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선형대수학 및 함수해석학에서 노름 공간(norm空間, 영어: normed space)은 원소들에 일종의 ‘길이’ 또는 ‘크기’가 부여된 벡터 공간이다. 이러한 크기는 노름(영어: norm 놈[*])이라고 하며, 삼각 부등식을 따라 거리 함수를 정의한다.
노름 공간의 정의에서, 하우스도르프 조건을 생략하면 반노름 공간(半norm空間, 영어: seminormed space)의 개념을 얻는다. 즉, 노름이 0인 벡터는 영벡터 밖에 없지만, 반노름(半norm, 영어: seminorm)이 0인 벡터는 영벡터가 아닐 수 있다.
삼각 부등식을 아래 부등식으로 변형하면 양의 실수 K에 대한 준노름이 된다.
-벡터 공간 위의 반노름은 다음 두 조건들을 만족하는 함수
이다.[1]:25, §1.33
반노름이 주어진 -벡터 공간 을 -반노름 공간이라고 한다.
위의 노름은 다음 조건을 추가로 만족하는 반노름 이다.[1]:3–4, §1.2
-벡터 공간 의 부분 집합 의 민코프스키 범함수(영어: Minkowski functional)는 다음과 같다.
-벡터 공간 위의 반노름은 다음 조건을 만족시키는 함수
이다.
(흡수성에 따라 반노름의 값은 항상 유한하다.) 이 정의는 반노름의 통상적 정의와 동치이다.
-노름 공간들의 (유한 또는 무한) 족 과 실수 가 주어졌다고 하자. 그렇다면, 직합
에 다음과 같은 노름을 부여할 수 있다.
그렇다면, 역시 노름 공간을 이룬다.
-노름 공간 의 -부분 벡터 공간 가 주어졌다고 하자. 그렇다면, 에 의 노름을 제한한 것을 부여하면, 역시 -노름 공간을 이룬다.
-노름 공간 의 닫힌 -부분 벡터 공간 가 주어졌다고 하자. 그렇다면, 몫공간 위에 다음과 같은 노름을 부여할 수 있다.
그렇다면 역시 -노름 공간을 이룬다.
을 부여할 수 있으며, 이에 따라 역시 -노름 공간을 이룬다.
임의의 -반노름 공간 에 대하여, 다음과 같은 -부분 벡터 공간을 정의하자.
그렇다면, 몫공간 위에는 반노름이 잘 정의되며, 이 경우 반노름은 노름이 된다. 이러한 구성은 예를 들어 르베그 공간의 정의에 등장한다.
-노름 공간 의 (거리 공간으로서의) 완비화 위에 다음과 같은 노름을 정의하자.
여기서 는 로 수렴하는 코시 열이다. 이를 부여하면 는 -바나흐 공간을 이룬다.
가 존재하여, 를 의 부분 공간으로 여길 수 있다. 만약 가 이미 -바나흐 공간이라면, 위 함수는 전단사 함수이다.
-반노름 공간 위에는 다음과 같은 유사 거리 함수를 부여하여 유사 거리 공간으로 만들 수 있다.
만약 가 노름 공간이라면, 이는 거리 공간을 이룬다. 유사 거리 공간 구조에 의하여, -반노름 공간은 항상 -위상 벡터 공간을 이룬다.
두 -반노름 공간 사이의 -선형 변환의 경우, 유계 작용소인 것과 연속 함수인 것이 서로 동치이다.
다음과 같은 함의 관계가 성립한다.
즉, -노름 공간 가 주어졌을 때,
-위상 벡터 공간 에 대하여, 다음 두 조건이 서로 동치이며, 이를 만족시키는 를 반노름화 가능 공간(영어: seminormable space)이라고 한다.[2]:30, Theorem 1.39
-위상 벡터 공간 에 대하여, 다음 두 조건이 서로 동치이며, 이를 만족시키는 를 노름화 가능 공간이라고 한다.[2]:30, Theorem 1.39
모든 벡터 공간에서 자명 반노름(영어: trivial seminorm) 은 반노름을 이루지만, 이는 (가 0차원이 아니라면) 노름을 이루지 못한다.
체 는 스스로에 대한 1차원 벡터 공간을 이룬다. 이 경우 절댓값 은 노름을 이룬다.
임의의 에 대하여, 유클리드 공간 위에 다음과 같은 노름 을 정의할 수 있으며, 이를 Lp 노름이라고 한다.
여기서 인 경우는 표준적인 유클리드 노름
이다. 만약 일 경우는 상한 노름(영어: supremum norm)
이 된다. 인 경우는 맨해튼 노름
이 된다.
노름 말고도 유클리드 공간 위에 수많은 노름들을 정의할 수 있다. 예를 들어, 위에는 다음과 같은 노름이 존재한다.
그러나 유클리드 공간 위의 모든 노름은 같은 위상을 유도한다.
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