广义特征值问题MDR方法的改进与推广

本文对适用于实对称半正定广义特征值问题的MDR法进行改进与推广。类似于快速Givens变换,可用二乘法或三乘法的约化矩阵代替MDR中的约化矩阵,以节省计算量。对MDR法的约化过程作了较大简化,对收敛定理的证明也简化了。另一方面本文的方法可用于埃尔米特半正定广义特征值问题,新方法称为HMDR法(H指Hermitian)     

广义特征值问题MDR方法的改进与推广

本文对适用于实对称半正定广义特征值问题的MDR法进行改进与推广。类似于快速Givens变换,可用二乘法或三乘法的约化矩阵代替MDR中的约化矩阵,以节省计算量。对MDR法的约化过程作了较大简化,对收敛定理的证明也简化了。另一方面本文的方法可用于埃尔米特半正定广义特征值问题,新方法称为HMDR法(H指Hermitian)     

具有附加质量矩阵的广义特征值问题的近似解法

在实际工程中常常遇到具有附加质量矩阵的广义特征值问题，本文介绍 一个求解这一问题的简捷计算方法。应用这一算法，可以利用原广义特征值 问题的解，通过迭代求解一个规模很小的线性代数方程组获得新特征值问题 的近似解，从而能有效地减少计算时间。这一方法对于具有附加质量矩阵形 式的大型结构的特征值问题十分有效。算例结果表明：一般只需迭代１～２次 就可以获得精度很高的计算成果。     

对称矩阵特征值反问题的最佳逼近解的一种数值解法

利用复合最速下降法,给出了对称矩阵特征值反问题AX=XΛ有解和无解两种情况下最佳逼近解的通用数值算法,对任意给定的初始矩阵A0,经过有限步迭代可以得到对称矩阵特征值反问题的最佳逼近解,并分别给出有解和无解两种情况下的数值实例,证明了此算法的可行性.另外,结合投影算法,可以用此算法来求解其它凸约束下矩阵特征值反问题的最佳逼近解,从而扩大了此算法的求解范围.     

《MATLAB-PC》矩阵分析计算软件包在控制理论中的应用

《MATLAB-PC》矩阵计算软件包是将瑞士苏黎世高等工业学校的《MATLAB-VAX》移植到IBM-PC机上后得到的。其功能包括通常的矩降运算,对称和非对称特征值问题,直至相当复杂的矩阵运算,如奇异值分解等。本文主要介绍用MATLAB实现的几种控制算法。结果表明,用MATLAB进行控制系统计算机辅助设计和计算、实现系统仿真极为简单方便,是进行计算机辅助设计和分析强有力的软件工具。     

解实对称矩阵特征值问题的Lanczos方法

许多理论研究和工程设计都涉及矩阵特征值问题,例如弹性结构的动力分析就需要求解实对称矩阵特征值问题,并且通常要计算高阶矩阵的部分特征值和特征向量。这个问题最常用的解法是逆幂迭代(Inverse Iteration)和同时迭代法(Simaltaneouse Iteration),近年来也开始采用Lanczos方法,自从1950年C.Lanczos提出这个方法之后,近十年来Golub,Wilkinson,Paige,Ojalvo Parlett,Reid等人     

可对角化矩阵特征值的Wielandt型扰动上界

利用矩阵的奇异值分解和Wielandt-Hoffman定理,探讨了可对角化矩阵特征值的扰动问题,得到了可对角化矩阵特征值的Wielandt型绝对扰动上界,而此上界也适用于可对称化矩阵,是可对称化矩阵特征值扰动上界的推广。研究结论还进一步推广了Wielandt-Hoffman定理,得到了比Wielandt-Hoffman定理更一般的形式。     

奇异可对称化矩阵特征值的扰动上界

利用矩阵的分解及矩阵的计算技巧,得到了奇异可对称化矩阵特征值新的相对扰动上界,改进了以往的结果,得到3个全新的上界定理。     

对称正交对称矩阵的广义特征值反问题

已知矩阵X及对角阵Λ, 讨论对称正交对称矩阵广义特征值反问题AX=BXΛ的解(A,B). 利用矩阵的奇异值分解和矩阵分块法, 给出其解的一般表达式, 并用算例说明了这种方法是可行的.     

