|| ||， 这个数学符号什么意思？
这是电路中的符号吧。
有时为了便于标记，可以用两条平行的直线来表示电阻之间的并联关系。
你这式子的分子应该就是表示电感在电路中的阻抗jwL和后面的R并联。
“±” 表示正或负，正负号在数学中可以用来表示有理数的正负或者对数进行四则运算中的加减运算。正负号在中学物理中不是单一的概念，它有的等同于数学中有理数的正负，有的则用来表示物理量的性质、方向，情况较为复杂。具体有以下三种情况：
1、“±”这个数学符号表示正、负如±1：表示+1、-1。
2、表示加、减如3±1：表示3+1=4、3-1=2。
3、表示误差：如10±1：表示这个数在10-1与10+1即9与11之间。
扩展资料
输入的方法
1、wps 正负号输入
WPS2003为例：单击：“插入”、“符号”、“拉丁语-1”，然后找到正负号，单击就输入文档里了。
2、在word中输入正负号
菜单栏、插入、特殊符号、数学符号，第一排最后一个就是了。
3、可以把输入法调整到智能ABC状态，然后输入V1，翻页查找。
4、按住ALT 然后按0177，松开ALT，就是“±”
5、用搜狗输入法或百度输入法输入“zhengfu”即可。
参考资料来源：百度百科-正负号
|| ||， 这个数学符号是范数。
一、范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。
定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。
注：在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。
二、如果线性空间上定义了范数，则称之为赋范线性空间。
1、范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。
定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。
注：在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。
2、矩阵范数（matrix norm）是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念，是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现，这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。
矩阵范数却不存在公认唯一的度量方式。
扩展资料：
范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。
参考资料：范数_百度百科
解答如下：
是求范数的意思。
给你列出几个常用的范数吧：若x=(x1, x2, x3,..., xn) 则有：
1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
2-范数：║x║2=(│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2)^1/2
∞-范数：║x║∞=max(│x1│,│x2│,…,│xn│)、
资料拓展：
（1）范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。
（2）范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。定义范数的矢量空间是赋范矢量空间；同样，定义半范数的矢量空间就是赋半范矢量空间。
（3）在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。
（资料来源：百度百科：范数）
是求范数的意思。给你列出几个常用的范数吧：
若x=(x1, x2, x3,..., xn) 则有：
1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
2-范数：║x║2=(│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2)^1/2
∞-范数：║x║∞=max(│x1│,│x2│,…,│xn│)
我看过你那个文献，里面指的是2-范数。 祝你好运～
这个符号表示【范数】。
【范数】是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，是一个函数，其为矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数反而可以为非零的矢量赋予零长度。
【常用范数】
这里以C^n空间为例，R^n空间类似。
最常用的范数就是p-范数。若x=[x1,x2,...,xn]^T，那么
║x║p=(|x1|^p+|x2|^p+...+|xn|^p)^{1/p}
可以验证p-范数确实满足范数的定义。其中三角不等式的证明不是平凡的，这个结论通常称为闵可夫斯基(Minkowski）不等式。
当p取1，2，∞的时候分别是以下几种最简单的情形：
1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│
2-范数：║x║2=（│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2）^1/2
∞-范数：║x║∞=max（│x1│，│x2│，…，│xn│）
其中2-范数就是通常意义下的距离。
对于这些范数有以下不等式：║x║∞ ≤ ║x║2 ≤ ║x║1 ≤ n^{1/2}║x║2 ≤ n║x║∞
另外，若p和q是赫德尔（Hölder）共轭指标，即1/p+1/q=1，那么有赫德尔不等式：
|| = ||x^H*y| ≤ ║x║p║y║q
当p=q=2时就是柯西-许瓦兹（Cauchy-Schwarz）不等式。
【范数-百科】
http://baike.baidu.com/view/637132.htm#1
这表示范数。
