矩阵范数计算公式通常有以下几种形式：
1. 二范数（最大奇异值范数）：
\[ \|A\|_2 = \max_{\|x\|_2=1} \|Ax\|_2 \]
其中，\(\|A\|_2\) 表示矩阵 \(A\) 的二范数，\(\|x\|_2\) 表示向量 \(x\) 的二范数。
2. 一范数（列和范数）：
\[ \|A\|_1 = \max_{i} \sum_{j} |a_{ij}| \]
其中，\(\|A\|_1\) 表示矩阵 \(A\) 的一范数，\(a_{ij}\) 表示矩阵 \(A\) 的第 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素。
3. 无穷范数（行和范数）：
\[ \|A\|_\infty = \max_{j} \sum_{i} |a_{ij}| \]
其中，\(\|A\|_\infty\) 表示矩阵 \(A\) 的无穷范数，\(a_{ij}\) 表示矩阵 \(A\) 的第 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素。
这些范数在矩阵理论、数值分析等领域都有广泛的应用。
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