半正定矩阵算术平方根的表示

利用特征根的Lagrange插值多项式，给出了半正定矩阵算法平方根的表示，即公式解，避免了求过渡矩阵的繁琐过程。当特征根难以求出而特征根的对称式易求时，半正定矩阵的算法平方根可直接由矩阵的本谢的性质来表示。     

复系数三阶矩阵若当标准形的求法

运用特征多项式及特征根理论 ,借助已知的几个结论 ,探讨高等代数中三阶复系数矩阵的若当标准形的若干求法 .     

线性微分理想的维数

微分理想的维数是微分代数中一个重要的概念，利用Hilbert多项式来计算微分理想的维数，计算量较大。本文通过吴微分特征列算法和偏微分方程的形式解理论，给出了线性微分理想的维数多项式、维数的定义和算法，且算法容易实现。     

矩阵多项式特征问题的一种算法

以时间作为独立变量的高阶微分方程系统，它的齐次系统的解称为矩阵多项式特征问题。本将其伴随矩阵代数展开产生一组代数方程来确定特征值。特征向量也可相应确定。这种新方法通过利用计算机比传统的伴随矩阵方法更具优势。     

矩阵多项式特征问题的一种算法

以时间作为独立变量的高阶微分方程系统,它的齐次系统的解称为矩阵多项式特征问题.本文将其伴随矩阵代数展开产生一组代数方程来确定特征值.特征向量也可相应确定.这种新方法通过利用计算机比传统的伴随矩阵方法更具优势.     

权为1的多项式Rota-Baxter代数的模

研究了权为1的非退化多项式Rota-Baxter代数,给出了多项式Rota-Baxter模的一些性质,以及它与一类结合代数J-模之间的联系.通过解矩阵方程,最后刻画了权为1的多项式Rota-Baxter代数的低维模.     

构造矩阵有理插值函数的方法

熟知的构造矩阵值有理插值函数的方法,是基于矩阵的古典逆或Samelson逆,利用连分式给出的,其算法可行性不易预知。借助构造向量值有理插值的方法,引入多个参数,定义一对多项式:代数多项式和矩阵值多项式,并利用两多项式相等的充分必要条件,通过求解方程组确定参数,并由此给出类似于多项式插值的矩阵值有理插值公式;该公式简单,便于实际应用。     

利用初等变换求矩阵的广义逆

求矩阵Ａ的广义逆矩阵Ａ＾＋，通常要对Ａ进行奇异值分解，这将导致去求Ａ＾ＨＡ的特征多项式及特征根。当Ａ＾ＨＡ的阶较高时，不要说去求特征根，就是求特征多项式也够麻烦的了，本文先说明矩阵广义逆的“几何直观”，再以此为基础介绍只用矩阵的初等行变换，求一矩阵的各种广义逆的方法。施行矩阵的初等行变换，可采用选主元的技术以提高计算精度，还特别适合在计算机上编程计算。     

多项式根的定位与估计

将多项式的根的估计与定位和矩阵特征值的估计与定位联系起来,讨论数论命题中几类特殊的多项式特征根的估计方法,得到一般多项式的特征根的估计方法。     

利用半群代数中Grbner基构造特征值方法

特征值方法是求解多项式方程组的基本方法之一。由于利用了多项式的稀疏性半群代数 K[A]中算法提高了效率。利用半群代数 k[A]中 Gr?bner 基,构造了求稀疏多项式方程组解的特征值矩阵。证明了 PzvV (G) 为有限点集,则可构造一和 xjv 有关的有限阶方阵 B ,使得 PzvV(G) = σ(B) ,其中 (B) 为矩阵 B 的谱;若 G 为零维理想, 则对任意 v,1≤ v ≤ m ,可构造方阵 Bv ,使得 σα ∈ PzvV(G) 当且仅当它是 Bv 特征值,这时稀疏联合特征值问题可化为普通的。     

解仿射多项式系统的结式消元法

在仿射变换下给出一种结式消元法的充要条件,并由此给出解仿射多项式系统的变换消元法．利用变换消元法可以把代数簇分解成纯ｄ维的子簇,并把代数簇表示为ｄ＋１维子空间上的超曲面形式和一系列的消元多项式组,且能求出全部孤立解,同时给出了算法及其在多项式因式分解中的应用     

