奇异矩阵的满秩分解法

在求Moore—Penrose逆矩阵的过程中,当矩阵A=(a_(ij))_(mxn)的秩r相似文献   

关于计算M—P逆的一种直接法的注记

计算一个m×n(m≥n)矩阵A的M—P广义逆A~ 的一类直接方法,是将A进行正交化分解: A=QU,其中Q是m×r矩阵且Q~*Q=Ⅰ,U是r×n上梯形阵,这里r是矩阵A的秩。则A~ =U~ Q~(?)。当     

左右逆特征值问题及其最佳逼近问题的(R,S)对称矩阵解

令R∈Cm×m和S∈Cn×n是2个非平凡卷积矩阵,即R=R-1≠±Im,且S=S-1≠±In。如果一个矩阵A∈Cm×n满足RAS=A,则矩阵A称为(R,S)对称矩阵。本文首先分别给出了左右逆特征值问题的(R,S)对称矩阵解的可解条件和一般表达式;然后,给出了左右逆特征值问题相应的最佳逼近问题的(R,S)对称矩阵解。     

关于M-矩阵的最小特征值

讨论了不可约M 矩阵的最小特征值问题,得出若A,B∈Rn×n是不可约M 矩阵,则存在正对角矩阵D1=diag(d1,…,dn)与D2=diag( d1,…, dn),使得D1A-1D2是双随机矩阵且 dk bkk,其中B-1=[ bij].以此结论为工具对某已有结果作出改进;并研究了dkl(A B-1)>min1≤k≤nM 矩阵A的Hadamard幂A r,在r取奇数时,得出lr(A)≤l(A r);还讨论了M 矩阵A的主子矩阵 A,得出l( A)≥l(A).     

一类酉约束矩阵迹函数最大值问题的解析解

酉约束的矩阵优化问题在数据控制理论和电子结构计算等领域内有着非常广泛的应用.考虑了一类酉约束的矩阵迹函数最大值问题:(SkSHk=In,WkmaxWHk=It,VkVHk=Im|tr(cIm±2Πk=1ΓkSk?kWkHkVk)|)其中Γk,?k,Hk分别是m×n,n×t,t×m复对角矩阵,k=1,2;c是复数,tr(...     

求矩阵的广义逆

利用行式和列式的性质,给出了两种求矩阵广义逆的方法:1.伴随矩阵法,若m×n矩阵A的行(列)式|A|≠0,则1|A|A*是矩阵A的广义逆.2.如果m×n矩阵A是满秩的,且A的子式Ni1i2…irj1j2…jr(r=min(m,n))的行列式不等于零,则pN-112…mj1j2…jm0或Nii1i2…in12…n0P是矩阵A的一个广义逆.     

Fuzzy亚对称方阵的亚可实现问题及亚可实现条件

在 [0 ,1]格上讨论 :已知n×n阶Fuzzy矩阵B ,问是否存在Fuzzy矩阵A =(aij) n×m 使B =A AST,其中 ,AST =(aklST) m×n,aSTkl =an-l 1,m -k 1,k=1,2 ,… ,m ;l =1,2 ,… ,n , 为Fuzzy矩阵间的max min合成算子 .如果存在使B =A AST 成立的Fuzzy矩阵A ,则称B是亚可实现的 .进一步设w(B)=min{m｜A是n×m阶Fuzzy矩阵且使B =A AST} ,称w(B)为B的亚容度 .将证明存在使B =A AST 成立的Fuzzy矩阵A的充要条件是B =BST;进一步 ,w(B)≤ 2n2 - 1.     

