向量范数：
0-范数：向量中非零元素的个数。
1-范数：向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x, 1) 。
2-范数：Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。
∞-范数：即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。
-∞-范数：即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数norm(x, -inf)。
p-范数：即向量元素绝对值的p次方和的1/p次幂，matlab调用函数norm(x, p)。
矩阵范数
1-范数：， 列和范数，即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, 1)。
2-范数：，谱范数，即A'A矩阵的最大特征值的开平方。matlab调用函数norm(x, 2)。
∞-范数：，行和范数，即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, inf)。
F-范数：，Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开平方，matlab调用函数norm(A, ’fro‘)。
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正太分布（高斯分布）：
均数是平均数，标准差是每个数与平均数的差值的均方根；简单举例，有一组数：（1.1,1.2,1.3,1.4,15），均数就是1.3，这组数与均数的差值分别是（-0.2，-0.1,0，0.1,0.2），差值的平方数（二次方) 分别为（0.04,0.01,0,0.01,0.04），均方数（平均数的平方）是0.02，均方根（平均数的平方的开方)是0.141，即标准差是0.141。
准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。