Norm
Restituisce la norma di una matrice o vettore.
double vector::Norm(
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Parametri
norma
[in] Ordine della norma
Valore Restituito
Norma della matrice o vettore
Note
- VECTOR_NORM_INF è il valore massimo assoluto tra gli elementi del vettore.
- VECTOR_NORM_MINUS_INF è il valore minimo assoluto di un vettore.
- VECTOR_NORM_P è la p-norma del vettore. Se norm_p=0, allora questo è il numero di elementi vettoriali diversi da zero. norm_p=1 è la somma dei valori assoluti degli elementi del vettore. norm_p=2 è la radice quadrata della somma dei quadrati dei valori degli elementi del vettore. Norma-p può essere negativa.
- MATRIX_NORM_FROBENIUS è la radice quadrata della somma dei quadrati dei valori degli elementi della matrice. La norma di Frobenius e la P2-norma vettore sono compatibili.
- MATRIX_NORM_SPECTRAL è il valore massimo dello spettro della matrice.
- MATRIX_NORM_NUCLEAR è la somma dei valori singolari della matrice.
- MATRIX_NORM_INF è la massima p1-norma vettore tra i vettori verticali della matrice. La matrice norm-inf e il vettore norm-inf sono compatibili.
- MATRIX_NORM_MINUS_INF è la minima p1_norma vettore tra i vettori verticali della matrice.
- MATRIX_NORM_P1 la massima p1-norma vettore tra i vettori orizzontali della matrice.
- MATRIX_NORM_MINUS_P1 è la minima p1_norma vettore tra i vettori orizzontali della matrice.
- MATRIX_NORM_P2 è il valore singolare più alto della matrice.
- MATRIX_NORM_MINUS_P2 è il valore singolare più basso di una matrice.
Un semplice algoritmo per calcolare la P-norma di un vettore in MQL5:
double VectorNormP(const vector& v,int norm_value)
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Esempio in MQL5:
matrix a= {{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}};
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Esempio in Python:
import numpy as np
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