线性矩阵方程AXB+CXD=F的斜埃尔米特迭代解

若矩阵P∈C^n×n满足P^H=-P,则称P为斜埃尔米特矩阵。S^n×n表示所有复数域上n×n的斜埃尔米特矩阵构成的集合,即S^n×n={P_S|P_S^H=-P_S}。本文给出了2种求解线性矩阵方程AXB+CXD=F的梯度形松弛算法,证明了算法的收敛性,并且给出了算法收敛的一个充分条件。对于任意一个给定的初始斜埃尔米特矩阵,利用所提出的梯度形松弛算法,可以得到线性矩阵方程AXB+CXD=F的斜埃尔米特数值解。最后用2个数值实例说明所提出的算法的有效性。     

耦合矩阵方程AX+XB=C,DX+X~TE=F的递度迭代算法

通过应用递阶辨识原理和推广求解矩阵方程AX=b的递度迭代算法,本文给出了求解耦合矩阵方程AX+XB=C,DX+XTE=F的递度迭代算法。分析表明,只要矩阵方程有唯一解,则对任何初始值此算法给出的迭代解都快速收敛到其真实解。一个数值例子表明了此算法的有效性。     

AXB＋CXD=F的中心对称解及其最佳逼近的迭代算法

应用共轭梯度思想,给出了求解约束矩阵方程AXB CXD=F的中心对称解及其最佳逼近的迭代算法. 当矩阵方程AXB CXD=F有中心对称解时,在有限的误差范围内,对任意初始中心对称矩阵X1,运用迭代算法,经过有限步可得到矩阵方程的中心对称解;选取合适的初始迭代矩阵,还可以迭代出极小范数中心对称解. 对任意给定的矩阵X0, 矩阵方程AXB CXD=F的最佳逼近中心对称解可以通过迭代求解新的矩阵方程AB CD=F的极小范数中心对称解而得到. 文中给出的数值例子证实了该算法的有效性.     

一类不相容矩阵方程对最小Frobenius范数问题的迭代算法

提出了关于不相容矩阵方程对(AXB, CXD)=(E, F)最小Frobenius范数问题的一个迭代算法.对于任意的初始矩阵X0,在没有舍入误差的情况下,运用此算法能在有限步内得到方程对在Frobenius范数意义下的最小解.数值例子表明所提出算法的有效性.     

多目标线性不可微指派问题的优化简算法

建立了最短时限指派问题的多目标线性不可微数学模型,根据该模型的特征,找出其中一个目标函数的最优解F1,进而转化为与其等价的单目标规划模型.定义了基元素的概念,在耗时矩阵中标记不大于F1的元素,并将大于F1的元素置换成无穷大数M,划去全部基元素所在的行与列得到降阶矩阵,对降阶矩阵实施匈牙利算法得到最优指派.经分析,该算法为多项式算法,因而是有效的.     

一类不相容矩阵方程对最小Frobenius范数问题的迭代算法(英)

提出了关于不相容矩阵方程对(AXB,CXD)=(E,F)最小Frobenius范数问题的一个迭代算法. 对于任意的初始矩阵X_0, 在没有舍入误差的情况下, 运用此算法能在有限步内得到方程对在Frobienius范数意义下的最小解. 数值例子表明提出算法的有效性.     

矩阵方程AXB+CXD=F广义双对称解的迭代算法

对广义自反矩阵P,即PT=P,P2=I,如果PXP=X,XT=X,称X为广义双对称矩阵.在共轭梯度思想的启发下,给出了迭代算法求解约束矩阵方程AXB+CXD=F的广义双对称解及其最佳逼近.应用迭代算法,矩阵方程AXB+CXD=F的相容性可以在迭代过程中自动判断.当矩阵方程AXB+CXD=F有广义双对称解时,在有限的误差范围内,对任意初始广义双对称矩阵X1,运用迭代算法,经过有限步可得到矩阵方程的广义双对称解;选取合适的初始迭代矩阵,还可以迭代出极小范数广义对称解.而且,对任意给定的矩阵X0,矩阵方程AXB+CXD=F的最佳逼近广义双对称解可以通过迭代求解新的矩阵方程AXB+CXD=F的极小范数广义双对称解得到.     

迭代算法求解矩阵方程埃尔米特双对称解

通过构建一个迭代算法来求解复矩阵方程组最小F范数剩余问题:min‖[A_1XB_1+C_1D_1A_2XB_2+C_2D_2]-(M_1M_2)‖,其中X是埃尔米特双对称矩阵,即满足X=X~H=S_nXS_n;在不考虑舍入误差的条件下,对于任意双埃尔米特矩阵X_0,矩阵方程组的解都能在有限步内得到;最后,给出一个数值试验来检验算法的有效性.     

广义混合型Lyapunov矩阵方程多参数迭代校正方法

讨论广义混合型Lyapunov矩阵方程AX+XB+CXD=F的多参数迭代校正方法.给出了迭代收敛的充要条件和参数的选取方法,同时运用一个整体校正模型改善了迭代的收敛性.当方程相容时,该算法对方程的系数矩阵无特殊限制.     

