关于两个非负定矩阵乘积的特征值的一个问题

本文肯定地解答了文[1]所提出的一个悬而未决的问题,这个问题给出了两个非负定矩阵乘积的特征值与它们的特征值之间的一个有趣的不等式关系。     

双对称矩阵广义特征值反问题的解

已知矩阵X及对角阵Λ,讨论对对称矩阵广义特征值反问题AX=BXΛ的解（A,B）,给出B为非负定时的通解,在一定条件下给出解集合中满足X^TBX=I的一般解,给出一个数值算例。     

用一个Perron补计算非负矩阵的Perron特征向量问题

对于一个具有谱半径ρ的非负不可约矩阵 A,Meyer 引进了 Perron补的概念去解决 A 的 Perron 向量问题,Meyer 的方法是个典型的 Divide-and-Conquer(“分而制之”)的方法.本文的算法只用一个 Perron 补就可以计算出 A 的 Perron 向量.     

非负矩阵级数收敛性判断

给出了非负矩阵及非负矩阵级数的定义,通过定义,以及类比数项级数与正项级数的一些性质,得出了非负矩阵级数收敛性的几种判断方法。     

D对称非负定矩阵

定义了一类新的特殊矩阵——D对称非负定矩阵，并导出了它的若干性质。     

非线性椭圆问题的非精确牛顿代数多重网格法

采用基于矩阵图集的粗化算法形成粗点集,构造改进的插值算子,结合V型多重网格法和瀑布型多重网格法的算法结构,提出了一种改进的代数多重网格（IAMG）法,并估计了该算法的计算量。将IAMG法运用于求解牛顿算法中线性校正方程,提出了求解非线性椭圆型问题的非精确牛顿代数多重网格（IN-AMG）法。数值实验表明与对比算法相比,IN-AMG法在求解线性校正方程方面的整体计算量更少、计算时间更短。     

关于非负矩阵的反特征值问题

应用多项式的伙伴矩阵, 对于任意复数~$\lambda, $ 构造出了三阶非负方阵, 使~$\lambda$~为其一特征值, 并证明所给出的是满足条件的含零元素最多的矩阵.     

非负整数对称阵可实现性问题的一个注记

J. B. Kelly于1968年讨论了非负整数对称阵的可实现性问题,即:已知n阶非负整数对称阵B,问是否存在一个n×m的0-1矩阵A使得B=AAT,并称满足条件的最小m为可实现矩阵B的容度.J. B. Kelly给出了n=1,2,3,4时矩阵B可实现的条件,并在B可实现时给出了它的容度.通过构造实现矩阵,很容易获得了n=1,2,3时相应的结论,并给出了3阶可实现矩阵B较为简便的容度算法.特别地,在B可实现时给出了其实现矩阵.     

主子阵约束下对称半正定矩阵反问题

讨论了主子阵约束下矩阵反问题的对称半正定解存在的充要条件,并在有解的情况下给出了其通解的一般表达式.同时也把所得结论应用到相应的逆特征值问题,并给出了逆特征值问题的极小范数解.     

实对称正定矩阵的Seidel迭代收敛性的一种证明

本文讨论了实对称正定矩阵的Gauss-Seidel迭代法收敛性的条件,并给出了一种更为简捷的判定Gauss-Seidel迭代收敛性的一种方法。     

关于对称且次对称矩阵的次正定性

讨论了对称且次对称矩阵次正定的某些充要条件     

D对称非负定矩阵反问题解和算法

讨论了D对称非负定矩阵反问题解和算法，给出了D对称非负定矩阵反问题有解条件的判别以及求解的MATLAB程序．     

两个非负定阵的Hadamard积的估计

本文以Moore-Penrose逆为工具,讨论满足一定条件的非负定阵A,B的 Hadamard积A·B的估计式,得到了一系列矩阵不等式,推广了已有的结果.我们还证明了A≥0时rk(A·A~+)≥rkA．     

基于对称非负矩阵分解的终端区扇区划分方法

为了合理利用终端区空域有限资源,满足各扇区间管制员负荷均衡为目标,提出了基于对称非负矩阵分解的终端区扇区划分。首先,通过建立终端区网络加权图和量化管制负荷,构建终端区扇区划分模型。其次,为保证相邻性和低方差,对扇区单元层次聚类形成“snake”扇区序列,计算扇区单元之间的相似度值,生成相似度矩阵并进行归一化处理,利用对称非负矩阵正交分解对相似度矩阵进行求解,根据求解出的矩阵判断扇区单元所属区域,实现聚类划分。最后,选取现实终端区空域进行仿真验证,证明了对称非负矩阵分解划分方法的有效性。     

求解对称不定线性系统的吉尔-默里强迫正定方法

对于系数矩阵中(1,1)块矩阵为对称不定矩阵鞍点问题的迭代解法,利用对称不定矩阵的吉尔-默里强迫正定分解方法构造了此类鞍点问题的系数矩阵的一个分裂,由此分裂构造了一个求解此类鞍点问题的迭代算法,讨论了其收敛性,给出了该算法的收敛条件.数值算例表明适当选取参数矩阵P与Q,新算法是可行和有效的     

推广的AOR方法的收敛性

本文对系数矩阵为厄米特正定阵的线性方程组推广了AOR方法,给出了推广的AOR方法的两个收敛性定理,其收敛域比A.Hadjidimos和A.Yeyios在1980年的一篇文章中提出的相应定理的收敛域有所扩大。     

亚正定矩阵的充要条件

建立了实对称正定矩阵的推广概念亚正定矩阵的一些充分必要条件.     

多重网格迭代分析的基本假设及收敛率估计

McCormick多重网格收敛理论的基本假设的关键是存在一个与h无关且大于零小于1的常数,本文在光滑算子G_h为非亏损矩阵的条件下,证明了此常数与无后光滑部分的二重网格迭代收敛率是等价的,从而揭示了此常数的本质.并进一步指出Hackbush收敛理论的两大基本假设可为此常数存在的充分条件.最后分析了j—重网格(j>2)的粗网格迭代修正功能,据此以更简练的方法对多重网格迭代收敛率进行了估计,获得了类似文献的结果.