Fuzzy矩阵方程X·A=X·B的求解

给出Fuzzy矩阵方程X·(aij)m×2=(c,c)1×2最大解的一种解法,利用这种解法很容易得到Fuzzy矩阵方程X·A=X·B满足特定条件时的最大解.讨论了Fuzzy矩阵方程X·A=X·B的极小解,并通过实例说明了求解过程.     

求解Fuzzy矩阵方程X(·)A=B的简化解法

定义了Fuzzy矩阵A的同解简化矩阵A^（2）,利用矩阵A的同解简化矩阵A^（2）给出了Fuzzy矩阵方程的简化解法。     

求解Fuzzy矩阵方程XοA=B的简化解法

定义了Fuzzy矩阵A的同解简化矩阵A^（2）,利用矩阵A的同解简化矩阵A^（2）给出了Fuzzy矩阵方程的简化解法。     

广义逆下线性方程组的解结构及其推广

当rank(A)=rank(A,b)时,线性方程组Ax=b有解。利用广义逆矩阵表述了线性方程组的解并推广到矩阵方程的情形。     

广义Fuzzy正交矩阵

给出了广义Fuzzy正交矩阵的概念、性质及判定，并给出了正交向量的定义，讨论了正交向量组与广义Fuzzy正交矩阵的关系，还讨论了若—个Fuzzy矩阵A的λ-截矩阵是广义Fuzzy正交阵时A具有什么特征。     

有逆的、满秩的和非奇异Fuzzy矩阵的判定及其关系

本文提出有逆Fuzzy矩阵,满秩Fuzzy矩阵和非奇异Fuzzy矩阵等概念并给出了这些矩阵的判定定理及它们之间的相互关系     

略论线性方程组解的误差估计

由于计算机计算时会出现舍入误差和舍位误差,因此用计算机解线性方程组Ax=b(A∈Cn×n,b∈Cn)时就不可避免地会有计算误差,本文借助矩阵范数和向量范数的概念,结合矩阵幂级数的有关结论,给出了线性方程组Ax=b(A∈Cn×n,b∈Cn)解的绝对误差和相对误差的四个上界.     

基于矩阵半张量积解特殊结构的四元数线性系统

提出一种四元数的实向量表示,借助矩阵半张量积研究具有特殊结构的四元数Toeplitz线性系统Ax=b,得到了有解的充要条件及四元数线性系统相容时的通解表达式,并给出了数值例子来检验方法的有效性.     

Fuzzy综合评判逆问题及应用

在Fuzzy综合评判问题基础上，引出了Fuzzy综合评判逆问题，利用模糊矩阵给出了Fuzzy方程求解模型，并结合实际例子说明了该算法模型的有效性和实用性。     

求解四元数线性系统Ax=b的矩阵半张量积方法

为了研究四元数线性系统Ax=b的最小二乘问题,提出一种基于矩阵半张量积的求解四元数线性系统的实向量表示.将四元数线性系统转换成实线性系统,并针对约束矩阵A为四元数Hankel次三对角矩阵,提取其独立元素以减小运算复杂度,给出有解的条件及解的表达式.通过数值算例验证该算法的有效性.     

非奇异H矩阵的判别定理

给出复方阵为非奇异H矩阵的两个新的、易于检验的充分性判别定理.通过简便的方法来判别一类矩阵A为非奇异H矩阵,由此得到解相应线性方程组Ax=b的AOR和SAOR迭代法收敛性定理.     

中心或反中心对称的线性方程组的迭代算法

研究中心或反中心对称矩阵的线性方程组Ax=b的迭代算法,充分利用中心或反中心对称矩阵的性质,给出求方程组解的两个迭代算法.两个数值例子说明算法是可行有效的.     

广义逆在最小二乘问题求解中的应用

文中应用矩阵的广义逆讨论了相容线性方程组Ax=b的解,并用Penrose广义逆给出了矛盾方程组Ax=b的最小二乘解及极小范数最小二乘解的Moore-Penrose逆表示。     

基于QL-蕴涵的Min-implication模糊关系方程的分解与求解

在有限论域上首先给出θFuzzy关系方程的分解,然后针对NQL 蕴涵θ探讨了θFuzzy关系方程的求解问题.基于解矩阵给出了解存在性的几个新判据.在θFuzzy关系方程A θr=b的解集ζ(A,b)非空时,证明了对每一个r∈ζ(A,b),存在ζ(A,b)中的极大元r ,使得r ≥r.     

非对称AOR迭代法的收敛性

介绍了求解非奇异线性方程组Ax=b的非对称AOR迭代法，并给出了系数矩阵A为正定阵时该迭代法收敛的充分条件。     

对称次反对称的线性方程组的缩减算法

利用对称次反对称矩阵的性质解对称次反对称线性方程组Ax=b,给出该类方程的缩减算法.两个数值例子说明算法是可行有效的.     

对称次反对称三对角矩阵反问题

引入对称次反对称三对角阵向量对反问题,利用对称次反对称矩阵的性质和线性方程组Ax=b有解的条件,得到了所研究问题有唯一解的充要条件及解的表达式。最后给出了求解问题的数值算法和数值例子。     

矩阵方程A*X=B的同解问题

模糊区间[0,1]上的矩阵方程A*X=B在Fuzzy控制,Fuzzy推理,Fuzzy逻辑等领域有着广泛的应用。本文给出矩阵方程A*X=B的同解方程,简化其求解过程,从而为进一步探讨该类方程的应用领域提供理论上的准备。     

Fuzzy矩阵的Schein秩与Fuzzy不定方程

本文在格 L=[0,1]上讨论了 Fuzzy 矩阵不定方程的指数,可实现矩阵的容度及 Fuzzy 矩阵的行(列)秩(Schein 秩)之间的关系,给出了非零 Fuzzy 矩阵不定方程有解的几个判别定理,证明了 n×m级 Fuzzy 矩阵 A 的 Schein 秩等于 min{n,m}的几个充分条件.     

修正Gauss - Seidel 迭代法(MGS) 的收敛条件

设矩阵A是奇异肘矩阵具有Frobenius标准型，相容线性方程组为Ax=b．给出了修正Gauss—Seidel迭代法(MCS)收敛的一些充分条件，推广了一些最新的结果。