非负不可约矩阵Perron根的一种迭代算法

非负矩阵Perron根的理论应用于很多领域,目前对Perron根的估计和计算提出了很多方法,其中较多使用对角相似变换方法,根据精度的需要求得Perron根的近似值.论文构造了一个新的对角矩阵,同样利用对角相似变换,得到一个新的迭代算法,并从理论上证明了其收敛性.最后,用数值例子验证了该算法的可行性.     

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.     

非负矩阵Perron根的一种迭代改进算法

目前关于非负矩阵Perron根即最大特征值的估计和计算已提出了很多方法.利用对角相似变换,给出了一个求非负矩阵Perron根的迭代算法,可以根据精度的要求迭代足够多次得到所需要的近似值.并从理论上证明了它的收敛性,同时给出一种改进的方法,使得在相同的精度下尽可能的减少迭代次数.最后,用数值实例验证.     

非负矩阵Perron根的界

基于非负矩阵Perron根的理论应用于很多领域,据此,研究了非负矩阵Perron根的界的估计,获得了非负不可约矩阵Perron根的界,进而在适当的相似变换基础上得到非负可约矩阵Perron根的界的估计.     

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.     

非负矩阵Perron根的计算

非负矩阵最大特征值即Perron根的计算是非负矩阵理论的重要课题.本文利用非负矩阵Perron余的有关性质,给出一种可以得到比较精确的Perron根的方法.并利用该方法给出MATLAB的算法及程序,实现了计算机编程求解非负矩阵的Perron根.最后,通过实例说明本文的方法是有效的.     

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.     

基于对角相似变换的不可约非负矩阵谱半径算法及其应用

应用非负矩阵谱半径的Perron-Frobenius定理和矩阵的对角相似变换,给出不可约非负矩阵谱半径的一个数值算法,讨论了算法的应用.     

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.     

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.     

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.     

非负矩阵Perron根与主特征向量的粒子迭代算法

非负矩阵Perron根问题在数值分析、经济学及控制论等多方面有着重要的应用,如何快速求出非负矩阵Perron根与主特征向量,一直是矩阵理论研究的热点.结合矩阵Perron根和主特征向量的特性,给出基于粒子迭代的快速寻优算法,同时给出该方法的收敛性的证明,最后通过数值实验说明了该方法的优越性.     

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.     

相似变换下对角优势矩阵研究

讨论了相似变换下矩阵对角占优的条件，并给出了一个应用实例，其中，定理１为一相似变换下对角占优的充要条件，定理２与定理３对为对角相似变换下的情况。     

非负矩阵Perron根的新界值

讨论了非负矩阵Perron根的相关性质,得到Perron根的一个新界值。另外,对于非负矩阵Perron根的上下界,将文献[5]中的不可约条件放宽至任意非负矩阵。     

非负矩阵Perron根的下界序列

为了得到非负矩阵Perron根界的估计,通过引入幂函数对Yu. A. Alpin不等式进行改进, 得到一列单调递增且收敛于Perron根的下界序列,并利用非负不可约矩阵的性质,研究了一类特殊非负矩阵的下界序列.最后通过数值实例对新的估计方法进行验证,结果优于文献[3-5]中的结论.     

非负矩阵Perron根界的估计式的改进

矩阵的谱半径在特征值估计理论、广义逆矩阵、数值分析以及矩阵序列、矩阵级数的收敛分析、控制理论中都有着极为重要的作用,近年来许多学者都致力于这方面的研究,提出了许多改进的谱半径估计方法,利用Perron补矩阵进行谱半径估计也一直受到广大学者的重视.通过研究矩阵的广义Perron补的性质,给出非负矩阵Perron根界的几个新的估计式。     

HR方法中断的克服与快速Givens变换

对于拟对称矩阵的特征值问题,HR方法是相当有效的,但是其三对角化过程可能中断。本文得到了中断发生的一个充分必要条件,提出了克服中断的两个策略,并对高阶拟对称矩阵导出了拟Givens相似变换的快速算法。     

用一个Perron补计算非负矩阵的Perron特征向量问题

对于一个具有谱半径ρ的非负不可约矩阵 A,Meyer 引进了 Perron补的概念去解决 A 的 Perron 向量问题,Meyer 的方法是个典型的 Divide-and-Conquer(“分而制之”)的方法.本文的算法只用一个 Perron 补就可以计算出 A 的 Perron 向量.     

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.