矩阵的2范数计算公式

矩阵的2范数可以使用以下公式进行计算：

∣ ∣ A ∣ ∣ 2 = λ m

其中，λ m 是 A T A 的最大特征值的平方根。

这个公式可以解释为，矩阵 A 的2范数等于 A T A 的最大特征值的平方根。

以下是一个示例代码，演示如何计算矩阵的2范数：

import numpy as np

# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 计算 A 的2范数
norm_2 = np.linalg.norm(A, ord=2)

print("Matrix 2-norm:", norm_2)

输出结果为：

Matrix 2-norm: 5.464985704219043