矩阵Hadamard积最小特征值的新界值估计

设A 和B 是非奇异M 矩阵,给出B 和A-1的Hadamard积的最小特征值的新界值估计,设矩阵A=(aij)和B=(bij)都为非奇异 M 矩阵,A-1=(βij),则有 * .估计式仅依赖矩阵的元素,易于计算。数值例子表明所得新估计式改进了现有的一些结果。(注：*处为公式)
     

矩阵Hadamard积的最小特征值下界的估计

利用Brauer定理,给出非奇异M-矩阵A与其逆矩阵的Hadamard积A■A-1的最小特征值下界的新估计式.理论证明和数值算例表明所得估计结果比现有结果更为精确.     

M-矩阵Hadamard积最小特征值的新下界

关于M-矩阵A与M-矩阵B的逆矩阵的Hadamard积最小特征值的下界问题,近年来受到许多学者的关注与研究。首先介绍相关背景,进而利用Cauchy-Schwitz不等式(ξ,η)2≤(ξ,ξ)(η,η),矩阵的Jacobi迭代矩阵和矩阵特征值与特征向量的关系研究了非奇异M-矩阵A和非奇异M-矩阵B的逆矩阵的Hadamard积A·B-1最小特征值下界问题,得到如下一组新的下界估计式。最后通过算例分析说明,新的下界估计式在一定条件下改进了其他现有结果。     

非奇异M-矩阵最小特征值的新下界

【目的】估计非奇异M-矩阵A 的最小特征值τ(A)。【方法】由逆矩阵A-1元素的上界序列和Gerschgorin圆盘定理给出非负矩阵B 与A-1的Hadamard积的谱半径ρ(B.A-1)的单调递减的上界序列,并利用该上界序列对τ(A)进行估计,最后用数值算例进行验证。【结果】给出了τ(A)的单调递增的收敛的下界序列。【结论】通过所给的数值算例说明所得τ(A)的下界序列在一定条件下比现有估计精确,且在某些情况下能达到真值。
     

M-矩阵最小特征值的下界新估计

给出了非负矩阵和M-矩阵的逆矩阵的Hadamard积的谱半径上界新的估计式。同时得到了M-矩阵最小特征值的新下界估计式。最后通过算例表明所得的估计式在一定条件下优于现有的估计式,且这些估计式都只依赖于矩阵的元素,易于计算。
     

M-矩阵Fan积的特征值下界

本文利用Brauer卵形定理和Cauchy-Schwitz不等式给出了两个非奇异M-矩阵A 和B 的Fan积的最小特征值下界的新估计式 * 此下界估计式比现有几个估计式更为精确。通过数值算例计算得τ(AB)≥2.7834,与其他文献中的结果加以比较,表明所得的新估计结果在一定条件下改进了Horn和Johnson给出的经典结果,同时也改进了其他已有的几个结果,比其他结果接近τ(AB)的真值。(注：*处为公式)
     

M-矩阵的Hadamard积最小特征值下界的新估计式

M-矩阵的Hadamard积是矩阵理论及其应用的重要问题之一,文章给出了非奇异M-矩阵B与非奇异M-矩阵A的逆矩阵的Hadamard积的最小特征值下界的一个新估计式;同时得到了M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的一个新估计式;算例表明,文中所得估计式在某些情况下比现有估计式的估计结果更精确,且它们仅与矩阵A和B的元素有关,计算简单。     

非奇异M-矩阵的逆矩阵和M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界估计

给出了非奇异M-矩阵的逆矩阵和M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界新的估计式, 这些估计式都只依赖于矩阵的元素,易于计算,改进了已有的结果。     

M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界估计

文章给出了非奇异M-矩阵A与非奇异M-矩阵B的逆矩阵的Hadamard积的最小特征值下界的估计式.示例表明,文中所得估计式在某些情况下可得到比现有估计式更为精确的结果.     

M-矩阵与其逆的Hadamard积的最小特征值下界新的估计式

M-矩阵是一类有重要应用背景的特殊矩阵,生物学、物理学和社会科学等学科中的许多问题都与M-矩阵有密切的联系.M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的估计是M-矩阵理论及其应用中重要的问题之一,一直受到专家学者广泛的关注和研究.给出了M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的2个新的估计式,并从理论上证明了新的估计式比现有的一些估计式更精确,算例也表明所得的估计式的确比现有估计式的估计结果更为精确.另外,这些估计式只用到矩阵的元素,因而计算简单易行.     

M-矩阵Hadamard积最小特征值的新下界

对于非奇异M-矩阵A与B,利用Brauer定理和逆矩阵元素的范围,给出B·A-1的最小特征值下界的新估计式.理论分析和数值算例结果说明新估计式改进了现有的结果.     

非奇异M-矩阵的Hadamard积的最小特征值的下界序列

研究非奇异M-矩阵A与其逆A~(-1)的Hadamrad积的最小特征值τ(AoA~(-1))的估计问题.首先利用矩阵A的元素给出A~(-1)各元素的上界序列.接着利用这些上界序列和Gerschgorin定理、Brauer定理分别给出τ(AoA~(-1))的单调递增的收敛的下界序列.最后通过数值算例对理论结果进行验证,数值算例显示所得下界序列比现有结果精确,且在某些情况下能达到真值.     

三对角M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界的估计

给出了三对角M-矩阵B和三对角M-矩阵A的逆矩阵A-1的Hadamard积的最小特征值q(BA-1)界的估计.特别地,若A=B,给出了q(AA-1)的界的估计.     

M-矩阵Fan积最小特征值的下界

关于非奇M-矩阵A与B的Fan积AB,利用Gerschgorin圆盘定理和Brauer定理,给出AB的最小特征值下界的新估计式。新估计式只与矩阵的元素有关。数值算例表明新估计式改进了现有的结果,易于计算。     

M矩阵Hadamard积的最小特征值新下界

利用相似矩阵的性质和矩阵特征值包含域定理,给出了系数可调节的新的矩阵特征值包含域定理,当系数选择为非奇异M矩阵A的逆矩阵A-1的元素估计式的上界时得到了q(A·A-1),q(B·A-1)新的下界.