改进单π系分类定理的证明

我们定义以单键、双键或三键连通平面上若干点的图形叫做 Dyn Rin 图(其中包括单独一点)。设α_1,…,α_2为-Dynkin 图中所有点.矩阵 M=(m_(ij))l×l,其主对角线元素全为1,对一切 i(?)j,m_(ij)=-(k_(ij)~(1/2))/2,k_(ij)=0,1,2,3为连结α_i 与α_j 间的键数,则实对称矩阵 M 称为此 DynRin 图的矩阵,M 所对应的二次型即称为此 DynRin 图的二次型。一个 DynRin 图称为是正定的,如果它的二次型(或共矩阵)是正定的.DynRin 图的二次型还可以通过更直观的方法表达:让图中每一点α_i 对应 x~2(?),α_i 与α_j 之间的键对应-k_(ij)~(1/2) x_ix_j=2m_(ij)x_ix_j,于是这些二次单项式的和     

萤火虫图距离矩阵的两个最大特征值和的下界

令n=2r+2t+s+1(r,s≥1,t≥0),Sn-t是一个n-t阶的星,将S_(n-t)中的r对不同的点分别用r条边连接,在另外的t条悬挂边上分别接上一条边,得到的图叫作萤火虫图.令图G是n个点的萤火虫图,主要确定了图G的距离矩阵D(G)=(d_(ij))_(n×n),距离拉普拉斯矩阵L_D(G)与距离无符号拉普拉斯矩阵Q_D(G)的两个最大特征值和的下界.     

关于链路P_n(m_1,m_2,…,m_(n-2))的k-优美性

图G的标号是指G的顶点集到一个整数集的映射g,且对e=uv∈E(G)由g(u)和g(v)诱导出边e的标号.本文给出了链路P_n(m_1,m_2,…,m_(n-2))的k-优美标号.即证明了图P_n(m_1,m_2,…,m_(n-2))是k-优美图.进而推广了原有的一些结果.     

多元覆盖阶数和维数的相互关系

将覆盖同余式推广到多元覆盖的情形,给出了多元覆盖的定义,证出了当{〈μ_(il),…,μ_(in)〉(〈m_(il),…,m_(in)〉)}_(i=1)~k为一个 n 元的覆盖系时。若 k≥n,则有 k≥n (?)(min{m_(n 1),…,m_k}),这里(?)表示欧拉函数,m_i 表示 m_(il)…,m_(in)的最小公倍数。     

线性空间的分解与若当标准形

本文证明了下面两点:(1)设A 是n×n 矩阵,那么A 相似于(?)为若当块矩阵,它仅有一个特征值和一个线性无关的特征向量.(2)者|λI-A|=(λ-λ_1)~(r_1)-(λ-λ_2)~(r_2)…(λ-λ_3)~(r_3),其中λ_1,λ_2,…,λ_3两两不同,那么dimN(A-λI)~(r(?))=r_(?)(i=1,2,…,8)其中Ⅳ(A-λ_1I)~(r(?))={α|α∈U~n,(A-λI)~(r(?))·α=0}.U~n 是n 维列向量.     

加权条件数在矩阵扰动问题中的极小性质

设A∈C_r~(m×n),r≤min(m,n)。对于加权条件数K_(MN)(A)=‖A‖MN‖A_(MN)~+‖NM,本文指出在一定条件假设下,K_(MN)(A)在矩阵扰动问题中的极小性质。主要结果如下:1.设A∈C_r~(m×n),E是A的任意小扰动矩阵。R(E)(?)r(A),R(E~*)(?)R(A~*)且‖A_(MN)~+‖NM‖E‖MN<1,有(?)成立,则有K_(MN)(A)≤(?)MN(A)。2.设A∈C_r~(m×n),E为A的任意小扰动矩阵。r(A+E)=r(A),且‖A_(MN)~+‖NM‖E‖MN<1,有(?)成立,则K_(MN)(A)≤(?)MN(A)。其中(?)当r相似文献   

带权有向图总回流权最小的节点序列

本文用0—1规划方法解决了带权有向图上总回流权最小的节点排列问题。我们推导出下列的0—1规划模型: 其中W(?),是边e(?)上带的权, 约束条件为(1)δ(?)=0或1 j=1,2,…,|E| (2)(?)c_k,δ(?)≥1 k=1,2,……,Y. 此处c_k,是回路矩阵C_Yx|E|中第k行第j列的元素。(3)附加约束条件。引进附加约束条件,扩大了方法适用的范围。例如,还可求出具有相同的minf的全部最优解。文中给出了数种计算机计算的例题。     

关于齿顶边星图的优美性

在齿轮图.的每个齿的齿顶分别加上 m_1,m_2,…,m_n,条悬挂边后构成的图称为齿顶边星图,记为,(m_1,m_2,…,m_n).本文给出了、(m_1,m_2…,m_n)的优美标号,从而证明了.(m_1,m_2,…,m_n)是优美图;当m_1=m_2=…,m_n=k 时,(k,k,…k)即为 k 顶边星图,于是解决了“所有的 k 顶边星图都是优美图”这一猜想.     

