广义二次型及其分布

在线性代数中,二次型理论占有很重要的地位。在概率与数理统计中,由于引进了随机向量的二次型理论,尤其对于遵从正态分布的随机向量y_(n×1),的二次型精确分布的解决,奠定了小样本假设检验的理论基础。在文[7]中,给出了矩阵正态变量的二次型,服从Wishart分布。本文,对矩阵正态变量,进行拉直变换,研究拉直[4]后构造的二次型的分布。所得结果写进第三节,第四节。用这种拉直算法得到的二次型,我们称为广义二次型。     

一类新的多元t-型分布

为了在椭球等高分布的基础上建立样本的理论,需将随机向量的分布推广到随机矩阵的形式.运用3种不同的方法(密度生成函数方法,逆维希特分布方法,2个独立的随机矩阵构造新的随机矩阵的方法)分别提出了矩阵Kotz-型分布,矩阵逆Γ分布和矩阵t-型分布,证明了它们是一个矩阵分布密度,并着重研究了矩阵t-型分布的有关分布性质,包括其随机表示、期望、线性组合分布及二次型等.     

自伴矩阵与Hermite二次型

通过对自伴矩阵的深入分析和讨论,给出了自伴矩阵的特征值及特征向量的性质;证明了自伴矩阵一定可以酉相似于对角阵;得到了Hermite二次型可通过可逆线性变换化为标准形的一般方法以及Hermite二次型正定的几个充要条件.     

用初等变换法判断实二次型的类型

利用初等变换法,将实二次型的矩阵化为对角矩阵,即得到实二次型的一个标准形,从而就可以判断实二次型的类型。     

Hermite矩阵的等价条件

Hermite矩阵在酉空间、酉变换及复二次型中都有很重要的地位,对它加以研究是极其必要的。本文用类似于实对称矩阵的研究方法,得到了Hermite矩阵的4个等价条件。     

Hermite矩阵的等价条件

Hermite矩阵在酉空间、酉变换及复二次型中都有很重要的地位,对它加以研究是极其必要的.本文用类似于实对称矩阵的研究方法,得到了Hermite矩阵的4个等价条件.     

Hermite矩阵的等价条件

Hermite矩阵在酉空间、酉变换及复二次型中都有很重要的地位,对它加以研究是极其必要的.本文用类似于实对称矩阵的研究方法,得到了Hermite矩阵的4个等价条件.     

用初等变换法判断实二次型的类型

引入初等合同变换,将实对称矩阵化为对角矩阵,得到实二次型的一个标准形,从而可以用初等合同变换来判断实二次型的类型。同时也给出了正（负）定二次型的一个必要条件和不定二次型的一个充分条件。该方法易于理解,简单实用,计算量小。     

高次P-级数分布与Toeplitz矩阵

利用高次P-级数分布和二次P-级数分布构造一类Toeplitz矩阵的基础上,根据离散型随机变量分布律的特点以及借助Stirling公式做了详细证明.同时,给出了由广义超几何分布构造的一类Toeplitz矩阵,并做了详细证明.     

关于Hermite与次Hermite二次矩阵方程解的研究

以Hermite矩阵、斜Hermite矩阵与次Hermite矩阵、次斜Hermite矩阵的相近关系为基础,证明了从Hermite二次矩阵方程的矩阵解出发,可得到次Hermite二次矩阵方程的解的相应结果.应用这种方法,不仅给出了可概括这两类矩阵方程解的已有结论的充要条件,而且指出已有文献得到的是不以-l为特征值的矩阵解,因此,这些矩阵方程的"一般解"的研究还没有结束.     

一类线性混合模型中方差分量的估计

将线性混合模型中随机效应的协方差阵推广为正定阵,运用方差分析估计的方法给出了方差分量的估计。通过QR分解给出了简化计算的方法,利用随机变量二次型的协方差对方差分量的估计做了进一步的改进,同时还给出了方差分量的一个非负估计。     

一类特殊随机二次型的极限定理

文章采用鞅极限定理和一些矩阵不等式考查了一类特殊的随机二次形stAs的强、弱收敛性。当A为非负定矩阵且其最大特征根有限,随机变量存在有限的四阶矩情形下,获得了二次型的强收敛。并且该强收敛结果是一个传统极限定理的推广。当A为正定矩阵且其最大特征有限,在二阶矩有限的情况下,获得了二次型的弱收敛。     

关于二次型的介值性

根据代数学中二次型的许多重要性质以及连续函数和导函数的介值性,提出二次型的介值性定理,通过使用非退化线性替换把二次型化为规范形的方法,证明介值性定理的正确性.     

α-混合随机变量序列线性形式的强稳定性

研究了α-混合随机变量序列线性形式的强稳定性.利用随机变量的截尾术及强大数定律,得到了不同分布α-混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件,在某种程度上推广了独立随机变量的线性形式的强稳定性的相应结果.     

混合系数线性模型参数的可容许估计

利用二次损失函数和矩阵损失函数,给出混合系数线性模型的可估参数向量Sd在线性估计类中的可容许估计,并且分别讨论固定系数α和随机系数期望b的可容许估计.     

Covariances of Linear Stochastic Differential Equations for Analyzing Computer Networks

Analyses of dynamic systems with random oscillations need to calculate the system covariance matrix, but this is not easy even in the linear case if the random term is not a Gaussian white noise. A universal method is developed here to handle both Gaussian and compound Poisson white noise. The quadratic variations are analyzed to transform the problem into a Lyapunov matrix differential equation. Explicit formulas are then derived by vectorization. These formulas are applied to a simple model of flows and q...     

高等代数中的不变性探讨

讨论了高等代数中多项式理论、行列式理论、线性方程组与矩阵理论、二次型理论等各知识部分中的不变性,通过这些不变性理论,解决了某些重要的问题。     

混合随机变量序列线性形式的强稳定性

利用随机变量的截尾术及强大数定律, 得到了混合随机变量序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

纵向数据下广义线性模型的稳健二次推断函数估计

针对纵向数据下的广义线性模型，为了有效控制离群点对估计的影响以及进一步提高估计的效率，利用二次推断函数（QIF）改进加权的指数得分函数，得到了模型参数有效且稳健的二次推断函数估计（ERQIF），并证明了在一定条件下所得估计的相合性和渐近正态性。数值计算结果进一步表明，当离群点存在或工作相关矩阵被错误指定时，所得估计有稳健的模拟结果。