弗罗贝尼乌斯范数又称为矩阵弗罗贝尼乌斯范数，是一种针对矩阵的范数计算方式。

其计算方式是先将矩阵的每个元素平方，然后对这些平方值求和，最后再对这个和开平方根。也就是说，如果有一个m×n的矩阵A，则它的弗罗贝尼乌斯范数是∥A∥F=√(∑_(i=1)^m∑_(i=1)^n(A_(i,j))^2)。弗罗贝尼乌斯范数可用于衡量矩阵相似性、正交性等，常见于矩阵分解、降维等领域中的计算。

弗罗贝尼乌斯范数是指一个矩阵中所有元素的平方和的平方根。要求弗罗贝尼乌斯范数，只需将矩阵的每个元素平方，然后将所有元素平方和求出来，最后对求出的平方和取平方根即可。这个范数通常用于衡量矩阵的大小和矩阵之间的“距离”，在机器学习和数据分析领域经常会用到。