非奇异Ｍ-矩阵的Hadamard积的最小特征值的下界估计

针对非奇异M-矩阵B和非奇异M-矩阵A的逆A－1的Hadamard积的最小特征值τ(B。A－1)的下界估计问题，分别利用Gerschgorin圆盘定理和Brauer卵形定理，给出了τ(B。A－1)的两个新的下界估计式 * ，新估计式改正并改进了某些已有结果。数值例子显示新的下界比某些已有下界更接近τ(B。A－1）。（注：*处代表公式）
     

非奇异M-矩阵的Hadamard积的最小特征值的下界序列

研究非奇异M-矩阵A与其逆A~(-1)的Hadamrad积的最小特征值τ(AoA~(-1))的估计问题.首先利用矩阵A的元素给出A~(-1)各元素的上界序列.接着利用这些上界序列和Gerschgorin定理、Brauer定理分别给出τ(AoA~(-1))的单调递增的收敛的下界序列.最后通过数值算例对理论结果进行验证,数值算例显示所得下界序列比现有结果精确,且在某些情况下能达到真值.     

非奇异M－矩阵及其逆矩阵Hadamard积最小特征值的新下界

针对非奇异M-矩阵及其逆矩阵Hadamard积的最小特征值问题,首先,回顾了已有文献应用矩阵的特征值存在域定理和逆矩阵元素的估计式;其次,结合M-矩阵Hadamard积的相关性质特征及不等式的构造、放缩技巧,给出了非奇异M-矩阵与其逆矩阵是双随机矩阵的Hadamard积的最小特征值下界τ(A°A~(-1))的一个仅与A矩阵的元素相关的估计式,推广了已有文献的结果;最后,用数值例子表明所给估计式的下界比已有结果得到的下界更精确.     

M-矩阵Fan积的特征值下界

本文利用Brauer卵形定理和Cauchy-Schwitz不等式给出了两个非奇异M-矩阵A和B的Fan积的最小特征值下界的新估计式τ(A★B)≥min i≠j1/2{aiibii+ajjbjj-[(aiibii-ajjbjj)2+4aiibiiajjbjj(ρ2(J(m)A)ρ2(J(m)B))1m]1/2}。此下界估计式比现有几个估计式更为精确。通过数值算例计算得τ(A★B)≥2.783 4,与其他文献中的结果加以比较,表明所得的新估计结果在一定条件下改进了Horn和Johnson给出的经典结果,同时也改进了其他已有的几个结果,比其他结果接近τ(A★B)的真值。     

矩阵Hadamard积最小特征值的新界值估计

设A和B是非奇异M矩阵,给出B和A-1的Hadamard积的最小特征值的新界值估计,设矩阵A=(aij)和B=(bij)都为非奇异M矩阵,A-1=(βij),则有τ(BA-1)≥min i≠j12{βiibii+βjjbjj-[(βiibii-βjjbjj)2+4sisjβiiβjj(bii-τ(B))(bjj-τ(B))]12}。估计式仅依赖矩阵的元素,易于计算。数值例子表明所得新估计式改进了现有的一些结果。     

非奇异M-矩阵最小特征值的下界估计

利用Brauer定理和逆矩阵元素的上界序列,给出非奇异M-矩阵A的逆矩阵A-1及非负矩阵B的Hadamard积的谱半径ρ(BA-1)的单调不增的上界序列,并利用该上界序列给出A的最小特征值τ(A)的单调不减的下界序列,通过数值算例验证了所得结果.数值结果表明,所得估计比某些已有结果更精确.     

M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值下界估计

给出M-矩阵A与A~(-1)的下界估计式,改进已有的某些结果。新估计式都只依赖于矩阵的元素,易于计算。     

非奇异M-矩阵最小特征值的新下界

【目的】估计非奇异M-矩阵A 的最小特征值τ(A)。【方法】由逆矩阵A-1元素的上界序列和Gerschgorin圆盘定理给出非负矩阵B 与A-1的Hadamard积的谱半径ρ(B.A-1)的单调递减的上界序列,并利用该上界序列对τ(A)进行估计,最后用数值算例进行验证。【结果】给出了τ(A)的单调递增的收敛的下界序列。【结论】通过所给的数值算例说明所得τ(A)的下界序列在一定条件下比现有估计精确,且在某些情况下能达到真值。
     

严格对角占优M-矩阵一类界的新估计（英文）

目的设A为严格对角占优的M-矩阵,估计||A~(-1)||_∞的上界及最小特征值σ(A)的下界。方法利用严格对角占优的-矩阵A的元素估计这类界。结果给出了||A~(-1)||_∞的一个新的上界估计式和最小特征值σ(A)下界的一个估计式。结论这些新的估计式改进了已有的结果。     

非奇异M-矩阵最小特征值的估计

设A为非奇异M-矩阵,B为非负矩阵.研究A的最小特征值τ(A),利用Gerschgorin圆盘定理和逆矩阵元素的上界,给出B与A-1的Hadamard积的谱半径ρ(BA-1)的上界估计式,并利用该估计式给出τ(A)的下界序列.通过数值算例对所得理论结果进行验证,结果表明所得下界序列较现有结果更为精确.     

