对角相似变换下的非负矩阵最大特征值算法

通过引进一个参数构造与迭代矩阵的行和相关的正对角矩阵, 应用矩阵的正对角相似变换, 给出不可约非负矩阵最大特征值与对应特征向量的数值算法, 算法中每一步参数的选择灵活性都较大, 从而提高了收敛速度.     

求解一类非线性互补问题的广义模基矩阵分裂迭代法

通过引入新的正对角参数矩阵, 提出了求解$H$-矩阵非线性互补问题的广义模基矩阵分裂迭代法和广义二步模基矩阵分裂迭代法, 取定特殊的正对角参数矩阵和矩阵分裂后, 两种算法都可转化为已有的模基矩阵分裂迭代法, 因此是已有求解线性互补问题和非线性互补问题模基矩阵分裂迭代法的推广. 利用$H$-矩阵的相关性质建立了两种算法的收敛性分析, 在算法收敛的充分条件中, $H$-分裂的假设比已有的非线性互补问题模基矩阵分裂迭代法$H$-相容分裂的收敛条件更弱; 另外, 所得到的正对角参数矩阵的收敛域比已有非线性互补问题模基矩阵分裂迭代法的收敛域更大, 因此收敛性结果是已有算法收敛性结果的推广改进, 这表明新的正对角参数矩阵是有效的.     

一种计算非负矩阵最大特征值的对角相似变换下的原点位移法

利用矩阵的原点位移和正对角相似变换,给出了非负矩阵最大特征值和对应特征向量的一种算法,在适当选择平移参数下,算法具有较好的收敛效率.     

广义严格对角占优矩阵的改进迭代判定法

广义严格对角占优矩阵在很多应用方面发挥着重要作用.近期一些迭代法被用于判别广义严格对角占优矩阵.本文利用矩阵自身的元素构造含参数α的正对角矩阵,根据广义严格α-对角占优矩阵与广义严格对角占优矩阵的关系判别广义严格对角占优矩阵.推广和改进了已有的相关结果.     

关于线性互补问题的一个迭代算法

针对矩阵M为具有正主对角元素的严格对角占优矩阵的线性互补问题构造了一个迭代算法，证明了算法的全局收敛性，并给出了数值算例．     

非负矩阵最大特征值的计算

利用矩阵的对角相似变换,给出了不可约非负矩阵最大特征值的一种算法,在每一步迭代时引入一个适合的参数,算法简单适用.     

基于一类本原矩阵的非负矩阵Perron根的算法

利用矩阵的对角相似变换和Perron-Frobenius定理,给出了一类迹非零的不可约非负矩阵Perron根的简单数值算法,该算法仅需在迭代的每一步选择上次迭代矩阵的行和构成的正对角矩阵做矩阵的相似变换.同时通过适当的矩阵平移,此算法可适用于所有不可约非负矩阵Perron根的计算.     

不可约非负矩阵谱半径的数值算法

用矩阵的对角相似变换和Perron Frobenius定理, 给出了不可约非负矩阵谱半径的简单数值算法, 该算法类似于求矩阵按模最大特征值的经典算法-幂法, 适用于任何不可约非负矩阵, 并且通过适当选择参数, 算法具有简单、 快速的特点.     

基于幂函数非负矩阵最大特征根的算法

应用矩阵的对角相似变换,给出一种基于幂函数的不可约非负矩阵最大特征根和对应的特征向量的数值算法,并用数值实例说明了算法的可行性及参数对收敛的影响.     

基于自适应对角加载的源数估计算法

为解决对角加载技术用于信源数估计时对角加载量确定困难的问题,提出了一种新的基于自适应对角加载接收信号协方差矩阵的信源数估计算法。首先,分析接收信号协方差矩阵与噪声信号功率的之间的协同变化关系,基于协方差矩阵的对角元素特征值分布特点,给出一种自适应的对角加载量确定方法。然后,将对角加载处理后的接受信号协方差矩阵与信息论准则结合,得到改进后的估计信源数算法。仿真实验结果表明：在白噪声与色噪声环境中,本文算法能在不同信噪比与不同快拍数条件下较好的估计信源数;相较于基于信息论准则与盖氏圆盘估计法则的源数估计算法,本文算法在估计正确率以及稳定性上得到了不同程度的提升,具有较好的估计性能。     

一种新的宽带波束形成算法

基于对角加载思想,针对宽带信号空时处理结构,将空时接收协方差矩阵进行特征值分解,并利用矩阵求逆定理推导出空时结构对角加载值的范围,得到空时结构对角加载波束形成算法的优化方程以及最优权向量的解.仿真结果表明,算法有效地对协方差矩阵估计进行了修正,增强了空时波束形成算法的鲁棒性.     

