矩阵的运算与K-复数的运算关系

矩阵与K-复数之间存在一定联系.在矩阵与K-复数理论基础上,讨论了矩阵转置、对称方阵、反对称矩阵、矩阵的分解、方阵的行列式及可逆矩阵与K-复数的关系.获得K-复数用矩阵表示后,它的运算可以转化为矩阵的运算.所得结果是复数中相应结果的应用.     

特殊矩阵的Kronecker积

在已有的Kronecker积性质的基础上给出了正规矩阵、对角矩阵、Hermite矩阵、相合矩阵、非负矩阵、M-矩阵、正定矩阵、半正定矩阵等特殊矩阵的kronecker积的性质,还得到了Kronecker积的奇异值分解的运算方法.另外,证明了Kronecker积的指数矩阵函数的运算性质与乘积矩阵的Kronecker积幂的运算性质;最后还推出了kronecker积的微分运算法则.     

对角占优矩阵原位替换解算方法

研究对角占优矩阵原位替换解算方法,包括矩阵行列式、矩阵方程未知数和矩阵逆阵的解算.利用矩阵三角分解原理和矩阵运算的基本法则,导出矩阵元素约化值的计算公式,从而进一步导出利用矩阵元素约化值计算矩阵行列式、矩阵方程未知数和矩阵逆阵元素的原位替换解算公式.解算公式用纯量形式表出,有利于编程计算,且可实现按矩阵元素在矩阵中的存储位置原位替换解算.该解算方法可节省计算用内存空间和时间,提高科学计算的效率.     

首尾差r-循环矩阵的判别方法及逆和广义逆的快速算法

提出了一种新的循环矩阵,称之为首尾差r-循环矩阵(简记为FLDcircr矩阵).验证了它的线性运算、矩阵乘积、逆矩阵等仍为FLDcircr矩阵.通过构造基本FLDcircr矩阵,给出FLDcircr矩阵的判别方法及逆和广义逆的快速算法.     

C-矩阵Kronecker积与Hadamard积的若干结论

利用C-矩阵定义的等价条件及不等式放缩技巧,研究了C-矩阵的Kronecker积、Hadamard积是否为C-矩阵.结果表明,C-矩阵的Kronecker积是C-矩阵,C-矩阵的Kronecker和不是C-矩阵.进一步给出了C-矩阵的Hadamard积为C-矩阵的几个充分条件,并用数值算例对所得结果进行了说明.     

关于k-广义Hermite矩阵的研究

给出了k-广义Hermite矩阵的概念,探讨了它的性质及其与Hermite矩阵、酉矩阵、Hamilton矩阵的广义逆矩阵之间的联系,取得了许多新的结果,推广了酉矩阵、Hermite矩阵及R.D.Hill的广义次对称矩阵间的相应结果,特别是将正交阵的广义Cayley分解推广到了k-广义酉矩阵和k-广义Hermite矩阵上,从而将各类Hermite矩阵及广义逆矩阵统一起来.     

迹为零的矩阵的一些性质

利用矩阵迹的性质,从矩阵相似性、半正定性、两个矩阵乘积、方幂运算、Kronecker积、矩阵函数eA的行列式等角度来刻画迹为零矩阵的一些性质,给出了这类矩阵的几个充分必要条件.根据迹为零矩阵的这些性质并利用矩阵的Jordan标准型,指出它在矩阵分解中的若干应用,最后得到迹为零矩阵AB-BA方幂的迹也为零的两个结论.     

矩阵最小多项式求法探讨

矩阵的最小多项式在矩阵相似、若当标准形、矩阵函数和矩阵方程中都有很重要的应用.于是最小多项式求法也极为重要.本文着重研究最小多项式的若干求法.     

Nekrasov矩阵逆矩阵的无穷大范数的上界新估计

Nekrasov矩阵是H-矩阵的一类重要子类,在物理学、经济学、生物学、电力控制理论、工程数学和数值计算等方面都有着重要应用.文章研究了Nekrasov矩阵逆矩阵的无穷大范数的上界估计问题.在不改变相应矩阵性质的前提下,通过引入可调节的参数,构造了严格对角占优的矩阵,并得到了该矩阵逆矩阵的无穷大范数的新上界.另外,利用Nekrasov矩阵的结构特点,相关性质以及矩阵范数的有关结论等,获得了Nekrasov矩阵逆矩阵的无穷大范数的新上界.新估计式提高了上界估计的精确度和灵活性,在一定条件下优于已有的一些结果,数值例子表明了新估计式的可行性和优越性.     

关于矩阵的Schatten p-范数的注记

利用矩阵奇异值分解、柯西不等式及Schatten p-范数的酉不变性，讨论了矩阵主对角线元素与矩阵Schatten p-范数之间的关系.利用正交投影的性质及分块矩阵的主对角块组成的准对角矩阵可以表示成其凸组合，刻画了分块矩阵与其主对角块p-范数之间的关系.利用分块矩阵的技巧、矩阵的谱分解及Schatten p-范数的特性，深入讨论了矩阵与其伴随换位子Schatten p-范数之间的关系.利用了正规矩阵的特性及Frobenius范数的特性，给出了矩阵的绝对值及换位子之间Frobenius范数的界.所得结果细化和深化的矩阵Schatten p-范数的已有结果.     

