可对角化矩阵特征值的扰动上界

利用矩阵的分解得到了可对角化矩阵特征值的Wielandt—Hoffman型绝对扰动上界，推广了以往的结果，加强了原来的结论。     

可对角化矩阵特征值的Wielandt型扰动上界

利用矩阵的奇异值分解和Wielandt-Hoffman定理,探讨了可对角化矩阵特征值的扰动问题,得到了可对角化矩阵特征值的Wielandt型绝对扰动上界,而此上界也适用于可对称化矩阵,是可对称化矩阵特征值扰动上界的推广。研究结论还进一步推广了Wielandt-Hoffman定理,得到了比Wielandt-Hoffman定理更一般的形式。     

可对称化矩阵特征值的Weyl型和Wielandt型扰动界

利用矩阵的奇异值分解,得到了可对称化矩阵特征值的Weyl型和Wielandt型绝对扰动上界,并推广了Weyl-лидскиn定理和Wielandt-Hoffman定理.     

特殊矩阵特征值的Wielandt型扰动上界

利用矩阵的奇异值分解,得到了可对称化矩阵特征值的Wielandt型扰动上界,并且推广了Wielandt-Hoffman定理.     

矩阵特征值新的Wielandt-Hoffman型扰动上界

通过引入正规性偏离度的概念,深入探讨了任意矩阵特征值的扰动问题,并利用矩阵的分解和矩阵的计算技巧,得到了全新的任意矩阵特征值的扰动上界,而且所得结果推广了Wielandt-Hoffman定理.     

Hermite矩阵特征值的绝对扰动上界

利用矩阵的奇异值分解和矩阵的计算技巧研究了Hermite矩阵特征值的扰动界,得到了Hermite矩阵特征值的绝对扰动上界,该结果改进并推广了Wielandt-Hoffman定理．     

任意矩阵特征值的绝对扰动上界

通过引入正规性偏离度的概念,并利用矩阵的Schur三角分解和奇异值分解,得到了任意矩阵特征值的绝对扰动上界.     

任意矩阵特征值的相对扰动上界

通过引入正规性偏离度的概念,并利用矩阵的分解,得到了全新的任意矩阵特征值的相对扰动上界,并且所得结果推广了Wielandt-Hoffman定理.     

可对称化矩阵特征值的Weyl型扰动上界

利用矩阵的分解得到了可对称化矩阵特征值的W eyl型绝对扰动上界,改进了以往的结果,并推广了Kahan定理。     

一般矩阵特征值的相对扰动上界

利用矩阵的约当分解、Schur三角分解以及计算技巧,深入探讨了任意矩阵特征值的相对扰动问题.在矩阵特征值绝对扰动的基础上,得到了全新的任意矩阵特征值的相对扰动上界,所得结果推广了原有的结论.     

可对称化矩阵特征值的Wielandt型扰动上界

设A∈Cn×n,B=A+E为其扰动矩阵,A、B的特征值分别为λ(A)={λk},λ(B)={μk}.关于特征值的传统误差界是估计|μ1-λ1|.利用矩阵的奇异值分解得到了可对称化矩阵特征值的wielandt型绝对扰动上界,改进了以往的结果.     

摄动连续Riccati矩阵方程解矩阵界的估计

 Riccati矩阵方程在控制理论和状态估计问题的研究中具有重要的理论和实用价值。针对摄动参数为带有范数有界不确定性的摄动连续Riccati矩阵方程解矩阵界估计问题,通过构造两个半正定矩阵,利用矩阵不等式和特征值的性质得到带有范数有界不确定性的摄动连续Riccati矩阵方程解矩阵新的上下界,利用特征值满足的不等式给出解矩阵特征值新的上下界。这些上下界的计算只涉及矩阵特征值的计算和线性矩阵不等式的求解,上下界的估计均由矩阵不等式给出,避免了高阶代数方程的求解。数值算例验证表明,研究结果是可行的。     

约束优化问题中LP最小值序列的性质和判定

借助于谱分解定理以及矩阵理论中的特征值的排序,优于等相关性质定理来研究Hermite矩阵近似特征向量与相应的Rayleigh商矩阵作为近似特征值之间的关系,进行特征值的扰动分析,并推广了一个应用广泛的结论.     

关于Rayleigh商矩阵近似特征值估计

借助于谱分解定理以及矩阵理论中的特征值的排序,优于等相关性质定理来研究Hermite矩阵近似特征向量与相应的Rayleigh商矩阵作为近似特征值之间的关系,进行特征值的扰动分析,并推广了一个应用广泛的结论.     

Hermite矩阵特征空间的扰动界

矩阵的特征值在各个领域中都有着广泛的应用,其中Hermite矩阵的特征值问题占有重要地位,尤其是在概率论、控制优化、经济管理等诸多领域都有重要应用.在实际计算过程中往往存在误差,使特征值的计算产生扰动.本文借助谱分解定理和奇异值理论以及矩阵理论中的相关性质来研究Hermite矩阵的特征空间的扰动,利用Rayleigh商来界定Hermite矩阵特征空间的扰动界,给出了两个新的扰动界.     

矩阵展形和矩阵秩的注记

首先在原有矩阵的基础上构造新的矩阵,然后对原矩阵特征值模的平方和的上界值进行估计得到新的上界值,进而给出矩阵展形及矩阵秩的一些新的估计值;最后,给出的数值算例表明结果是有效的.