在計算機科學中，矩陣散度是一種可以度量矩陣變形程度的量。Python提供了簡便的方法來計算矩陣散度。

import numpy as np
def frobenius_norm(M):
"""
計算弗羅貝尼烏斯范數
"""
return np.linalg.norm(M, ord='fro')
def trace_norm(M):
"""
計算跡范數
"""
return np.sum(np.abs(np.linalg.eigvals(M)))
def hinge_loss(M):
"""
計算鉸鏈損失
"""
return np.sum(np.maximum(0, -M))
def nuclear_norm(M):
"""
計算核范數
"""
return np.sum(np.linalg.svd(M, compute_uv=False))

使用這些函數，我們可以輕松地計算不同矩陣的散度。實際應用中，矩陣散度常常用于優化問題和機器學習中。