矩阵的 Frobenius norm (Frobenius 范数)

有时候为了比较真实的矩阵和估计的矩阵值之间的误差
或者说比较真实矩阵和估计矩阵之间的相似性，我们可以采用 Frobenius 范数。

Frobenius 范数，简称F-范数，是一种矩阵范数，记为 ||·||_F。
定义：设 A= [a_{ij}]_{m\times n}，是一个 m\times n 的矩阵，
称 ||A||_F=\sqrt{tr(A^TA)}=\sqrt{\sum_{i,j}a_{ij}^2} 是矩阵 A 的 Frobenius norm。
用矩阵 B 近似矩阵 A ，即 B=\mathop{\arg\min}_{B} ||A-B||_F。

这个和计算向量的欧氏距离类似哦！

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