非负半环上强保持可逆矩阵的线性算子

设S是一非负交换半环,Mn(S)是S上所有矩阵构成的半环.对Mn(S)上一线性算子L,如果对任何A∈Mn(S),A可逆当且仅当L(A)可逆,则称L强保持Mn(S)中的可逆矩阵.刻画了在非负无零因子交换半环上强保持可逆矩阵的线性算子.     

非负交换半环上可逆矩阵的伴随矩阵

探讨了非负半环上可逆矩阵的伴随矩阵,获得了非负交换半环R上可逆矩阵的逆矩阵的正伴随矩阵与负伴随矩阵的具体表达式,部分解决了Poplin与Hartwig提出的一个公开问题.     

基于非负矩阵分解的集成人脸识别

非负矩阵分解已广泛应用于人脸识别,但因无监督、子空间线性表示、基特征局部次优等特点,它识别光照复杂、表情丰富的人脸图像的能力有限。为优化非负矩阵分解的人脸识别能力,分析并建立了非负矩阵分解的集成分类框架,整合多组基特征的弱类别结构信息,在无监督情形下利用偏最小二乘回归建立符合统计属性的集成标签映射,突显正确的类结构。通过多组人脸数据集的试验结果表明,基于非负矩阵分解的集成分类能力显著提高,适用光照复杂、表情丰富的人脸图像识别。     

矩阵非负分裂下SOR迭代法收敛性

目的讨论预条件后用迭代法求解的线性方程组Ax=b。方法利用预条件后系数矩阵非负分裂形式的多样性,给出一种含参数形式的非负分裂。结果与结论证明这种分裂形式可以加速SOR迭代法的收敛性,并与一般的预条件后SOR迭代法的收敛性进行比较,说明这些分裂形式更好。     

非负分裂的比较定理

根据非负矩阵理论,给出了非负分裂的新的比较定理,在一定条件下证明了Csordas和Varga的结论.     

弱可逆矩阵与性质

本文研究弱可逆矩阵及判别弱可逆矩阵的充要条件,并讨论其性质.     

关于次半正定矩阵的一点注记

证明了可逆次半正定 (非次正定 )矩阵的逆矩阵也次半正定。     

关于非负矩阵的一个问题

主要讨论对一个非负可逆矩阵A，x^→在什么条件下，成立A^-1x^→≥0。     

矩阵的可逆分裂

文章介绍了一个新的概念——矩阵的可逆分裂及其分类,并初步探讨了一类特殊分裂的收敛性,从而在一定程度上拓展了矩阵的分裂理论.     

具有存放的功能性反应捕食与被捕食系统的动力性态

研究一类被捕食者(食饵)种群具有常数存放率的Holling—Ⅲ类功能性反应捕食与被捕食系统的定性性质,当该系统具有存放率时,分析了系统非负平衡点及其稳定性.利用计算第一系数的方法,研究了弱中心附近的超临界Hopf分岔与跨临界Hopf分岔.     

二级多重分裂迭代法

本文给出一种全新的二级多重分裂迭代方法求解线性方程组,这一方法是基于二级迭代法与多重分裂迭代法的基础之上,方法函盖了近年来讨论的多种平行化迭代求解线性方程组的方法,并对矩阵具单调条件分析了方法的收敛性。     

松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题

考虑松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题,理论分析给出了当系数矩阵为H_+-矩阵时迭代法的收敛性和松弛参数的选取方法.数值实验表明,松弛模系矩阵分裂迭代法在迭代步数和迭代时间上均优于模系矩阵分裂迭代法.     

耦合Sylvester矩阵方程的改进的梯度迭代算法

本文通过构造矩阵分裂,结合线性系统的迭代方法,提出了求解耦合Sylvester矩阵方程的两种梯度迭代算法,并研究了这两种算法在满足初始迭代条件下的收敛性.最后给出数值算例验证了这两种算法的有效性.     

求解线性互补问题的一类矩阵分裂迭代算法

通过改进 NMMS 方法,建立了一类新的基于模的两步矩阵分裂 (NTMMS) 迭代法,给出了该算法在适当条件下的收敛性,包括加速超松弛分裂的情况。数值实验表明,该方法在实际应用中优于传统的迭代法。     

预处理后不同分裂形式下的松弛迭代法敛散性分析

在以往预处理的基础上,结合矩阵分析及分裂理论,用迭代法求解线性方程组Ax=b,给出预处理后松弛迭代法的2种不同分裂形式,从理论和数值两个方面说明这种分裂形式的收敛效果优于常见的预处理方法．     

非Hermitian正定矩阵的一种分裂迭代格式

对正定线性方程组Ax=b,构造了一种分裂迭代格式,并对该算法的收敛性进行了证明.     

求解非线性互补问题的一类加速的两步模基矩阵分裂迭代法

建立了求解非线性互补问题的一类加速的两步模基矩阵分裂迭代法. 当系数矩阵是具有正对角元的,H-矩阵时, 证明了此方法是收敛的. 数值实验表明, 该方法是行之有效的.     

AOR迭代的收敛域

本文利用矩阵的正规分裂，对Ｈ－矩阵类，给出了ＡＯＲ迭代的收敛域，拓广了文［１］的结果．     

基于位移Hermite分裂的图像恢复算法

针对传统图像恢复算法在反Hermite分量主导Hermite分量时, 难导出收敛分裂结果, 导致图像恢复效果较差的问题, 提出一种位移Hermite分裂的图像恢复算法. 先在矩阵分裂时引入位移参数定义准Hermite分裂, 再利用共轭梯度正规残差(CGNR)算法将定义分裂结果代入进行内迭代, 以此逼近每个外迭代, 每个外迭代则由系数矩阵的收敛分裂导出; 然后将导出的收敛分裂结果应用到图像恢复模型; 最后与广义最小误差方法、 广义预条件对称分裂方法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法得到的迭代逼近结果更好, 所需的迭代次数和CPU时间明显减少, CPU占用时间仅0.25 s, 图像恢复效果较好.