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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
关于四元数体上的矩阵方程已有不少研究,但对任意体上矩阵方程的研究还很不深入。本文运用矩阵技巧及含幺环上矩阵的初等变换对任意体上的矩阵方程进行了研究,给出了此类方程的通解表达式及其实用解法。  相似文献   

2.
运用任意体上矩阵的广义逆,给出了任意体上矩阵方程AXB+CYD=O的通解表达式及其仅有零解的一个充要条件.  相似文献   

3.
给出了任意体F上非齐次左线性方程组相容的一个充要条件和求解的简便方法,利用此法还能同时求出其导出组的基础解系,而且顺便讨论了F上一般左线性方程组的解,给出了其有解判定定理及解的结构定理。  相似文献   

4.
给出了任意体F上非齐次左线性方程组相容的一个充要条件和求解的简便方法,利用此法还能同时求出其导出组的基础解系,而且顺便讨论了F上一般左线性方程组的解,给出了其有解判定定理及解的结构定理。  相似文献   

5.
利用矩阵技巧。给出了Roth等价定理在任意体上的一种简捷证明。  相似文献   

6.
在体上研究矩阵方程组AX=ABX=0,利用矩阵的广义逆,给出其有解的判定、解的性质及其通解表达式;并利用矩阵的初等变换得出了矩阵方程组求解的实用方法,从而使通常的投影矩阵在任意体上得到进一步推广.  相似文献   

7.
任意体上的矩阵方程组   总被引:3,自引:1,他引:2  
定义了任意体上矩阵的一种广义逆,解决了任意体上的矩阵方程组的有解判定、解的性质及其通解的显式表示等问题,从而使通常的投影矩阵在任意体上得到了进一步的推广。  相似文献   

8.
AXB+CXD=F的中心对称解及其最佳逼近的迭代算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用共轭梯度思想,给出了求解约束矩阵方程AXB CXD=F的中心对称解及其最佳逼近的迭代算法. 当矩阵方程AXB CXD=F有中心对称解时,在有限的误差范围内,对任意初始中心对称矩阵X1,运用迭代算法,经过有限步可得到矩阵方程的中心对称解;选取合适的初始迭代矩阵,还可以迭代出极小范数中心对称解. 对任意给定的矩阵X0, 矩阵方程AXB CXD=F的最佳逼近中心对称解可以通过迭代求解新的矩阵方程AB CD=F的极小范数中心对称解而得到. 文中给出的数值例子证实了该算法的有效性.  相似文献   

9.
改进了体上矩阵方程XA=B的一般解的求法,给出了此方程及其反问题有自共轭解,正定自共轭解的充要条件有其解集表达式。推广了有关数域上线性方程及矩阵反问题及其一系列结果。  相似文献   

10.
运用矩阵的奇异值分解方法,给出了线性流形上矩阵方程组AX=B,XC=D的最小二乘行反对称解。对于任意给定矩阵X珟,得到了上述最小二乘解集合中的惟一最佳逼近解。  相似文献   

11.
设F是一个具有对合反自同构的拟域.我们给出了F上的矩阵方程组{^XnnAns=Bns XnnCnt=Dnt有次自共轭解的充要条件及其解集结构.  相似文献   

12.
通过使用体上矩阵三元组(C,A,B)的联合分解,本文给出了矩阵表达式A—BX—YC的极大和极小秩.作为应用,我们给出了体上的Sylvester矩阵方程BX+YC=A的一个新的通解公式.利用这个通解公式,我们给出了解集合中解的极大秩和极小秩.  相似文献   

13.
证明了任意体上矩阵乘积的一条分解定理. 利用该分解定理作为工具,获得了任意体上矩阵乘积的g-逆和自反g-逆的反序律的充分必要条件.  相似文献   

14.
讨论了对称斜反对称矩阵的结构,应用LSQR方法求解最小二乘问题‖XTAX-B‖=min(A为待求对称斜反对称矩阵),并给出了相应的算法及数值例子.  相似文献   

15.
运用特殊矩阵理论,推广了全酉矩阵和(反)全Hermite矩阵概念,给出了广义全酉矩阵和广义(反)全Hermite矩阵的定义,研究了广义全酉矩阵和广义(反)全Hermite矩阵的基本性质,得到了一些相关推论,并揭示了广义全酉矩阵和广义(反)全Hermite矩阵的内在联系  相似文献   

16.
考虑四元数体上的两个矩阵表达式A—BXB*-CY—Y*C*和A—BXB*-CY+Y*C*,其中A是四元数上的埃尔米特矩阵或是斜埃尔米特矩阵.在四元数体上研究了这两个线性矩阵表达式的最大秩和最小秩,并且给出了满足最小秩时X和Y的一般形式.作为应用,通过矩阵秩的方法得到了一四元数矩阵方程相容的充要条件.  相似文献   

17.
讨论了域F上矩阵A到它的Jordan标准形所关联的可逆矩阵W_0,在理论上给出了求W_0的一种初等方法.  相似文献   

18.
给出体上具有相容阶数的三矩阵分解定理 ,该定理是复矩阵QQ -SVD的一般化 .利用该定理 ,获得了体上加边矩阵的自反逆中子块独立的充分必要条件 .  相似文献   

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