非奇异M-矩阵最小特征值的新下界

【目的】估计非奇异M-矩阵A的最小特征值τ(A)。【方法】由逆矩阵A-1元素的上界序列和Gerschgorin圆盘定理给出非负矩阵B与A-1的Hadamard积的谱半径ρ(B。A-1)的单调递减的上界序列,并利用该上界序列对τ(A)进行估计,最后用数值算例进行验证。【结果】给出了τ(A)的单调递增的收敛的下界序列。【结论】通过所给的数值算例说明所得τ(A)的下界序列在一定条件下比现有估计精确,且在某些情况下能达到真值。     

严格α_1对角占优M矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的估计

针对严格α_1-对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的估计问题,利用矩阵A的元素和矩阵分裂方法,将矩阵A分裂为严格对角占优M-矩阵B和非负对角矩阵G,进而利用已有严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的上界,给出矩阵B的‖B~(-1)‖_∞的上界Γ(B),此时若Γ(B)与G的最大对角线元的乘积小于1,则可得‖A~(-1)‖_∞的上界.最后通过数值算例对所得结论进行验证,表明所给出的方法可行.     

严格对角占优M-矩阵特征值的界

对严格对角占优M-矩阵A的最小特征值τ（A）经典的下界估计式应用该类矩阵逆矩阵A-1元素的上界新的提高的估计式1/aii≤αii≤1/aii＋∑j≠1aiipji与1/aii≤αii≤1/aii＋∑j≠1aiinji,i∈n,得到τ（A）新的提高的且易于计算的界.     

M-矩阵最小特征值的新界值估计

利用著名的Gerschgorin圆盘定理,给出了非负矩阵A与非奇异M-矩阵B的逆矩阵B-1的Hadamard积AB-1的谱半径ρ(AB-1)两个新的上界估计式,利用τ(B)=1ρ(B-1)这一性质,从而得到M-矩阵B最小特征值的两个新下界估计式.算例表明,所得的估计式在一定条件下优于现有的估计式,且这些估计式只依赖于矩阵的元素,容易计算.     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的上界估计

M-矩阵作为特殊矩阵类在高阶稀疏线性方程组的迭代法求解中有重要作用,尤其是M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的上界估计在数值代数中具有重要意义。如许多代数方程组问题的收敛性条件、条件数等需要计算‖A~(-1)‖_∞,但当M-矩阵A的阶数较大时,其逆矩阵很难求,因此‖A~(-1)‖_∞估计是十分重要的问题。首先引入一组新的记号,给出严格对角占优M-矩阵A的逆矩阵A~(-1)的元素满足的两个不等式;此外得到了‖A~(-1)‖_∞的上界新估计式,这些估计式避免了求逆矩阵A~(-1)而直接利用矩阵A的元素表示,最后给出矩阵A的最小特征值q(A)下界的新估计式。理论分析和数值算例表明新估计式改进了相关结果。     

非奇异M-矩阵最小特征值的下界序列

针对非奇异M-矩阵A的最小特征值τ(A)的估计问题,利用Brauer定理和逆矩阵元素的上界序列,给出了τ(A)的单调递增的收敛的下界序列.最后通过数值算例对理论结果进行验证,数值算例显示,所得下界序列比现有结果精确,且在某些情况下能达到真值.     

M-矩阵Fan积的特征值下界

本文利用Brauer卵形定理和Cauchy-Schwitz不等式给出了两个非奇异M-矩阵A 和B 的Fan积的最小特征值下界的新估计式 * 此下界估计式比现有几个估计式更为精确。通过数值算例计算得τ(A★B)≥2.7834,与其他文献中的结果加以比较,表明所得的新估计结果在一定条件下改进了Horn和Johnson给出的经典结果,同时也改进了其他已有的几个结果,比其他结果接近τ(A★B)的真值。(注：*处为公式)
     

严格α-对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞ 的估计

利用矩阵分裂方法和已有严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数估计式,给出严格α-对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的单调不增上界序列,并通过数值算例验证了所得结果.数值结果表明,所给方法可行,且比某些已有结果更精确.     

非奇异不可约M矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值下界估计

为了估计非奇异不可约M矩阵A与其双随机矩阵A~(-1)的Hadamard积的最小特征值下界,利用矩阵特征值存在域定理,通过推导出的几个不等式,得到2个新的下界估计式,并给出证明。结果表明,新的估计式比已有的结果更好,数值算例说明所得估计式比已有估计式更精确。     

M-矩阵Schur积的最小特征值的新下界

根据两个M-矩阵的Schur积的性质,结合非奇异M-矩阵的特点,对B与A-1的Schur积的最小特征值下界做了进一步研究,给出τ(B°A-1)的新估计式,同时得到了当A-1是双随机矩阵时,τ(B°A-1)的一个新估计式;用理论证明这些估计式改进了现有的结果,且这些估计式仅用到矩阵A和B的元素,计算简单易行;并用算例验证了这些新下界确实提高了现有估计式的估计精确度.