专家系统中一个用函数自动调整进行模糊匹配的推理模型

本文给出了一个由五个元素组成的模糊推理模型S＝｛D，V，R，T，F｝，提出了用函数对关系矩阵进行模糊调整，讨论了如何选取调整函数F；给出了该推理模型的算法。最后分析了两上简单的调整函数。     

酉对称矩阵的满秩分解及其算法

对酉对称矩阵的满秩分解算法作了研究，证明了酉对称矩阵的满秩分解矩阵F^＊和G^＊与母矩阵A的分解矩阵F和G之间的定量关系，同时给出了满秩分解的两种快速算法。最后对酉对称矩阵的部分广义逆-g逆，反射g逆，最小二乘g逆，最小范数g逆问题作了定量分析，也得到了相应的算法，并在文后举例给以说明所得算法大大降低了酉对称矩阵的满秩分解的计算量和存储量，提高了计算效率。     

关于扩张域上一类矩阵的可逆性

设F是任意一个域,f(x)=x~n-a_1x~(n-1) a_2x~(n-2)… (-1)~na_n是域F上的一个不可约多项式,a是f(x)在域F的一个扩张(例如f(x)在F上的分裂域)K中的一个根。对于域F上的两个m阶矩阵A,B,A αB是域K上的m阶矩阵。本文讨论矩阵A αB的可逆性,从而得到这样一个有趣的事实:我们可以给出域F上的一个矩阵,使得其可逆性等价于矩阵A αB的可逆性,并且A αB的逆矩阵也可以由该矩阵的逆来得到。在这里,我们所给出的矩阵是下面的mn阶(分块)矩阵:     

矩阵方程AXB~T+BXA~T=F的参数迭代法

文章给出了求矩阵方程AXB~T+BXA~T=F的唯一解的参数迭代法,分析当矩阵A,B均是对称正定矩阵时,迭代矩阵的特征值表达式,给出了最优参数的确定方法,并提出了相应的加速算法与迭代校正法。     

计算瑞利波频散曲线的快速矢量传递算法

基于轴对称柱面瑞利面波，得到了一种计算层状介质中瑞利面波频散曲线的快速矢量传递算法，频散方程类似Menke方法的F矢量上传形式，上传矩阵F为3个五阶矩阵的乘积形式，提高了计算速度，而且各矩阵的元素均为无量纲量且为实数值，避免了以往方法中同一矩阵中各元素的数量级相差较大、出现复数运算的缺陷，提高了计算的精度及稳定性。此算法方法也避免了高频数值精度丢失问题和高频数值溢出问题。     

二阶矩阵乘法的另一种算法

本文对一个二阶矩阵与一个2×m矩阵乘法的计算提出了一种新的算法。首先介绍了这种新算法的思路,然后以两个二阶矩阵相乘为例证明了这种算法的正确性,再用两个不同类型的实例介绍了这种算法的步骤,并将这种算法与矩阵乘法的常规算法进行比较,介绍了这种算法的适应范围与优点。     

置换密钥矩阵加密算法的改进

提出了对分组加密算法(RKM)的改进,主要包括密钥进化算法、特征因子子矩阵和密钥的分发与更新算法.密钥进化算法是特征因子子矩阵生成算法和密钥分发与更新算法的基本组件,由一个16字节的单字节数组(称为进化指针)和一个密钥矩阵计算一个新的密钥矩阵.特征因子子矩阵是把128 bit矩阵特征因子作为进化指针代入密钥进化算法计算而得.在引入特征因子子矩阵的基础上对算法流程进行了改进,使算法的加、解密完全对称.在不降低算法安全性的基础上减少了4轮异或运算,从而降低了运算量.在密钥进化算法的基础上设计了密钥的分发与更新算法,使算法无需每次传输密钥矩阵就能共享.     

判定H-矩阵的一个迭代算法的修正

 随着H-矩阵在科学与工程计算中的广泛应用,如何判定一个给定矩阵是否为H-矩阵引起了许多研究者的兴趣.本文对一个现有判定H-矩阵的迭代算法进行了修正,得到了一个新的迭代算法.数值算例表明该算法是有效的.     

二元矩阵值分叉连分式插值的矩阵算法

本文给出了一个计算二元矩阵分叉连分式插值的系数算法以及与此算法等价的矩阵算法,这种算法是用矩阵广义逆意义下定义的矩阵行、列初等变换而给出的．     

基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法

二维线性鉴别分析（２DLDA）是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则 的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本 问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的２DLDA算法———模糊２DLDA （F１DLDA）算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入 到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F２DLDA算法的性能优于传统的２     

关于正形置换的构造

基于正形置换的定义,给出一个实用的正形置换构造算法及其应用,得到全部16次正形置换的计数为244 744 192;通过求解有限域Fm2上矩阵的逆矩阵,给出一个简捷的Fm2上与一个置换对应的置换多项式构造方法,得到了有限域F42上的全部正形置换多项式,并且证明其多项式次数均小于14.证明了有限域Fm2上置换多项式的多项式次数均小于2m-1.