2个矩阵行列式之差上界的新估计

设A,E为n×n阶矩阵,对于2个矩阵行列式之差的上界估计,有结论 det(A+E)-det(A)≤∑n i=1(n i) An-i2Ei2≤(A2+E2)n-An2.其中这里的A2表示矩阵A的谱范数.通过一种新的矩阵范数改进该结论,运用Matlab进行了实例验证,结果更优.     

四个幂等矩阵线性组合的幂等性

给出了当P1,P2,P3,P4 是四个不同的非零的两两可交换的n×n 幂等矩阵并且c1, c2, c3,c4 是非零复数时, 线性组合c1P1+c2P2+c3P3+c4P4在两两乘积等于零与两两乘积等于其中一个的条件下仍是幂等矩阵的一些充要条件.     

图谱理论中一些定理的新证明

利用非负矩阵理论并结合图论性质,给出图谱理论中3个重要定理的证明,给出的证明方法比之前文献的证明更为简洁、易懂.     

矩阵在离散时间信号频谱分析中的应用

<正>在经典信号处理理论中,按照连续和离散、周期和非周期将信号分为了连续周期信号、连续非周期信号、离散周期序列和离散非周期序列。对这些信号进行频谱分析,分别成为连续时间傅里叶级数(FS)、连续时间傅里叶变换(FT)、离散傅里叶级数(DFS)和离散时间傅里叶变换(DTFT)。信号的傅里叶分析可以实现将信号     

计算矩阵An方法探索

总结了现有的计算矩阵An的方法,即对角化法、数学归纳法和矩阵A秩为1时An的求法,和逆Z变换法,举例说明了矩阵An的计算方法.     

二次型在超曲面上条件极值的矩阵解法

利用矩阵理论得到了二次型在一般的二次超曲面上取得条件极值的充分条件，并结合实例用Matlab编程实现了求解过程．     

49阶Steiner三连系的构造与计数

阐明了v=t^2阶Steiner三连系构造的基本思路。给出了任意完全图kv的边矩阵的定义，从而为图论研究提供了一个工具。提出了t^2阶Steiner三连系构造的一种方法。介绍了49阶Steiner三连系构造的全过程。讨论了t^2阶Steiner三连系的计数问题。     

线性代数教学中对矩阵的一点注记

行列式、线性方程组、二次型、线性变换、线性空间等线性代数理论的研究都是以矩阵为重要的工具,都以矩阵的初等变换、合同变换来解决问题的.本文通过几个例子介绍矩阵的作用.     

基于最小扰动相关去噪法股票投资组合风险优化

金融相关矩阵的计算是构建金融投资组合的基础.为解决金融相关矩阵的“维数灾祸”问题,进而促进金融投资组合风险的优化,受基于随机矩阵理论(RMT)和特征向量的Krzanowski稳定性的KR去噪法的启发,对收益相关矩阵特征值增大时的特征向量最小扰动进行了数学推导,并将以该扰动衡量的特征向量的Krzanowski稳定性引入到RMT去噪法中,进而建立对金融收益相关矩阵去噪的KRMIN方法. KRMIN法对KR法的算法进行了两方面的优化.一方面, KRMIN法对KR法的特征值设定方法进行了扩展; 另一方面, KRMIN法采用模拟退火算法计算特征值.理论研究表明,由于在收益相关矩阵特征向量的稳定性和特征值算法准确性上的优势, KRMIN方法将获得比KR法更好的组合风险优化效果.通过bootstrap方法,开展了将LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法用于不同数量股票的投资组合优化的实证研究.结果表明: LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法都能通过股票收益相关矩阵去噪而带来投资组合风险的优化;基于收益相关矩阵特征向量的Krzanowski稳定性的KR法和KRMIN法的组合风险比其他两种方法更低;由KRMIN法得到的收益相关矩阵的特征向量稳定性和组合风险优化效果好于KR法.