线性矩阵方程组的反对称矩阵解

在矩阵的向量函数的基础上定义了矩阵的部分向量函数,利用Moore-Penrose广义逆的有关知识给出了矩阵方程组k∑i=1AiXBi=C的反对称解的结构和性质．     

线性矩阵方程的Hankel矩阵解

在矩阵的向量函数和矩阵的Kronecker积的基础上定义了矩阵的部分向量函数,利用Moore-Penrose的有关知识给出了矩阵方程的Hankel矩阵解的结构和性质.     

复函数矩阵的向量及矩阵导数的性质

复函数已经广泛应用于自然科学各领域,有必要探讨复函数矩阵的各种分析性质,特别是对向量与矩阵的导数的研究.本文以实函数矩阵性质为基础,针对复函数矩阵的特征,引入复函数矩阵及其极限、连续性、导数、积分等概念或定义.以综合类比与推理研究的方法,推导出复矩阵函数的逆、逮的导数的算法,尤其是复向量数量函数、复多元向量函数、复向量复合函数对向量的导数,以及复合复函数、复二次型的导数的性质;进一步揭示了复矩阵函数、复矩阵函数对矩阵的导数以及迹、行列式导数的重要性质,也得到了复矩阵函数、复向量矩阵函数的全微分的算法.研究结果表明复函数矩阵对向量与对矩阵的导数的算法虽然源于实函数矩阵的导数算法,但却发展出非常多的、更广泛的不同性质.     

Fisher矩阵与Fisher张量

一个随机变量X的Fisher矩阵定义为F=Eθ[hhT],这里f(x|θ)为X的密度函数,θ∈Rd为参数向量,h=Δ θln f(x|θ)为得分向量.介绍Fisher矩阵的几类等价定义及基本性质,引入Fisher张量,讨论了参数最大似然估计的渐近分布.     

矩阵F分布与矩阵T分布在左球分布类中的推广

利用任意非负Borel函数的教学期望与随机向量的密度函数的关系,通过随机矩阵的变换,证明了左球分布定义的矩阵F和矩阵T仍然服从矩阵F分布和矩阵T分布,从而将矩阵F分布和矩阵T分布推广到左球分布类.这一结果扩大了椭球等高分布的应用范围.     

矩阵的扩充与紧支撑多小波

一个元素定义在复数域上的罗朗多项式的 n @ r 的矩阵 P( z)能被扩充为一个仿酉矩阵, 当 n= 2 时, 矩阵的扩充是唯一的;当 n≥3时,矩阵的扩充有无穷多种. 因此可用此方法构造出很多种不同的 r 重紧支撑向量小波和预小波( n≥3) , 从而也给出了同一尺度函数相对应的紧支撑向量小波或预小波非唯一的构造算法. 相应的小构造算例也说明了这一结果.     

关于无界时变区间矩阵的稳定性

本文用矩阵测度和向量Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数研究了具有分解的无界时变区间矩阵的稳定性，给出了它们稳定的判别准确，推广和改进了文［１－４］的工作。     

用分解矩阵形式表达的Broyden族校正公式

在Broyden凸族建立了Hesse近似矩阵关于目标函数梯度向量等内积分解矩阵的校正公式,从而把由校正矩阵的等内积分解矩阵确定搜索方向的DFP和BFGS算法推广到Broyden凸族.     

关于一类矩阵的平方根公式

从性质C1/2C1/2=C出发,在不求过渡矩阵的前提下,利用Sherman-Morrison公式得到了非负定矩阵A=aaT+bbT的平方根表示,进而解决了一类特殊矩阵方程X2=A的求解问题.其中a,b是Rn中的n维非零列向量.     

H-(反)对称矩阵的广义特征值反问题

讨论H矩阵的性质,给出H-对称矩阵和H-反对称矩阵的结构,证明若x是H-对称矩阵或H-反对称矩阵A-λB的特征向量,则x是H-对称向量或H-反对称向量,或者x可以由H-对称向量及H-反对称向量线性表示,并根据A-λB的特征向量的上述特点,得到H-对称矩阵和H-反对称矩阵的广义特征值反问题AX=BXΛ解的表达式.     

