具有变号核的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元

文章研究了一类具有变号核的非线性 Hammerstein积分方程的固有值与固有元 ,减弱了孙和娄在1 997年 Nonlinear Anal.,Vol.2 9(1 1 ) :1 2 72 - 1 2 86中使用的条件 ,而得到了同样的结果 ,因而改进了孙和娄的结果     

具有为号核的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元

章研究了一类具有变号的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元，减弱了孙和娄在1997年NonlinearAnal.,Vol.29(11)：1272－1286中使用的条件，而得到了同样的结果，因而改进了孙和娄的结果。     

具有变号核的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元

研究了一类具有变号核的非线性Hammerstein积分方程的固有值与固有元，减弱了文献[1]中定理4相应的条件，而得到了同样的结果，因而改进了[1]中相应结果。     

非线性Hammerstein型积分方程组的固有值

给出有关拓扑度计算的结果,并应用此结果研究非线性Hammerstein型积分方程组的固有元与固有值。     

一类变号核Hammerstein型非线性积分方程的固有值

本文利用拓扑度理论[2][3]研究了一类变号核Hammerstein型非线性积分方程Aψ(x)=integral from n=G K(x,y)f(y,ψ(y))dy的固有值,证明了在一定的条件下除去至多可数个实数外,其它一切实数都是A的固有值。     

Hammerstein型非线性积分方程的固有值与固有元

本文讨论Hammerstein型非线性积分方程φ(x)=f_Gk(x,y)f(y,(y))dy=A_φ(x) (1)当核k(x,y)和f(x,y)为某些特殊函数时的固有值与固有元。这里G表示N维欧氏空间R~N中的有界闭城。在讨论方程(1)的解或算子A的固有值和固有函数时,许多文献都假定核k(x,y)非负或者f_Gk(x,y)dx>0     

具退化核Hammerstein积分方程的固有值与固有元

本文是作者工作[1]、[2]的继续。在[2]中作者利用拓扑度理论研究了实用上常见的多项式型Hammerstein非线性积分方程的固有值,即设Aφ(x)=integral from n=G to ∞k(x,y)f(y,φ(y))dy,(1)其中G表N维欧氏空间中某有界闭域,f(x,u)=sum from i=1 to n a_i(x)u~i.对核k(x,y)的假定为:     

凸集上的非线性算子的固有元及固有值

本文利用拓扑度研究集上的具边界条件的非线性集压缩算子的不动点。固有元及固有值的存在性,推广了[3,5,6]中的相应结论,部分回答了[4]的一个猜测。     

非线性两点边值问题的固有值与固有元

文中讨论了非线性两点边值问题 的固有值与固有元。为此首先将[1]中主要定理推广到半体锥上,从而运用这些定理解决了非线性两点边值问题(1)的固有值与固有元。     

模糊相似矩阵的特征值与特征向量

提出了求模糊相似矩阵R的特征值及其所对应的特征向量的可行方法,揭示R的特征值与基于R的系统聚类的水平、基元与对应于R的完备赋权图的最大树的边长之间的等价关系,指出R的特征向量与基于R的系统聚类的类之间的一对一关系。     

一个求实对称矩阵的全部特征值及特征向量的新方法

本文是在正交投影方法、正幂法和带平移的反幂法的基础上引申出的一种求实对称矩阵的全部特征值和相应的特征向量的新方法。此方法可以按特征值的绝对值由大到小依次求出全部特征值和相应的特征向量。因每一步求解都是针对原始矩阵进行的,从而有效地抑制了误差的传递和积累。这一方法不但结构简单,收敛速度快,更有精度高等优点。经数值实验表明是十分成功的。     

方阵的模糊特征向量

寻求实矩阵的实特征值在模糊向量空间中对应的特征向量.采用嵌入法研究了实矩阵的模糊特征向量的取值问题、模糊特征子空间的封闭结构、不同模糊特征子空间的关系以及模糊特征子空间与实特征子空间的关系.作为模糊特征向量的一个应用给出了模糊线性系统解存在的充分条件.上述结果将实矩阵的特征向量取值范围拓展到模糊向量空间.     

哈密尔顿阵本征向量辛正交的物理意义

The physical interpretation of the adjoint symplectic orthogonality between the eigenvectors of a Hamiltonian matrix is shown to correspond to the well-known Betti reciprocal theorem.     

实对称矩阵特征值和特征向量的数值算法

结合幂法、反幂法和原点平移法的特点,给出求实对称矩阵特征值和特征向量的一种数值算法。提出的方法能有效地处理幂法、反幂法和原点平移法在迭代时可能出现的一些问题,并通过实例验证了本算法的有效性。     

不可逆矩阵的伴随矩阵的特征值与特征向量的求法

给出矩阵A不可逆时,其伴随矩阵A*的特征值和特征向量的简便求法,即当r(A*)=0时,A*的所有的特征值都为零,任一非零向量都是其特征向量;当r(A*)=1时,A*有n-1个特征值为0,另一个特征值为A11+A22+…+Ann,此时,若A11+A22+…+Ann=0,则A*的属于特征值为0的所有特征向量由A的n-1个线性无关的列向量生成;若A11+A22+…+Ann≠0,A*的属于特征值为0的所有特征向量由A的n-1个线性无关的列向量生成,属于A11+A22+…+Ann的特征向量由A*的行元素的比例系数组成.     

集合SN2OM,SU,SH,SKH中矩阵的特征值

文中讨论了４个矩阵集合：ＳＮ２ＯＭ，ＳＵ，ＳＨ及ＳＫＨ的特征值与特征向量，并引出部分——Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵概念