在数学和工程领域，范数（Norm） 是衡量向量或矩阵大小的重要工具。而在MATLAB中，`norm()` 函数正是计算范数的利器！🤔 无论是处理线性代数问题，还是优化算法，掌握 `norm()` 都能事半功倍。

首先，让我们明确它的基本用法：

- 向量范数：`norm(v)` 默认返回的是欧几里得范数（即2范数）。例如，`norm([1, 2, 3])` 返回值为 √(1² + 2² + 3²) = √14 ≈ 3.74。

- 矩阵范数：若输入的是矩阵，则默认返回的是2范数（最大奇异值）。比如，对于一个矩阵 A，`norm(A)` 就是其最大的奇异值。

此外，通过指定参数可以计算不同类型的范数：

- 使用 `p=1` 表示1范数（列和的最大值）。

- 使用 `p=inf` 表示无穷范数（行和的最大值）。

- 使用 `p='fro'` 表示Frobenius范数（所有元素平方和开根号）。

💡 小贴士：结合实际场景灵活选择范数类型，可以更精准地分析数据特性哦！例如，在图像处理中，Frobenius范数常用于衡量矩阵差异。

总之，`norm()` 是MATLAB中不可或缺的工具，掌握它不仅能提升效率，还能帮助我们更好地理解数值计算背后的逻辑！🚀 MATLAB 范数 编程