沿主对角线双向收缩法解分块带状矩阵方程组

给出了一种沿对角线双向收缩法解系数矩阵为严格块对角占优矩阵的线性方程组,这种算法与经典的LU分解算法进行了比较,例子说明了算法的有效性.     

对角占优矩阵与H-阵和M-阵的判定

讨论对角占优矩阵与H-阵和M-阵之间的关系，得出对角占优矩阵是H-阵（或M-阵）的充分必要条件，并给出H-阵（或M-阵）的判定算法。     

o-对称矩阵的正交对角分解及Moore-Penrose逆

研究具有轴对称结构的o-对称矩阵的正交对角分解和Moore-Penrose逆,给出了正交对角分解公式及Moore-Penrose逆的快速算法,据此可极大节省计算该类矩阵正交对角分解及Moore-Penrose逆时的计算量和存储量.     

非奇异H矩阵的一组充分条件

判定一个矩阵是否为非奇异H矩阵,一般采用矩阵右乘1个正对角矩阵的方法,但由于矩阵左边乘1个正对角矩阵并不改变其占优性,因此采用矩阵左右同时乘以不同的正对角矩阵的方法,获得到了非奇异H矩阵的一组充分条件,实例说明所得结果是有效的﹒     

一种稳健快速的波束形成算法 

提出了一种计算自适应方向图权向量的迭代算法。为满足迭代矩阵的收敛条件, 算法根据协方差矩阵的最大Gerschgorin半径选择对角加载值对协方差矩阵进行对角加载；通过对协方差矩阵进行简单的矩阵分裂；进而给出自适应权向量的迭代解形式。仿真表明，所提出的算法能在快拍数较少时形成稳健的特性良好的方向图。     

α-双对角占优矩阵的讨论及其应用

根据矩阵对角占优理论,给出了严格α2-双对角占优矩阵的充要条件,作为应用得到H-矩阵的判定条件,从而拓展了H-矩阵的判定准则,同时给出了判定H-矩阵的算法和程序.并用数值例子说明结论的有效性和优越性.     

中心对称线性互补问题的一类迭代算法

在考虑中心对称矩阵可约性的基础上,运用矩阵分裂理论,分别提出求解中心对称线性互补问题的对三角分裂松驰迭代算法和对三角分裂松驰迭代算法,并对2种算法进行收敛分析和数值实验.结果表明,当线性互补问题的系数矩阵对角元为正的H-矩阵时,2种算法都全局收敛,所得迭代阵的谱半径都为0.5,比传统的Jacobi分裂迭代算法和Gauss-seidel迭代算法的收敛速度都好.新算法节约了计算量与计算机的存贮空间,较大地提高了计算效率.     

关于广义对角占优矩阵

设A=(aij)∈Cn×n,若对∨i∈N+{1,2,…,n}均有|ɑii|≥Σj≠i|ɑij|,则称A为对角占优矩阵.若存在正对角矩阵T,使得AT为对角占优矩阵,则称A为广义对角占优矩阵.论文通过构造正对角矩阵,在一定条件下得到了广义对角占优矩阵的几个判定条件和性质,改进和推广了一些已有的结果,并用数值例子说明了这些判定条件的有效性和实用性.     

几类块矩阵的Hadamard积的性质

文章以矩阵的范数为基础建立了块矩阵与严格对角占优矩阵的关系,并由此得到了块严格对角占优矩阵,Π型块严格对角占优矩阵,块广义对角占优矩阵,块广义双对角占优矩阵,弱块严格对角占优矩阵在Hadamard积下的封闭性。