结构方阵秩亏为k的可信性验证

利用区间算法研究结构矩阵秩亏为k的可信性验证.对具有特殊代数结构的矩阵A(p),给出了算法输出具有相同代数结构的区间矩阵A(p+W),其每个位置的元素为矩阵A(p)相应位置元素的很小区间摄动,使得区间矩阵A(p+W)中包含一个具有相同代数结构且秩亏为k的矩阵A(p+w).结果表明,结构矩阵秩亏为k的可信性验证可以应用到多项式因式分解的可信性计算中.     

利用半群代数中Gr(o)bner基构造特征值方法

特征值方法是求解多项式方程组的基本方法之一.由于利用了多项式的稀疏性半群代数K[A]中算法提高了效率.利用半群代数k[A]中Grobner基,构造了求稀疏多项式方程组解的特征值矩阵.证明了PZvV(G)为有限点集,则可构造一和xjv有关的有限阶方阵B,使得PZvV(G)=σ(B),其中σ(B)为矩阵B的谱:若G为零维理想,则对任意v,1≤v≤m,可构造方阵Bv,使得α∈PzvV(G)当且仅当它是Bv特征值,这时稀疏联合特征值问题可化为普通的.     

利用半群代数中Grǒbner基构造特征值方法

特征值方法是求解多项式方程组的基本方法之一。由于利用了多项式的稀疏性半群代数K[A]中算法提高了效率。利用半群代数K[A]中Grǒbner基，构造了求稀疏多项式方程组解的特征值矩阵。证明了Pzvy(G)为有限点集，则可构造一和X^jv有关的有限阶方阵B，使得PzvV(G)=σ(B)，其中σ(B)为矩阵B的谱；若G为零维理想，则对任意v，1≤v≤m，可构造方阵Bv，使得a∈PzvV(G)当且仅当它是Bv特征值，这时稀疏联合特征值问题可化为普通的。     

多项式矩阵根及其应用研究

本文在引用源根表达多项式矩阵根基础上，介绍了多项式矩阵根的性质和多项式矩阵根的简便求法，并结合实例研究了多项式矩阵根在解题中的应用。     

交换环上全矩阵代数的迹恒等式（Ⅱ）

将交换环上全矩阵代数换位子和Ｊｏｒｄａｎ积的迹恒等式推广到标准多项式和对称多项式上，得到了类似的结果，并且研究了交换环上全矩阵代数的几个特殊标准多项式和对称多项式的迹恒等式。     

确定离散系统线性调节器加权矩阵的参数化方法

本文给出了一种确定离散系统线性调节器加权矩阵的新方法。文中推导了加权矩阵与开环特征多项式系数、最优闭环特征多项式系数之间的直接关系。只要给定一组期望的闭环极点,可以很容易地确定与之对应的加权矩阵,并且不必求解复杂的代数Riccati方程也可得到满足期望极点配置要求的状态反馈增益矩阵。     

DLU三元组矩阵的三类逆二次特征值问题

给出了DLU三元组矩阵的二次特征多项式的表达式,就n=5研究了三类逆二次特征值问题,利用广义逆矩阵理论和线性代数基本理论得到了问题有解的条件和解的表达式．数值实验说明了算法的有效性．     

运用矩阵迹直接求其多重特征根

本文利用建立的矩阵的特征多项式的系数与其迹的关系,证明了下列结论:n阶方阵A具有m(0≤m≤n)重非零特征根a,n-m重零特征根的充分必要条件是tr(A~k)=ma~k,k=1,2,…,n.并由此给出了几大类矩阵具有多重特征根的条件。运用本文方法,求上述n阶方阵A的非o多重特征根a可通过矩阵的元素直接求出,而不需要求矩阵的特征多项式。     

矩阵特征多项式的一种简单算法

本文提供了计算矩阵的特征多项式的一种简单算法。本算法首先将矩阵通过简单的行和列变换化为Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ形，然后采用一组公式和递推算法，来计算矩阵的特征多项式。本算法在计算上是简单、直观的，同时适用于采用计算机计算或手工计算。