合同变换正交化方法

本文阐述了合同变换正交化方法的理论基础,并与Schmidt正交化方法进行了对比,指出合同变换正交化方法可以应用电子计算机来实现,且能得到Schmidt正交化方法的结果,并直接求得过渡方阵。     

Gram矩阵的Gauss顺序正交化法

将Gauss顺序消去法用于Gram矩阵上,得到了Gauss顺序消去法的简化公式,并给出了用矩阵形式表示Gram-Schmidt正交化过程的一种方法.     

基于GS算法的天线方向图零陷加宽方法

为了自适应数字波束形成(ADBF)中应用Gram-Schmidt(GS)算法使天线方向图自适应零陷加宽,通过构造附加离散个干扰源的数学模型重构干扰信号子空间,并修正阵列快拍数据的协方差矩阵,进而对协方差矩阵GS正交化.在干扰噪声较大时,适当调整附加干扰源的位置和个数,得到期望的零陷宽度.算法简单易行,在传统GS算法基础上所增加的运算量很小.仿真证明了该方法的有效性.     

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.      

正交化的矩阵方法

设V是特征数2的除环△上的n维向量空间,g(x,y)是V上的一个Hermite纯量积。本文给出了用矩阵的初等变换得到V的正交基的构造性证明。当V是实数域上的有限维向量空间,g(x,y)是正定对称纯量积时,本文给出了用矩阵的初等变换得到笛卡尔基的方法。这一方法推广了Schmidt正交化方法。作为推论,我们可以利用矩阵的初等变换把一个正定矩阵分解为两个三角矩阵的积,把一个非奇异实矩阵分解为一个正交矩阵与一个上三角矩降的乘积。     

矩阵可交换的充要条件

给定半正定矩阵B,考虑矩阵可交换问题A惨BA=ABA惨的可解性.运用Schmidt正交化的方法,给出并证明了一个实用的充分必要条件.在此基础上,充分运用矩阵分解和分块矩阵运算的技巧,给出条件更为一般的情形,即B为任意的半正定矩阵.     

基于UR分解求解一类线性方程组的一般理论

研究利用UR分解求解系数矩阵为列满秩矩阵的线性方程组的一般性理论问题,也对一般矩阵(方阵)的UR分解提供了新的证法.通过寻找矩阵的列向量组的一组特别的极大线性无关组,结合Schmidt正交化方法和单位化方法给出一般矩阵的UR分解,而且很直观地给出了U和R的结构.利用列满秩矩阵的UR分解,得到了一些基于UR分解求解系数矩阵为列满秩矩阵的线性方程组的结论,最后总结出利用UR分解求解这一类线性方程组的一般性理论.     

Schmidt标准正交化方法的推广——基于一般向量组

传统的Schmidt标准正交化方法是计算向量组生成空间标准正交基的有效方法,但只适用于线性无关向量组生成空间标准正交基的计算。基于这种情形,该文给出了Schmidt标准正交化方法的一种改进形式,不需要寻找向量组的极大线性无关组,就能消除向量线性相关性对其生成空间标准正交基计算过程的影响,可用于求任意有限个向量生成空间的标准正交基计算,并做出了严格证明。     

解线性方程组改进的高斯- 塞德尔方法的比较

给出了改进的高斯-塞德尔(GS)方法的一些理论分析.首先,当系数矩阵是弱不可约的,给出了改进的GS方法和GS方法之间的一些比较结果,从而推广了最新的结果.其次,改进了一些作者的关于预处理后的GS方法的一个结果.     

Gram矩阵在不等式中的应用

利用了Gram矩阵G(x1,x2,…,xn)的半正定性,首先研究了Gram矩阵在绝对值最大值内积空间和积分平均内积空间中的应用,然后研究了Gram行列式Γ(x1,x2,…,xn)与Γ(xi)的不等式关系.最后通过改变Ostrowski不等式的条件,得到了空间中两个向量的内积所满足的不等式.     

