求实对称张量Z-特征值的牛顿法

文章提出一个求解实对称张量Z-特征值及特征向量的牛顿法.该方法将张量Z-特征值问题转化为等价的非线性方程组,并用牛顿法求解.经过改进的方向具有下降性,从而保证算法的全局及二阶收敛性.数值实验结果表明,算法有效.     

基于PCA图像压缩算法研究与实现

PCA做为一种数据分析技术,它最重要的应用是对数据进行降维和去相关,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构.本文将该技术应用于图像压缩中,分析了现有的基于PCA压缩图像方法的优缺点,提出了一种新的算法提取图像主成分运用于图像压缩,并证明了该算法的收敛性,通过实验仿真,验证了该方法的正确性和可行性.     

Heisernberg群上低阶特征值的估计

研究Heisernberg群Hn上的Kohn Laplacian算子的特征值问题,通过构造合适的测试函数,给出低阶特征值估计的一个一致不等式.     

分块矩阵的α-β型谱包含域

利用矩阵分析的方法,将一般复数域上矩阵的二部分划的α-β型谱包含域推广到高阶分块矩阵上,并给出了其边界定理.     

M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的下界

对M-矩阵A与其逆矩阵A-1的Hadamard积的最小特征值τ(A°A-1)的下界进行了研究,给出了其下界的新估计式,而且证明了这些估计式是现有一些结果的推广.最后用数值算例验证了所得的结果改进了现有的某些结果.     

按Laplace谱半径对一些偶单圈图的排序

研究一些偶单圈图按其Laplace谱半径排序的问题.利用扩圈变换对偶单圈图S1k的Laplace谱半径影响的证明方法,得出了顶点数为k+2,圈长为k(k≥10)的偶单圈图C(k+2,k)按其Laplace谱半径从大到小的顺序依次排在前三位和最后一位的单圈图.     

Ln,p图的代数连通度

Kp表示p阶完全图.选取Kp的任意r个顶点分别点粘接r棵树,得到n阶图Ln,p.所有n阶图Ln,p的集合记为（L）n,p.代数连通度是刻画图的连通性的重要参数,笔者分别确定了Ln,p中具有最大、最小和第二小代数连通度的图.     

矩阵Fan积和Hadamard积的特征值界的新估计

给出非奇异M-矩阵A和B的Fan积AB的最小特征值下界和非负矩阵A和B的Hadamard积A·B的谱半径上界的新估计式,这些估计式都只依赖于矩阵的元素.数值例子表明,新估计式在一定条件下改进了现有的结果.     

一类wishart矩阵相对特征值的分布问题研究

在统计分析中,特征值的分布问题是重要内容。从wishart矩阵的密度函数得到AB-1特征值以及在r≤m条件下AB-1特征值的密度函数。     

M-矩阵与其逆的Hadamard积的最小特征值下界新的估计式

M-矩阵是一类有重要应用背景的特殊矩阵,生物学、物理学和社会科学等学科中的许多问题都与M-矩阵有密切的联系.M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的估计是M-矩阵理论及其应用中重要的问题之一,一直受到专家学者广泛的关注和研究.给出了M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的2个新的估计式,并从理论上证明了新的估计式比现有的一些估计式更精确,算例也表明所得的估计式的确比现有估计式的估计结果更为精确.另外,这些估计式只用到矩阵的元素,因而计算简单易行.