奇异可对称化矩阵特征值的相对扰动上界

利用矩阵的分解及矩阵的计算技巧,得到了奇异可对称化矩阵特征值新的相对扰动上界,改进了以往的结果,得到三个全新的上界定理。     

求解矩阵特征值的GPU实现

提出了求解矩阵特征值的GPU(图形处理器)实现方法,分别用基于GPU的幂法和QR法求解矩阵的最大特征值和所有特征值。基于GPU的计算与基于CPU的计算相比较,证实其计算精度较好,运算时间比基于CPU的运算时间快2.7~7.6倍。     

非对称广义特征值问题并行处理的一些进展

广义特征值问题AX=λBX(A、B是N阶方矩阵）的并行处理是大规模科学与工程计算中的基础问题之一。迄今为止，国内外学对该问题的研究多集中于对称矩阵广义特征值问题的并行处理，并形成多种算法和相应软件。而非对称矩阵广义特征值问题并行处理的研究相对进行得较少。介绍作等人近几年来在非对称广义特征值问题并行处理方面的一些工作。它包括：QZ算法的并行化，并行拟－Eberlein算法及并行同伦数值方法等。     

奇异的可对称化矩阵特征值的扰动界

利用矩阵的分解和矩阵计算方面的技巧,得到了奇异的可对称化矩阵特征值新的扰动上界,所得结论改进了以往的结果,得到了三个全新的上界定理.     

用Chebyshev多项式加速的预处理子空间迭代法

研究了计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题，首先引入了求解大型对称特征值问题的预处理子空间迭代法和Chebyshev迭代法，并对其作了理论分析．为了加速预处理子空间迭代法的收敛性，笔者采用组合Chebyshev迭代法和预处理子空间迭代法，提出了计算大型对称稀疏矩阵的几个最大或最小特征值的Chebyshev预处理子空间迭代法．数值结果表明，该方法比预处理子空间方法优越．     

特殊矩阵特征值的Wielandt-Hoffman-残差型扰动界

利用矩阵的分块及矩阵的奇异值分解,探讨了矩阵及其扰动后的矩阵阶数不同时特征值的扰动界,得到了Hermite矩阵特征值的Wielandt-Hoffman-残差型扰动界。进一步将所得结果推广到可对称化矩阵,给出了可对称化矩阵特征值新的Wielandt-Hoffman-残差型扰动界,且所得结论推广了原有结果。     

反对称矩阵特征值问题的灵敏度及Rayleigh商迭代

设Ａ是实反对称矩阵。本文证明了Ａ的特征值具有对称矩阵特征值同样的完美性态；又若Ａ的特征向量对应于一个与其它特征值离得很开的特征值，则这个特征向量是良态的。本文给出了Ａ＾ＴＡ的Ｒａｙｌｅｉｇｈ商迭代计算Ａ的特征值和特征向量的方法。     

浅谈实对称矩阵特征值的求法经验技巧

本文给出了实对称矩阵特征值的几种求法经验技巧,只要求出了特征值,实对称矩阵的对角化问题就会迎刃而解。     

预处理子空间迭代法

研究了计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题．首先引入求解大型对称特征值问题的预处理技术，给出了改善后的算法及相应的算法收敛分析．而求解特征值问题的子空间迭代法，当矩阵的特征值的分布范围较大时，其收敛速度会受到限制．为了加速子空间迭代法的收敛速度，对每次迭代所得的残余矩阵直接进行预处理以改善矩阵特征值的分布而加速收敛．讨论了预处理技术对子空间迭代法的应用，从而给出了预处理子空间迭代法．最后给出了数值例子，结果表明预处理子空间迭代法比子空间迭代法优越，不仅收敛速度快，并且减少了计算量和计算时间．     

论四元数体上广义埃尔米特矩阵的标准形

在四元数与四元数向量、矩阵空间上引入三种不同的实数表示方式,将四元数之间及四元数向量与矩阵之间的运算化为实数域上向量与矩阵之间的运算,得到的计算结果可准确转换成四元数与四元数向量和矩阵,克服四元数之间因乘积不可交换而造成的运算困难,通过代数构造的方法把数域上的对称矩阵化标准形的方法类似地推广到四元数体上广义埃尔米特矩阵化标准形的方法.     

HSS迭代算法在求解矩阵最小特征时的应用

为了更加精确快速地求解M-矩阵线性方程组,引入了HSS迭代算法.利用了M-矩阵的特点,在反幂法的基础上采用了改进的算法,并在实际运算的过程中引入HSS迭代算法.在此基础上采用了HSS迭代方法,并将此算法拓展到了M-矩阵之中,并且证明了其收敛性.给定了矩阵在求解最小特征值时α的取值,并通过算例验证了该算法在应用于求解最小特征值时的可行性.