准对角矩阵F分布在左球准对角矩阵分布中的推广

将准对角矩阵F分布的定义推广到左球准对角矩阵分布中,给出了推广的准对角矩阵F分布变量的矩量表达、特征根分布及其关于对角非奇异矩阵变换的不变性.     

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Γ分布的一个等式及其应用

基于矩阵Γ分布，本文推导了这种随机矩阵相关的矩阵函数数学期望的一个等式，利用这个等式，我们进一步获得了矩阵Γ分布的一阶矩和二阶矩。     

四元数矩阵的奇异Beta分布和F分布

应用四元数矩阵的奇异Wishart分布的密度函数表达式和奇异四元数矩阵奇异值分解的工具,求得了奇异四元数矩阵变换X=BYB~T的Jacobi行列式.利用奇异四元数矩阵的广义逆定义了四元数矩阵的奇异Beta分布和F分布,结合奇异四元数矩阵数乘变换的Jacobi行列式,给出了四元数矩阵的奇异Beta分布和F分布的密度函数表达式.最后,给出了满足两种分布的奇异四元数矩阵的非零特征值的联合密度函数.     

一类新的多元t-型分布

为了在椭球等高分布的基础上建立样本的理论,需将随机向量的分布推广到随机矩阵的形式.运用3种不同的方法(密度生成函数方法,逆维希特分布方法,2个独立的随机矩阵构造新的随机矩阵的方法)分别提出了矩阵Kotz-型分布,矩阵逆Γ分布和矩阵t-型分布,证明了它们是一个矩阵分布密度,并着重研究了矩阵t-型分布的有关分布性质,包括其随机表示、期望、线性组合分布及二次型等.     

双参数指数型分布最小和最大次序统计量矩的精确计算公式

讨论双参数指数型分布最小和最大次序统计量矩的计算,利用双参数指数型分布矩的递推关系及密度函数的特点获得了它的最小和最大次序统计量各阶矩以及各阶混合矩的精确计算公式.     

逆瑞利分布的有效估计

推导逆瑞利分布的密度函数和分布函数的MLE和UMVUE,并给出估计量r阶矩的精确表达式。对估计量的均方误差和变异系数做渐进展开,在大样本下给出逆瑞利分布有效估计的判断条件。     

二维磁场积分方程奇异点处理的有效方法

基于积分方程的矩量法求解电磁散射问题需要奇异积分计算,而且奇异阻抗矩阵的计算是影响矩量法计算精度的重要因素之一.论文将基于二维磁场积分方程的脉冲函数作为基函数、δ函数作为检验函数,对奇异矩阵元素的计算进行特别处理,将对角元素的计算分为两个子部分,每个子部分的贡献采用非奇异传统方法计算,于是对角元素的值为奇异值与两个子部分的贡献之和.数值结果表明:该方法用于曲线散射体求解具有有效性和正确性.     

根据算子方程得到矩阵方程的新方法－基函数展开法

矩量法在计算电磁学中占有重要地位。矩量法是选择适当的基函数和权函数，进而得到矩阵方程。但该方法得到的阻抗矩阵是一个满阵，在复杂电磁学问题中，不论是阻抗矩阵填充还是求逆都会花费大量时间。提出了一种根据算子方程得到矩阵方程的新方法－基函数展开法，并给出应用该方法的一个例子。可看到该方法中不需要选择权函数，且阻抗矩阵是一个对角阵，从而大大节省阻抗矩阵填充时间和求逆时间。     

连续时间Markov链的二元Log-PH分布研究

对连续时间Markov链的一元PH分布研究作了推广。根据Ramaswami提出的连续时间Markov链的一元Log-PH分布的概念,对一元Log-PH分布进行k阶矩,Laplace变换,Kronecker运算等基本性质的研究。结合Assaf D[5]提出的连续时间Markov链的二元PH分布,推导出相应的二元Log-PH分布的分布函数,密度函数,k阶矩和Laplace变换。     

矩阵Beta分布的矩

首先给出了矩阵Ｂｅｔａ分布的特征函数，然后利用矩阵的微分得到了矩阵Ｂｅｔａ分布的前二阶矩。     

关于幂等矩阵的一个结论的推广

利用分块矩阵作为工具,对幂等矩阵的一个结论进行了推广,给出当秩为r的n阶幂等矩阵A分解为m个秩为ri的矩阵Ai之和时,在一定条件下,总存在可逆矩阵T,使T-1AT和T-1AiT(i=1,2…,m)都是简化的准对角形矩阵.     

四元数矩阵微分及其在精确分布上的应用

讨论了四元数矩阵的外微分形式,得出四元数矩阵变换下Ｊａｃｏｂｉ行列式的一些结果,利用这些结果,简化了四元数Ｗｉｓｈａｒｔ分布的推导,并且在求得四元数Ｓｔｉｅｆｅｌ流形体积的基础上,进一步导出其特征根分布     

实正交矩阵的子矩阵的幂的迹的渐进分布

设随机矩阵U属于n阶实正交群O(n),O(n)的分布是单位Haar分布,[U]m表示U的m阶顺序主子矩阵,记Q=n/m～(1/n/m)[U]m.文献(Diaconis P,Shahshahani M.J Appl Probab,1994,A31:49-62.)通过计算TrUj的联合矩得出对固定的整数k,当n充分大时(TrU,TrU2,…,TrUk)渐进于正态分布.利用Jack函数和对称群的特征标的恒等式,推广这一结论到U的子矩阵情形,即证明了随机向量(TrQ,TrQ2,…,TrQk)当m→+∞时依分布收敛于正态分布.对特殊实正交矩阵群SO(n)也有类似的结论.     

椭球等高矩阵分布族中 EVSn×p(M，∑，ψ)的一些结果

对一类椭球等高矩阵分布X=M+RU3A～EVSn×p(M,∑,ψ),A＇A=∑ >0,vec(U3)d＝u(np,从条件分布、边缘分布两方面讨论了与矩阵正态分布的关系 及其二次型分布,得到了关于EVSn×p(M,∑,ψ)的一些结果．     

矩量法分析屏蔽导体内的多层介质多导体传输线

利用矩量法分析屏蔽导体内的多层介质多导体传输线。首先,建立该问题的算子方程;然后离散化算子方程,通过对导体和介质分界面的总电荷及介质和介质分界面自由电荷的自由空间二维格林函数分析,得出矩阵方程;最后得出屏蔽导体内多层介质中各导体的电容矩阵和电感矩阵。数值结果与现有类似结构分析结果相比较一致性较好。     

求解循环三对角方程组的追赶法

利用LU分解的思想,首先将循环三对角方程组的系数矩阵A分解成3个矩阵的乘积LUD,其中L是下三角矩阵,U是单位上三角矩阵,D是拟对角矩阵(每行只有两个非零元素,前n-1行非零元位于主对角线和最后一列上,第n行非零位于第1列和最后一列上);然后,运用追赶法的思想依次用前代法("追")解出Lu=d的解,回代法("赶")解出Uv=u的解;再利用Dx=v的第一行和最后一行求出未知量Xn,进而回代求解出所有未知量.该方法虽然将系数矩阵分解成3个矩阵的乘积,但计算过程并不复杂,总的算数运算量只有O(14n).小于传统算法的计算量(O(17n)).文章对数值计算的稳定性进行了分析.当矩阵A对角占优且2|ai|≤|bi|时,算法是数值稳定的.数值试验结果与理论分析相吻合.