Supongamos que %-%-% es una matriz real %-%-% y tenemos que encontrar %-%-% para %-%-%. ¿Cuál es la forma más eficiente de calcular %-%-%?
Este es un enfoque ingenuo que se me ocurre. Muestra de puntos aleatorios %-%-% en la unidad hiperesfera , calculando %-%-% para cada uno de ellos y tome el máximo. Lo que me gustaría saber es el tiempo de ejecución de este enfoque para el "promedio" A, y cómo podemos optimizar esto para clases especiales de matrices (como Diagonal, Orthonormal, etc.)?
En el lado negativo, hay un resultado por mí mismo y Julien Hendrickx de que la matriz %-%-%-no-norma es NP-difícil de aproximar cada vez que %-%-% no es %-%-% o %-%-%.
En el lado positivo, la tesis M.S. de Daureen Steinberg tiene un algoritmo eficiente para calcular la norma %-%-%-%-no de una matriz no negativa (véase la Observación 3.4 en la página 48).
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