在数学的世界里，范数是一个非常重要的概念，它帮助我们衡量向量或矩阵的“大小”。简单来说，范数就像一把尺子，可以量化数据的规模和强度！💪

首先，让我们聊聊1范数。它的计算方式是将向量中所有元素的绝对值相加，用符号表示就是 ∑|xi|。1范数常用于衡量路径长度或者数据稀疏性，比如在机器学习中，Lasso回归就利用了1范数来实现特征选择 🍏。

接着是2范数，也就是欧几里得范数，计算公式为 (∑xi²)^(1/2)，类似于求向量的模长。2范数广泛应用于物理和工程领域，因为它直观地反映了空间中的距离概念 ✨。

最后是无穷范数，它是取向量中最大绝对值的那个元素，即 max(|xi|)。无穷范数适合描述极限情况下的最大影响因素 🌟。

范数不仅是理论工具，更是解决实际问题的关键武器！无论是优化算法还是信号处理，范数都扮演着不可或缺的角色。💡