子（线性映射）都可以用formula_16的矩阵来表示。所以这些算子构成的空间实际上是矩阵空间：formula_17，而对应的算子范数也称为矩阵范数。假设某个线性映射对应的矩阵是formula_18，那么它的矩阵范数是formula_19的最大特征值的平方根，或者说是formula_18的最大的奇异值。对于无限维的赋范空间，常见的例子有平方可加序列空间formula_21。其定义为：给定一个有界数列formula_23，考虑从formula_21到自身的线性算子formula_25：由于formul