关于完全正矩阵的几点注记

ｎ阶矩阵Ａ称为完全正的，如果Ａ有分解：Ａ＝ＢＢｔ，其中Ｂ为（不必方）元素非负矩阵．Ｂ的最小可能列数称为Ａ的分解指数．本文给出了一个５×５阶双非负矩阵Ａ为完全正的充分条件．     

关于矩阵的偏迹不等式

本文给出了复矩阵的ｋ──项复合矩阵的偏迹不等式：其中Ａ，Ｂ为ｎ阶半正定Ｈｅｒｍｔｅ矩阵，Ａ＿１，Ａ＿２，…，Ａ＿ｍ．（ｍ≥２）为ｎ阶复矩阵，ｉ＝１，２，…，ｒ为自然数．     

次Hermite矩阵的次正定性

若ｎ阶次Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ａ，对任意非零向量Ｘ＇＝（ｘ＿１，ｘ＿２，…ｘ＿ｎ）∈Ｒ￣ｎ，有ＡＸ＞０，则称次Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ａ是次正定的．给出了判定次Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵次正定的几个充要条件：定理ｎ阶次Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ａ是次正定的，当且仅当下列条件之一成立：（ｌ）Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵ＪＡ是正定的；（２）存在ｎ阶可逆复矩阵Ｐ，使ＡＰ＝Ｊ；（３）次Ｈｅｒｍｉｔｅ矩阵Ａ的４ｋ阶，４ｋ十互阶下次主子式为正，４ｋ＋２阶，４ｋ＋３阶下次主子式为负；（４）存在ｎ阶可逆复矩阵Ｐ，使其中λ＿ｉ＞０，ｉ＝１，２，…，ｎ。     

实对称矩阵逆特征值问题的可解条件

该文考察以下２个逆特征值问题（１）问题（ＳＡ）；设Ａ＝（ａｉｊ）为ｎ阶实对称矩阵，其主对角元ａｉｊ＝０，ｉ＝２，．．．．ｎ，给定时角矩阵Ａ＝ｄｉａｇ（λ１，λ２，．．．．λｎ）∈Ｒ＾ｎ×ｎ，求一实时对角矩阵Ｘ＝ｄｉａｇ（ｘ１，ｘ２，．．．．ｘｎ）∈Ｒ＾ｎ×ｎ，使λ（Ａ＋Ｘ）＝λ（Ａ），（Ⅱ）问题（ＳＭ）：设Ａ（ａｉｊ）为ｎ阶实时对称矩阵，其主对角元ａｉｊ＝１，ｉ＝１，２，．．．．ｎ。给定对角矩阵Ａ     

关于λ-矩阵的秩的一个注记

文［１］中利用数字矩阵Ａ的列秩等于Ａ的秩得到了数字矩阵Ａ的秩为ｒ的一个充要条件，此结论对于λ＿矩阵同样适用．为此，先给出λ＿矩阵的秩的定义．定义如果λ＿矩阵Ａ（λ）中有一个ｒ（ｒ≥１）阶子式不为零，而所有ｒ＋１阶子式（如果有的话）全为零，则称Ａ（λ）...     

A E0A与AE0A的有定及不定问题

本文研究了Ｈｅｒｍｉｔｅ阵Ａ￣＊Ｅ＿０Ａ与ＡＥ＿０Ａ￣＊的有定性及不定性问题，并给出具体的判定方法．其中Ａ是任何ｍ×ｎ阶矩阵．     

关于群的计数的几个渐近公式

令Ｃ（ｘ），Ａ（ｘ），Ｎ（ｘ）分别表示阶ｎ≤ｘ且任一ｎ阶群都是循环群、Ａｂｅｌ群、幂零群的自然数ｎ的个数．本文证明了：     

非线性约束条件下一个超线性收敛的可行方法（Ⅱ）———子算法A

给出了一个新的子算法Ａ，用以计算本文第一部分提出的主算法Ａ中的“一阶方向”．由于此子算法已充分利用了算法Ａ中已有的信息，所以并没有增加计算量．这样，联合算法Ａ及子算法Ａ，就可以得到一个实用的可行优化算法     