M-矩阵的新预条件Gauss-seidel迭代法

提出了线性方程组Ax=b的两种新预条件因子,并把它们运用到修正Gauss-seidel方法(MGS)上,并从理论上证明了对MGS迭代法而言,新的预条件因子优于已知的预条件因子,文中所得收敛性比较定理推广了已有结果.最后用数值例子充分验证定理的正确性和算法的有效性.     

Schmidt正交化过程的改进

在n维欧氏空间中，一般用Schmidt正交化过程来求标准正交基，该方法计算比较复杂，有人借助合同变换来简化标准正交基的求法，其结果并不理想，本文对Schmidt正交化过程进行了改进，使标准正交基的求法，可以用一系列的初等变换来完成。     

一种改进的最大间距准则人脸识别方法

针对最大间距准则在人脸特征提取过程中的不足,提出一种统计不相关的加权最大间距准则人脸特征提取方法。首先对最大间距准则的类间散度矩阵和类内散度矩阵加乘权函数。然后在准则函数中利用双参数调节类间散度和类内散度对特征抽取的影响力。最后通过Schmidt正交化得到统计不相关的最佳鉴别矢量集。在ORL和Yale人脸图像库上的仿真实验结果表明,克服了最大间距准则的缺点,提高了人脸识别率。     

伪标准正交基的一种求法

利用双线性函数给出了伪标准正交基和伪单位矩阵的概念,讨论了伪单位矩阵的性质,在欧氏空间Schmidt正交化方法的基础上,得到了一种在伪欧氏空间中求伪标准正交基的方法.     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

矩阵的次对角化和正交次对角化的条件及实现

论述了矩阵理论中的双重特征向量、次对角化、正交次对角化的定义,给出了矩阵可以次对角化和正交次对角化的充分条件以及实现方法.     

一个对角化部分杂交元柔度矩阵θ的方法

给出了利用 H阵对角化建立部分杂交元的方法 .通过构造部分杂交元的应力模式 Hilbert空间 ,详细讨论了应力模式正交化方法 ,并且论证了正交化前后的应力模式可以形成相同的部分杂交元 .由于正交应力模式使 H矩阵成为对角矩阵 ,因此可以完全避免繁杂的 H矩阵求逆运算 ,从而从根本上改进了部分杂交元方法的计算效率 .特别对于假设应力模式个数比较多 ,从而 H矩阵阶数比较大的情况 ,该方法更能体现其优越性 .此文所提供的算例说明该方法确实有效     

均匀磁场中q-形变谐振子的一个纠缠态

适当调节磁场的大小，利用均匀磁场中q—形变谐振子两方向的波函数(rθ方向的基态和第三激发态，z方向的基态和第一激发态)构造了纠缠态，并用Schmidt分解法和约化密度矩阵法验证了所构造的态为纠缠态．     

有限反馈多用户MIMO系统的低复杂度用户选择

为了降低有限反馈多用户MIMO系统中的用户选择算法的复杂度,使系统支持更多的用户,基于贪婪用户选择算法(GUS),提出了一种低复杂度用户选择算法。该算法将Schmidt正交化的思想引入GUS算法,通过计算相互正交的预编码向量来构成预编码矩阵,并估计信道容量,最后寻找最佳的用户组合进行下行数据的传输。该低复杂度算法利用预编码向量的正交性避免了矩阵求伪逆的过程,从而极大地降低了计算量。仿真结果表明,在相同反馈方式下,改进后的算法仍能取得和GUS近乎相同的系统总容量。     

基于SNR的OFDMA上行链路干扰消除方法

提出了正交频分多址(OFDMA)上行链路中基于信噪比最优顺序的快速串行干扰消除方法.该方法利用干扰矩阵的各列近似正交特性,按照它们的相关程度得到解调后信噪比最优的串行干扰消除子载波排列,与其他OFDMA上行链路干扰消除方法相比,它避免了Moore-Penrose伪逆矩阵的求解,具有解调后所有子载波上信号的信噪比联合最优、计算量低的特点,且可以应用于任何子载波分配策略中.仿真结果证明了该方法的正确性.