关于Hurwitz定理的一点注记

本文指出了使用实系数标准多项式的Hurwitz 阵的所有对角主子式非负来作为这个多项式所有零点在闭左半复平面的判据是错误的.同时给出了一个定理:具有n×n 常数矩阵A 的线性微分方程组是稳定的,只要△(?)>0,(i=1,2,…,n-2)△_(n-1)=△_n=0其中△(?)(i=1,2,…,n)是矩阵A 的特征多项式的Hurwitz 阵的对角主子式.     

一类二次特征值问题的向后误差分析

在高速列车的振动分析中,会遇到一类二次特征值问题(λ2 AT+λQ+A)z=0,其中A和Q为n×n复矩阵,且具有如下特殊结构:A和Q都是m×m的分块矩阵,每个块有k×k个元素,即n=m×k;此外,Q是块三对角阵,A只有位于(1,m)位置的一个块为非零块.本文主要讨论此类二次特征值问题的向后误差,并且证明了矩阵A的误差仅存在于它的非零块A13上.     

一类广义左右特征值反问题

本文考虑如下问题:问题Ⅰ(a)给定X∈Rn×p p,y∈Rm×p p,A=diag(λ1Ik1,λ2Ik2,…,λnIkn)∈Rp×p且k1 k2 … k1=p,λ1,…,λ1互异.求矩阵A,B∈Rm×n,使得AXA=BX, ATYA=BTy.问题Ⅰ(b)给定矩阵X∈Rm×p p,y∈Rn×p p,A=diag(λ1Ik1,λ2Ik2,…,λ1Ik1)∈Rp×p且k1 k2 … k1=p,λ1,…,λ1互异.求矩阵A,B∈Rm×n,使得AXA=BX, ATyA=BTy, YTAX=Ip,YTBX=A.问题Ⅱ给定A,B∈Rm×n,求[A,B]∈SAB,使得‖ [A,B]-[A,B]‖F=inf [A,B]∈s AB‖[A,B]-[A,B]‖ F,其中SAB是问题Ⅰ的解集合.借助于矩阵X,Y的奇异值分解给出了问题I的通解表达式,证明了问题Ⅱ的解存在唯一,并给出了问题Ⅱ的唯一解的显式表示.     

复杂体系动力学的一种解法

一、引言任一含n 个组份的一级可逆反应,可表示为A_i(?)A(i,j=1,2……n,i≠j),(1)每一组份的微分方程为(dA_(?))/(dt)=(sum form i=1 i≠i to n)(—K(?)A(?) K(?)A(?)(i=1,2……n),(2)式中K(?)为由A(?)生成A(?)的反应速度常数,A_i 为第i 种组份的浓度.这一方程组的通解为     

矩阵方程AXA^T＋BYB^T＋AZB^T=D与矩阵方程AXA^T＋AZB^T＋BZ^TA^T=D的极小范数解

给定A∈Rm×n,B∈Rm×p,D∈Rm×m,设S1={(X,Y,Z)∈SRn×n×SRp×p×Rn×p|AXAT BYBT AZBT=D}, S2={(X,Z)∈SRn×n×Rn×p|AXAT AZBT BZTAT=D},求(X,Y,Z)∈S1使得‖X‖2 ‖Y‖2 ‖Z‖2=min及(X,Z)∈S2使得‖2‖2 ‖2‖2=min．本文运用矩阵对(A,B)的广义奇异值分解给出了集合S1,S2非空的充分必要条件及X,Y,Z的显式表示．