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Résumé de la discussion (messages les plus récents en premier)
- Capistran
- 03-06-2026 17:19:38
Merci @DeGeer
@yoshi, Comme expliqué dans mon message... c'est la première fois que je post, donc il s'agit d'une fausse manip de ma part, je m'en excuse (je n'avais même pas vu que j'avais posté 2 fois).
- yoshi
- 03-06-2026 16:52:58
Bonsoir,
@capistran.
Simple question : pourquoi poster 2 fois le même (ou pratiquement) message à 12 min d'intervalle ?
Comme membre de Bibmaths, tu pouvais simplement le modifier (ce qui n'est pas possible pour un Invité)...
@+
Yoshi
- Modérateur -
- DeGeer
- 03-06-2026 15:57:48
Bonjour
La norme de Frobenius est celle qui dérive du produit scalaire (ou du produit hermitien). Elle correspond à la norme 2.
- Capistran
- 03-06-2026 15:45:25
Bonjour,
Je travaille sur un algorithme de machine learning qui utilise la norme de Frobenius.
L'objectif est de minimiser ça :
\[
\min_{\alpha}
\|U_{\mathrm{next}}-(U_{\mathrm{prev}}+H\Theta_u\alpha)\|_F^2
+\lambda\|\alpha\|_F^2
\]
Mais je ne comprend pas à quoi elle sert, et quelle est la différence avec la norme L2 (je n'ai pas fais beaucoup de math dans mes études, je suis plutôt physique-chimie...)
Si vous voulez la ref de l'article :
"Unrolled-SINDy: A Stable Explicit Method for Non linear PDE from Sparsely Sampled Data"
Est ce que quelq'un pourrait m'expliquer svp ?
(si j'ai mal rédigé ce message, pas assez détaillé etc, je m'excuse c'est la première fois que je post)
Enfin, si vous avez des ressources (cours pdf en ligne, vidéo de math...) qui puisse m'être utile selon vous, je prend avec plaisir !
Merci par avance
Capistran







