广义逆A_(T,S)~((2))的表示、行列式公式及其应用

本文给出了任一复矩阵 A 的广义逆 A_(T,S)~(2)的多种表示及其分量的多种行列式公式,从而得到许多重要的广义逆 A~+,A_(MN)~+,A~(d),A~#,A_(L)~(-1),A_(L)~(+)的多种表示和行列式公式,特别是 A_(MN)~+和 A~(d)的两个更简单的表示式。     

氨激发态跃迁能量及预解离过程的多组态自洽场(MCSCF)研究

本文用多组态自洽场(MCSCF)方法研究了NH_3分子的A~1A_2~″态和a~3A_2~″态(D_(3h)标记)的垂直跃迁能量和预解离过程。计算表明,a~3A_2~″态在能量上比A~1A_2~″态低0.47eV;a~3A_2~″和A~1A_2~″态均是预解离的激发态,相应的解离能垒分别为0.27eV和0.35eV,而基态(X~1A_1~′)是束缚态。     

加权条件数在矩阵扰动问题中的极小性质

设A∈C_r~(m×n),r≤min(m,n)。对于加权条件数K_(MN)(A)=‖A‖MN‖A_(MN)~+‖NM,本文指出在一定条件假设下,K_(MN)(A)在矩阵扰动问题中的极小性质。主要结果如下:1.设A∈C_r~(m×n),E是A的任意小扰动矩阵。R(E)(?)r(A),R(E~*)(?)R(A~*)且‖A_(MN)~+‖NM‖E‖MN<1,有(?)成立,则有K_(MN)(A)≤(?)MN(A)。2.设A∈C_r~(m×n),E为A的任意小扰动矩阵。r(A+E)=r(A),且‖A_(MN)~+‖NM‖E‖MN<1,有(?)成立,则K_(MN)(A)≤(?)MN(A)。其中(?)当r相似文献   

EXPTAR(1)过程的递推预测

本文推广文献[4]关于EXPTAR(1)过程的预测方法,给出EXPTAR(1)的递推预测方法,系统噪声不再限定为正态白噪声,适用于更广泛的指数型噪声的范围,模拟计算表明EXPTAR(1)的递推预测效果优于外推法预测效果。     

加权条件数在矩阵扰动问题中的极小性质

设A∈C_r~(m×n),r≤min(m,n)。对于加权条件数K_(MN)(A)=||A||_(MN)||A_(MN)~+||_(NM),本文指出在一定条件假设下,K_(MN)(A)在矩阵扰动问题中的极小性质。主要结果如下: 1.设A∈C_r~(m×n),E是A的任意小扰动矩阵。R(E)(?)R(A),R(E)(?)R(A)且||A_(MN)~+||_(NM)||E||_(MN)<1,有 ||(A+E)_(MN)~+ -A_(MN)~+N||_(NM)/||A_(MN)~+||_(NM)≤SMN(A)||A||_(MN)/1-ξ_(MN)(A)||E||_(MN)/||A||_(MN)成立,则有K_(MN)(A)≤ξ_(MN)(A)。 2.设A∈C_r~(m×n),E为A的任意小扰动矩阵。r(A+E)=r(A),且||A_(MN)~+||_(MN)||E||_(MN)<1,有 ||(A+E)_(MN)~+-A_(MN)~+||_(MN)||/A_(MN)~+||_(NM)≤C ηMN(A)||E||_(MN)/||A||_(MN)/1-ηMN(A)||E||_(MN)/||A||_(MN)成立,则K_(MN)(A)≤cη_(MN)(A)。其中 c={1+5~(1/2)/2 当r相似文献   

联立方程系统的递推估计形式

(1)本文讨论了在经济计量研究中的联立方程系统在新增加样本容量下参数的递推估计问题。(2)给出的是简化式的递推估计方法;(3)给出的是恰好识别条件下,结构方程参数的递推估计方法;(4)给出的是过度识别条件下,结构方程参数的递推估计方法。     

肉桂醛-苯甲醛双组分体系的紫外光谱特性研究

研究了肉桂醛和苯甲醛的紫外吸收光谱,肉桂醛的最大吸收峰位于291nm,在该坡长下,肉桂醛在0.8～8 mg/L的浓度范围内,其浓度与吸光度符合朗伯—比耳定律;苯甲醛的最大吸收峰位于249nm,在1～12mg/L的浓度范围内,苯甲醛溶液浓度与其吸光度也符合朗伯—比耳定律.根据朗伯—比耳定律和吸光度的加和性推导出混合体系中苯甲醛和内桂醛含量的快速测定公式:c_(苯甲醛)=8.329×10~(-5)×A_(A~·_1)~总-9.627×10~(-6)×A_(A~·_1)~总,c_(桂醛)= 4.123×10~(-5)×A_(A~·_1)~总-4.375×10~(-6)×A_(A~·_1)~总.     

