后,如果一个非零向量x的端点落在这个凸集的边界上,那么∥x∥=1;否则,如果ax的端点落在这个凸集的边界上,那么∥x∥=∣α∣.
我们需要证明:这样定义的这个映射满足范数定义中的三条性质,这样才能说这个映射是一个向量范数。
证明:
(1)正定性:由定义,∥x∥B≥0,∀x∈Rn自然地满足。由于零向量0是集合C的一个内点,也就是说存在一个0的小领域包含于C,因此显然:∥x∥B=0⟺x=0;
(2)齐次性:∀x∈Rn,c∈R,
∥cx∥B=sup{t≥0∣tx∈C}−1=∣c∣⋅sup{t≥0∣tx∈C}−1=∣c∣⋅∥x∥B
(3)三角不等式:
设 x,y∈Rn,如果 x,y 都为0,显然三角不等式成立;
如果x,y至少有一个不为0,那么:
∥x∥B+∥y∥Bx+y=∥x∥B+∥y∥B∥x∥B∥x∥Bx+∥x∥B+∥y∥B∥y∥B∥y∥By
由∥⋅∥B定义: ∥x∥Bx∈C,∥y∥By∈C.
再联系到∥x∥B+∥y∥B∥x∥B+∥x∥B+∥y∥B∥y∥B=1,C是一个凸集,所以:
∥x∥B+∥y∥Bx+y∈C,于是∥∥∥∥x∥B+∥y∥Bx+y∥∥∥B≤1,于是∥x+y∥B≤∥x∥B+∥y∥B;
综上,证毕。
从上面我们看到了:一个向量范数和一个Rn空间的一个凸集一一对应。所以我们有了另一种定义向量范数的方式:画一个凸集即可(当然,这个凸集要满足上面说的几条性质),然后我们就可以说,看:我定义了一个向量范数。
很酷,不是吗?