一类由圈长分布确定的图

阶为ｎ的图Ｇ的圈长分布是序列（ｃ１，ｃ２，…，ｃｎ），其中ｃｉ是Ｇ中长为ｉ的圈的数目．本文证明了下述结果：设Ａ　Ｅ（Ｋｎ），｜Ａ｜３，ｎ≥｜Ａ｜十３，，则Ｋｎ—Ａ是由它的圈长分布确定的．     

p~（p＋1）阶亚交换的非正则群的幂结构

本文考察了ｐＰ＋１阶亚交换的非正则ｐ－群的幂结构，给出了它们是Ａ．Ｍａｎｎ所定义的Ｐｉ－群的充要条件．做为一个应用，我们还给出了包含一个交换的极大子群的ｐＰ＋１阶亚交换的非正则群的完全分类．     

正交优化法应用于水质模型参数估值的研究

把正交优化法应用于水质模型参数估值研究，给出正交优化法的算法，将正交优化法与最速下降法等３种常用方法进行比较和讨论，将正交优化方法应用于佛山汾江河ＢＯＤ－ＤＯ水质模型参数估值，取得满意结果。研究结果表明正交优化法是一种适用于水质模型参数估值的快速有效的方法，参数愈多，其优点愈显著。     

软件项目工作量估算方法研究与应用

工作量估算是软件项目开发的重要环节,也是制定项目开发计划的依据。目前常用的软件项目工作量估算方法都无法简单准确地估算项目工作量。本文采用三步法对项目工作量进行估算,第一步选择一个简单的模型;第二步使用样本数据对模型常数进行标定;第三步采用类比方法对标定模型和实际项目进行比较,估算出项目工作量。该方法应用于合作公司的软件项目工作量估算,得到公司和用户认可。     

一类基于改进Weibull分布模型的 电力电缆寿命评估方法

对电缆的剩余寿命进行评估是电缆寿命管理的关键环节,以往电缆寿命评估的方法中有Arrhenius方法和Weibull分布模型。对这两种方法分别进行分析,特别是确定Arrhenius模型中激活能的计算,以及应用Weibull分布模型对电缆寿命进行评估。最后以实际电缆的状态监测数据,对简化的Arrhenius模型进行仿真,说明所提出的方法是有效的。     

输出过采样闭环系统辨识方法中最优过采样率的选择

提出了一种基于输出过采样技术的线性离散时间闭环系统辨识方法 ,通过对输出端施加过采样 ,将原闭环系统模型转化为过采样模型 .对于输出端白噪声、有色噪声干扰 ,分别利用最小二乘辨识算法和误差预报算法辨识出过采样模型 ,进而计算出原闭环系统的模型参数 .辨识结果中模型参数的估计误差服从均值为0的正态分布 ,方差由过采样率决定 ,据此推导出了使参数估计误差最小化的最优过采样率的计算方法 .该方法实现简单 ,运算量小 ,估计精度高 .仿真实验表明 ,当信噪比大于 15dB时 ,该方法的估计精度可达98% ;当过采样率为 15～ 2 0时 ,算法具有最优的辨识精度     

一种新的星载SAR多普勒调频率的估计方法

估计星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）的多普勒调频率,建立星载ＳＡＲ方位向信号相位的多项式模型,通过差分处理,使调频率的估计变换为频率的估计,采用频率估计方法估计多普勒调频率。通过估计精度和计算量的理论分析,指出该方法在保证一定估计精度的情况下,可以较大地减少计算量,最后利用ＲＡＤＡＲＳＡＴ的数据对算法进行了验证,给出了多普勒调频率的参数估计结果,并利用该参数进行了成像处理,验证了该方法的可行性和有效性,这种多普勒调频率估计方法可以应用于实时成像、快视成像和粗成像。     

Lp估计的无偏性

一般情形下 ,Lp估计是用等价权法来进行求解 ;作者试图用规划方法来求解 ,导出了解算的数学模型 ,并利用反对称估计 ,构造了用于解算的两个等价的规划模型 ,根据测量数据处理中 ,误差分布的对称假设 ,从理论上证明了Lp估计是无偏估计     

最佳套期比率的非线性估计

提出了利用门限回归模型来估计最佳套期比率的方法,首先应用小波来估计门限,然后通过最小二乘法来给出其它参数的估计,最后给出了最佳套期比率的估计、在较弱的条件下,证明了最佳套期比率的估计是相合的．数值模拟表明参数估计的方法是有效的．     

基于异方差回归模型估计的算法及程序设计

本文利用牛顿迭代法研究了积性异方差回归模型的估计与群组异方差回归模型的估计,并设计了该算法的计算程序,作为它的应用,计算了积性异方差回归模型估计与群组异方差回归模型估计的两个实例.     

自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。     

自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计

无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.