一类递推数列渐近性的几个结果

本文讨论了一类形如a_(n+1)=a_n+f(a_n)的递推数列{a_n}的渐近性问题。对满足一定条件的f(x)得到了相应的结果,这些结果是文献[1]—[8]中的总结和推广。文中还给出了许多应用实例,所用方法比文献[1]—[8]中的方法简单。     

递推数列的单调性与收敛性的进一步探讨

利用函数单调性对递推数列xn+1=f(xn)的单调性进行讨论,给出了递推数列收敛性的条件,最后给出了该方法在求递推数列的极限问题中的一些应用。     

齐次线性递推数列通项的高阶导数解法

关于递推数列的通项公式的计算办法,已经有很多种了,但对于下述齐次线性递推数列的通项公式的计算方法,几乎全为技巧性方法,下面给出一种利用高阶导数求该类数列通项公式的通用方法.     

利用解递推关系法计算行列式

给出了利用组合数学中解递推关系的两种方法来计算行列式的一种途径,给出并证明了行列式的递推关系式的一般项Dn构成的数列的普母函数的表达式。     

正整数分拆数的一个递推公式

本文给出了计算正整数分拆数的一个递推公式: a_n~h=sum from i=h to [n/2] a_(mj)~i+1 (1≤h≤[n/2]) a_n~h=1 ([n/2]相似文献   

谈求递推数列通项公式的一个方法

《高等数学研究》2006年第一期发表的求递推数列通项公式的一个方法一文给出了关于递推数列通项公式的两个命题很受启发,但命题2有不完整之处,以矩阵为工具对命题2给予完整和推广。     

递推部分最小二乘方法

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少.     

关于递推关系建立的一个注记

递推关系是组合数学的基本内容之一,它包括递推关系的建立与递推关系的求解两个方面.一般地,对于需要借助递推关系来解的问题,首先应根据题意建立递推关系,然后再求解.对于常系数线性递推关系,特征根法是常用的解法之一,其核心是根据递推关系的特征方程来寻求递推关系的解.也就是说特征方程仅仅是用来求解递推关系的手段,并没有参与递推关系的建立.在实际问题中,能否先构造特征方程,然后由特征方程导出递推关系,本文给出了关于这个问题的一个结果,并举例说明了对于某些问题,这样建立递推关系是可行的.     

递推关系式计算n阶行列式的一个讨论

给出一个用递推关系式计算n阶行列式的一个讨论，即递推关系式是Dn=3∑i=1piDn-i(pi∈c，i=1，2，3)(n≥4)的情况下的的计算方法。     

两类图完美匹配数的递推计算

利用划分、求和再嵌套递推法研究了两类特殊图的完美匹配计数问题,给出了图3-nC_(6,3)和3-nP_(2,4)的完美匹配数的计算公式.所给出的方法可以计算出许多类图的所有完美匹配的数目,为图的完美匹配问题的应用提供了理论支持.     

e一的二次Pade逼近多项式的递推公式

指数函数是非常重要的初等函数,它在微分方程中有特殊的作用,关于指数函数的二次Pade逼近的文献已有许多,但是关于指数函数的二次Pade逼近多项式的递推公式的文献,至今还没有看到.该文首先证明指数函数的二次Pade逼近多项式的一组微分恒等式,然后由这一组微分恒等式得到指数函数的二次Pade逼近多项式的递推公式,利用所给出的递推公式,就能够由指数函数的(m,n,r)型二次Pade逼近多项式计算出它的(m+1,n+1,r+1)型二次Pade逼近多项式.最后给出数值例子.     

一类递推关系的计算定理及其应用

论述了关于二次型递推关系的一类问题，并提出一种新的计算定理和相应的计算方法。     

鲁棒递推偏最小二乘法

针对时变模型建模或大数据量情况下建模过程中的野点检测问题,提出了鲁棒递推偏最小二乘法(RRPLS).通过将递推偏最小二乘法(RPLS)与鲁棒主分量回归算法(RPPSV)相结合,实现分块野点检测算法,有效地解决了一般野点检测算法的计算量大的问题.仿真说明鲁棒递推偏最小二乘法不但能检测出数据中的野点还能大量减少建模时间,最后给出了在交流异步电力测功机系统的应用实例.