拟行(列)对称矩阵的极分解

考虑拟行(列)对称矩阵的极分解、广义逆和扰动界,并对拟行(列)对称矩阵的极分解进行扰动分析,获得了拟行(列)对称矩阵的极分解和广义逆的计算公式.结果表明,该方法既能减少计算量与存储量,又不会降低数值精度.     

行(列)对称矩阵的极分解

考虑行(列)对称矩阵的极分解、广义逆和扰动界,给出了行(列)对称矩阵的极分解及广义逆的计算公式,并推出了行(列)对称矩阵极分解的若干扰动界.结果表明,该方法简便快捷,且不降低数值精度.     

行(列)对称矩阵的极分解与广义逆

考虑行(列)对称矩阵的极分解与广义逆,给出了行(列)对称矩阵的极分解和广义逆的计算公式,并导出了行(列)对称矩阵极分解的系列扰动界.结果表明,所给方法既减少了计算量与存储量,又不会降低数值精度.     

行（列）反对称矩阵的极分解及其广义逆

考虑行（列）反对称矩阵的极分解和广义逆, 给出了行（列）反对称矩阵的极分解和广义逆计算公式, 并对行（列）反对称矩阵的极分解作了扰动分析.
结果表明, 所给方法既减少了计算量与存储量, 又保证了数值精度.     

拟行(列)对称矩阵的Schur分解及正交对角分解

考虑拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆, 给出拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆的计算公式. 实例计算结果表明, 该方法既减少了计算量与存储量, 又不会降低数值精度.     

拟行(列)对称矩阵的Schur分解及正交对角分解

考虑拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆, 给出拟行（列）对称矩阵的Schur分解、 正交对角分解、 Hermite矩阵分解和广义逆的计算公式. 实例计算结果表明, 该方法既减少了计算量与存储量, 又不会降低数值精度.     

行(列)反对称矩阵的极分解及其扰动界

考虑行(列)反对称矩阵的极分解、广义逆和扰动界,给出了行(列)反对称矩阵的极分解和广义逆的计算公式,并给出了行(列)反对称矩阵极分解的系列扰动界.结果表明,所给方法既减少了计算量与存储量,又不会降低数值精度.     

广义行(列)酉对称矩阵的满秩分解及其Moore-Penrose逆

 提出了广义行(列)酉对称矩阵的概念,研究了它们的性质,得到了一些新的结果,给出了广义行(列)酉对称矩阵的满秩分解、秩分解和广义逆的公式,减少了它们的计算量与存储量,又不会降低数值精度.同时推广了有关文献的相应结果,拓宽了实际应用领域的范围.     

泛延拓矩阵的极分解与广义逆

应用矩阵分解和广义逆理论给出泛延拓矩阵的极分解和广义逆的计算公式, 并推导出泛延拓矩阵极分解的一些扰动界. 结果表明, 该方法在保持数值精度的同时降低了计算量与存储量.     

广义行(列)对称矩阵的Moore-Penrose逆

提出了广义行(列)对称矩阵概念,研究了它的满秩分解和奇异值分解,利用这两种分解以及正交相抵,得到3种广义行列对称矩阵Moore-Penrose逆的快速算法,可极大节省其计算量和存储量;推广了相关文献的结果,使其应用范围更广.     

行(列)对称矩阵的LDU分解与Cholesky分解

提出行(列)转置矩阵与行(列)对称矩阵的概念,研究它们的性质,获得一些新的结果.给出行(列)对称矩阵的LDU分解、Cholesky分解和三对角分解公式,可极大地减少行(列)对称矩阵的LDU分解、Cholesky分解和三对角分解的计算量与存储量,而且不会丧失数值精度.