采用·matlab实现最小范数方法，包括1范数，2范数，核范数

最小范数方法通常用于解决线性方程组的稀疏解法问题。在matlab中，可以采用以下方式实现1范数、2范数和核范数的最小范数方法：

1. 1范数最小化方法：

function x = min_norm_1(A, b)
% A：系数矩阵
% b：常数向量
% x：待求解向量

[m, n] = size(A);
cvx_begin quiet
variable x(n);
minimize(norm(x,1));
subject to
    A*x == b;
cvx_end
end

2. 2范数最小化方法：

function x = min_norm_2(A, b)
% A：系数矩阵
% b：常数向量
% x：待求解向量

[m, n] = size(A);
cvx_begin quiet
variable x(n);
minimize(norm(x,2));
subject to
    A*x == b;
cvx_end
end

3. 核范数最小化方法：

function X = min_norm_nuclear(A, b)
% A：系数矩阵
% b：常数向量
% X：待求解矩阵

[m, n] = size(A);
cvx_begin quiet
variable X(m,n);
minimize(norm_nuc(X));
subject to
    A*X(:) == b;
cvx_end
end

其中，`cvx_begin`和`cvx_end`是Matlab中用于定义凸优化问题的关键字。`norm`表示向量的范数，`norm_nuc`表示核范数。以上代码中，我们采用了cvx库来实现最小范数方法。