关于线性方程组A_(mn)X_(n1)=B_(m1)相关问题的探讨

在求解线性方程组时通常采用矩阵的初等变换的方法,或当系数矩阵可逆时利用逆矩阵进行求解.讨论一种新的线性方程组的矩阵解法,即利用矩阵广义逆的理论求解线性方程组.分析满秩矩阵、弱逆矩阵定义,利用一个矩阵是另一个矩阵的弱逆阵的充要条件得出任意m×n矩阵必有弱逆阵且不唯一的结论,给出弱逆阵的求法,进而给出了线性方程组一种新的矩阵解法.     

基于Kronecker积的分形图案设计及在望江挑花中的应用

为了丰富望江挑花图案设计,提出一种基于矩阵Kronecker积的分形图案生成方法,并将其应用于望江挑花图案设计.在建立图案布尔矩阵模型的基础上,运用Kronecker积实现了基础图案矩阵的多级分形处理,结合基础图案矩阵的反矩阵和填充图案矩阵的多级分形处理,并相互叠加生成分形图案矩阵.研究结果表明,运用矩阵Kronecker积可快速实现图案矩阵的多级分形处理.结合矩阵叠加处理,随基础图案、填充图案矩阵的不同,可生成各具特色的多级分形图案.该方法拓宽了望江挑花图案设计的思路.     

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.     

多边矩阵的剖分和数据挖掘——处理复杂系统的新思维系列之二十八

介绍了多边矩阵的剖分概念,给出了多边矩阵剖分的基本性质,证明了多边矩阵剖分是矩阵理论中矩阵分块方法的直接推广.作为应用,研究了多边矩阵剖分和矩阵左半张量积、数量挖掘之间的关系.     

偕正矩阵的判定

偕正矩阵在矩阵论的理论和应用两方面都很重要,这种类型的矩阵常出现在最优化理论的研究与应用中.近年来,许多文章都在研究判定一个已知的(实)对称矩阵是或不是偕正矩阵、是或不是严格偕正矩阵的方法.本文侧重于研究判定对称矩阵是(严格)偕正矩阵的充分条件及对称矩阵不是偕正矩阵的充分条件,并得出几个肯定性结果.与文[7]的方法相比较,我们的判定已知对称矩阵偕正性的方法要简单易行得多.     

一类4阶矩阵合同的充要条件

利用4阶矩阵的2阶复合矩阵与其复合伴随矩阵的性质,给出一类4阶非对称、非反对称矩阵合同的充要条件.丰富了与已有2阶、3阶矩阵结构类似的矩阵合同的研究结果,得到对更高阶矩阵的类似讨论具有指向意义的研究方法.     

残缺互补判断矩阵次序一致性及排序方法

针对残缺互补判断矩阵次序一致性检验、调整及排序方法存在的问题,采用残缺互补判断矩阵次序一致性及排序的偏序集表示方法.在界定偏序集、模糊互补判断矩阵、残缺互补判断矩阵、截集矩阵等定义基础上,利用偏序关系矩阵的转换关系给出次序一致性的检验定理;证明了残缺互补判断矩阵任意截集矩阵满足传递性和残缺互补判断矩阵完全次序一致性的等价定理;根据上集和下集特征,给出更为简捷的残缺互补判断矩阵排序方法.研究结果表明:与其他方法相比,调整及排序方法赋值有依据、方法简单、易操作,鲁棒性强.     

模糊数互补判断矩阵的加性一致性

研究带有模糊数的互补判断矩阵的一致性.首先给出三角模糊数、梯形模糊数和混合互补判断矩阵定义,然后引入模糊数的心、心算子以及心矩阵,进而基于心矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性定义,同时建立可达矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性判别方法;通过构造和分析偏差矩阵,给出非一致性模糊数互补判断矩阵的加性一致性改进方法.调整时,调整量可以是精确数也可以是模糊数.为了说明方法的可行性,给出了一个算例.该方法的提出,为模糊数互补判断矩阵一致性的判断和改进提供了一个实用方法.     

复正定矩阵的性质和分类

建立了作为广义正定矩阵的复正定矩阵的一些基本性质,总结并给出了实对称正定矩阵、Hermite正定矩阵、亚正定矩阵和复正定矩阵4类正定矩阵之间的相互关系.     

关于矩阵乘法教学设计的一些思考

本文通过发生教学法对矩阵乘法的定义进行了教学设计,根据学生的认知规律,帮助学生了解矩阵乘法的创立过程,理解矩阵乘法的本质.特别地,从矩阵乘法的本质出发,由线性变换的复合顺序不同导致结果不同,说明矩阵乘法不满足交换律的原因.通过比较、举反例,总结出矩阵乘法的运算规律和特点.通过分析线性方程组、矩阵方程与矩阵乘法之间的关系,让学生体会矩阵乘法在矩阵理论中的重要性.最后结合Matlab软件从图像处理方面介绍了矩阵乘法的应用.教学中多次设计了与学生互动的环节,以学生为主体、教师为主导的教学模式增加了学生在发现知识过程中的学习投入和情感投入,激发了学生学习数学的内在动机,培养了学生发现知识的能力,提高了学生分析问题和解决问题的能力.