矩阵特征值和奇异值的估计

证明了一类矩阵的所有特征值都位于一个圆盘中.然后给出了矩阵特征值的几个分布区域,在此基础之上解决了矩阵张量积的特征值的分布问题.最后讨论了矩阵奇异值的估计问题.     

矩阵特征值新的分布区域刻画

探讨矩阵特征值新的分布区域,证明了任意矩阵的所有特征值都位于同一个圆盘,该圆盘能够更精确地估计矩阵特征值及其分布,并用实例验证了结果的有效性。     

随机矩阵非1特征值的新包含区域及其应用

随机矩阵在许多领域都有重要应用,而这些应用很多都与它的非1特征值有关,所以对随机矩阵的非1特征值进行定位十分有意义.应用修正矩阵理论和Gersgorin型及Brauer型矩阵特征值包含区域,获得了随机矩阵非1特征值新的Gersgorin型和Brauer型特征值包含区域及其非奇异的充分条件.数值算例说明,所得的包含区域比一些已有的包含区域更精确且能用其更好地估计随机矩阵的谱隙,从而对现有文献进行了有益补充.     

分块矩阵的2个新的特征值包含定理

 将双α₁-矩阵和双α₂-矩阵概念推广到分块矩阵,定义了块双α₁-矩阵和块双α₂-矩阵,给出了它们的充要条件,并由此获得2个新的矩阵特征值包含区域,证明了新的特征值包含区域含于经典的分块矩阵Gerschgorin特征值包含区域和分块矩阵Brauer特征值包含区域,因而能更精确地确定矩阵特征值的位置.
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随机矩阵α-型和Brauer-型特征值包含区域及其应用

应用修正矩阵理论和α-型及Brauer-型矩阵特征值包含区域,获得随机矩阵非1特征值新的α-型和Brauer-型特征值包含区域及其非奇异的充分条件.最后用数值例子验证所得的包含区域比一些已有的包含区域更精确,且能用其更好地估计随机矩阵的谱隙.     

非齐次特征值的K-型包含域及应用

本文得到了一个矩阵非齐次特征值的k-型包含区域以及相应的边界定理,运用它给出了非齐次特征值的若干估计及矩阵特征值的包含域.     

广义多元统计中矩阵W-12W1的特征值、特征向量分布

在X=(X1X2)～LSn×p(f)的条件下,推导了矩阵(X′2X2)-1(X′1X1)特征值的联合分布及相应的特征向量构成的随机矩阵的联合分布,从而可不通过矩阵Beta,广义矩阵F的联合分布,直接得到它们特征值的联合分布.     

广义多元统计中矩阵W2^-1W1的特征值、特征向量分布

在X =X1X2～LSn×p(f)的条件下 ,推导了矩阵 (X′2 X2 ) -1(X′1X1)特征值的联合分布及相应的特征向量构成的随机矩阵的联合分布 ,从而可不通过矩阵Beta ,广义矩阵F的联合分布 ,直接得到它们特征值的联合分布 .     

邻接对角占优矩阵及其特征值分布

引入邻接对角占优矩阵的概念，给出了邻接对角占优矩阵为广义严格对角占优矩阵的一些充要条件．利用这些结果，得到了新的矩阵特征值的分布区域，改进了Brauer关于矩阵的谱包含域的结果。并推广了现有的一些相应结果．     

区间矩阵特征值的包含区城

运用矩阵理论的圆盘定理,讨论了区间矩阵特征值的包含区域,得出了拟圓盘定理并讨论了稳定性.     

基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵研究

研究了基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵。首先,在罗莱珍等人的论文基础上,计算在Wishart矩阵特征值联合分布下的广义微分熵;然后,采用Laplace变换和Laplace逆变换来计算在随机量子态特征值联合分布下以及在随机密度矩阵对角线联合分布下的微分熵;另一方面,研究了由随机量子态所诱导的相关随机矩阵模型,该模型在量子信息理论中有着重要的作用;最后,以Renyi熵和Tsallis熵为例来验证在3种情形下的广义微分熵,并推广了罗莱珍等人的结果。     

演化的汉语同现网络的Laplacian谱分析

复杂网络的Laplacian矩阵的特征值和特征向量包含了其拓扑和集体行为等重要信息.该文研究了演化的汉语语言网络的Laplacian矩阵的谱密度、谱排序和特征向量等.研究发现特征值集中分布在区间[0,3]上,并且随着网络规模的增加,[0,3]上的谱密度之和逐渐减小;如果将特征值按降序排列,那么排在最前面的特征值及其序号之间满足幂律分布,其它较大的特征值与中间部分的特征值则满足指数分布;网络的度与前三大特征值对应的特征向量有关,但两者的变化趋势又不尽相同.此外,还将上述结论与邻接矩阵的结果进行了比较.     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

一类改进的鞍点矩阵最大特征值的区间估计

对鞍点矩阵的特征值估计理论进行了研究.基于对鞍点矩阵的对称性以及鞍点矩阵的最大特征值与子矩阵特征值之间关系的分析,改进了关于鞍点矩阵最大特征值的下界估计,从而得到一类改进的关于鞍点矩阵最大特征值的区间估计.数值实验中考察了由P1-P0混合有限元方法离散化Stokes方程所导出鞍点矩阵的最大特征值.数值结果表明所给出的关于鞍点矩阵最大特征值的区间估计是有效的.     

实非对称矩阵部分特征值问题的对称算法

本文以幂法为基础,提出各特征值互异且欲求的部分最大特征值为实的实非对称矩阵特征值问题的对称算法,并给出收敛性证明.     

矩阵对角占优性进一步讨论

研究了较广泛的一类矩阵——D_0~*(R)类及其若干有应用价值的子类的特征值分布问题,并给出了若干应用。关于矩阵特征值分布的结果包含了讫今已有的大部分结论。     

四元数矩阵特征值的估计定理

四元数矩阵的研究是矩阵理论和工程应用中的基本问题之一．本文研究了四元数体上矩阵的特征值的估计问题．给出了自共轭四元数矩阵特征值的最小最大值定理,得到了两个自共轭四元数矩阵的特征值之间的不等式．     

一类区间三对角矩阵特征值的确界

利用三对角矩阵特征多项式的递推式,Chebyshev多项式的性质以及特征值相关的定理来研究一类区间三对角矩阵的特征值问题, 并且获得了该类区间三对角矩阵的特征值的确界以及取得该值时所对应的矩阵。     

哈密尔顿矩阵特征谱问题的辛算法

文章基于前人的工作 ,在哈密尔顿矩阵约化过程中 ,采用了辛相似变换 ,使得哈密尔顿矩阵在辛相似变换下仍保持Hamilton结构 ,这样从根本上确保了特征值的正确性和稳定性 ,也能保证特征值成对出现且在每个半平面上都只求得 n个特征值 ,不至于出现特征值在小扰动下跨过虚轴的混乱局面     

实正规矩阵特征值的变分特征

在实Schur分解的基础上,构造一个新特征量表示了正规矩阵特征值虚部的最大值,同时给出了所有特征值实部的变分特征。