如何理解矩阵范数
在一维或者二维的世界里，我们有映射（或者函数），一个值通过一个映射关系（或函数）变成了另一个值，这时候一个函数就代表了这种映射关系。在这个情况下，我们的自变量，是一维的，是一个数。
当情况上升之后，当自变量是二维呢，比如说，自变量是一个向量。这时候，这种映射关系（或者函数关系）可以用矩阵来表示。一个向量，作用在这个矩阵上，变成了另一个向量。
而范数（norm），也就是我们说的模，其实它是带有“长度”的概念的，它是表示这个变化过程大小的一个度量，它用来表示这个矩阵的某种大小。它是一个函数，它把不能比较大小的向量（矩阵）转化成实数，这样就可以用来比较大小了。
也可以认为，矩阵是一种力，它作用在一个向量（或者矩阵）上面，会改变他们的一些属性，比如大小，方向。