一种并矢量展开设计的新方法

提出了一种多变量系统并矢量展开设计的新方法．该方法通过分析分子一阶型函数矩阵为并矢型传递函数矩阵,提出了分子高阶型传递函数矩阵近似为分子一阶型的方法,给出了基于这种并矢展开式的控制器设计方法及计算机辅助设计流量图．最后用实例说明了设计过程．     

基于不变因子的传递函数矩阵的最小实现

基于传递函数矩阵的斯密斯-马克米兰（Smith-McMillan）标准型,讨论了以严真有理分式矩阵描述的传递函数矩阵的一个最小实现,其中每一个不变因子的最小实现对应一循环系统.如果斯密斯-马克米兰的秩为ｒ,那么最小实现对应于ｒ个循环系统的直和.特别地,当传递函数以行向量或列向量形式给出时和当系统矩阵以分块循环矩阵表示时,分别得到了能控或能观型实现,它们都是现有算法的改进.     

基于反射阵的非正交函数谱分解方法

非正交函数不能利用正交积分为实现谱分解,仅有某些特殊的非正交函数可以通过积分变换实现谱分解。本文提出了反射阵的概念,揭示非正交函数谱分析的镜像对称性。任何能够建立起反射阵的元函数存在着它的逆元函数,并且任何基于该元函数的谱向量同时也存在着基于逆元函数的逆谱向量。     

一般线性四元数矩阵方程的Hermite解

在矩阵的张量函数和矩阵的Kronecker积的基础上定义了矩阵的部分张量函数, 给出研究一般线性四元数矩阵方程Hermite解的一种转化方法。     

n维欧氏空间Rn上向量函数的γ次Jacobi阵及其性质

给出n维欧氏空间Rⁿ上向量函数的γ次Jacobi阵的概念及其性质, 并给出R ⁿ上数量值及向量函数的γ凸的概念及其性质.     

基于MSFG的机载BITE故障定位算法研究

故障定位是机载BITE的重要功能,定位结果的准确性对维修测试有着重要影响。基于多信号流图模型,在构造故障-测试关联矩阵和故障-故障关联矩阵的基础上,引入故障信息矢量和故障定位矩阵,并给出适用于机载BITE故障定位的矢量描述和矩阵定义,进而提出一种简单、有效的故障定位算法。实例验证表明,该算法能够对系统中的故障源进行准确定位。     

子孔径检测及拼接的矩阵分析

在两个子孔径拼接原理的基础上提出了子孔径拼接目标函数，并通过建立每个子孔径的相关矩阵及相关向量，每个重叠区的拟合矩阵及拟合向量，运用矩阵变换实现了子孔径的拼接，从而实现了大口径面形的测量，该方法简单易行，且避免了误差传递和积累。     

基于模糊C均值聚类改进的最大似然分类法

基于参数密度分布模型的最大似然分类法(MLC)是遥感影像经典分类方法之一,它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点,但是由于遥感数据具有高度的模糊性和随机性,使得贝叶斯(Bayes)判别函数中的均值向量和协方差矩阵很难准确确定。因此首先利用模糊C均值聚类得到模糊划分矩阵,然后基于模糊划分矩阵计算出每一个聚类类别模糊均值和模糊协方差矩阵,并利用模糊均值和模糊协方差矩阵来代替贝叶斯判别函数中的均值向量和协方差矩阵从而建立一个新的判别函数,最后与传统的最大似然分类结果进行比较,结果表明改进后的最大似然分类法在总体精度、Kappa系数均优于传统的最大似然分类方法。     

解决线性规划系统识别问题的新方法

对一类特殊的逆线性规划问题———线性规划系统识别———进行研究,即试图通过给定的输入-输出数据来估计线性规划模型的技术系数矩阵以及目标函数系数.构建了估计技术系数矩阵的行估计模型,并对该模型进行改进得到更好的估计模型;基于Troutt提出的最大决策效率方法,构建了估计标准化目标函数系数的模型;通过两个数值算例说明该估计方法具有良好的表面有效性,且符合提出的后续验证准则.