一种利用绝对最小Lipshitz延拓的医学图像插值算法

提出一种基于最小Lipshitz延拓的图像插值半隐式算法,并用医学图像放大实验初步验证了算法的有效性.     

基于Monte Carlo方法的Weibull参数确定分析

运用Monte Carlo方法研究了样本大小n对确定材料的Weibull三个参数的影响。结合最小二秉法和数值特微法，建立了确定Weihull参数误差范围的随机取样法，以此分析了样本大小n与其误差范围之间的关系。计算结果表明：（1）通过实验确定材料的Wcibull参数时，样本数取n=20较为适宜，当n（15时产生的误差较大：（2）为了提高精确度而采用更多的试件进行实验时，把实验数据按样本数n=20进行随机分组，用各组所得到的Weibull参数的平均值作为材料的Weibull参数的效果最好。     

波纹管的特征值分析

基于Novozhilov薄壳理论 ,用有限元法建立了旋转波纹管非轴对称自由振动的广义特征值方程并进行了求解。选取两结点非协调曲边旋转壳单元作为波纹管的离散单元 ,并将所有相关变量沿其环向进行了Fourier展开。该方法不仅给出了子午线曲率连续变化的U型波纹管任意环向谐波所对应的特征值 ,而且对子午线曲率有突变的C型波纹管旋转壳也能很好地适应。算例结果表明 ,波纹管不存在一个最低固有频率对应的固定环向波数 ,但其轴对称振型和低阶非轴对称振型在动态分析中占绝对优势 ,高阶振型的作用并不明显。     

多个矩阵之和与积的特征值关系问题

给出了3个以上矩阵之和与积的特征值之间的若干等价关系.     

奇异矩阵的Krylov方法的误差分析比较

Krylov方法是求解线性方程组Ax=b,A∈CN×N,b∈CN的一种迭代方法,当A非奇异时,已有很好研究.而当A奇异或接近奇异阵时,在一定的假定条件下,Krylov方法的解与范教最小的最小二乘解A+b之间的差是可以估计出来的.     

最小二乘解存在的充分必要条件

本文提出了当观测值的权矩阵为正定或半正定的前提下，其最小二乘解存在的充分必要条件为并以间接平差为例验证了该结论的正确性。     

关于一个特征值猜测的注记

给出一个特征值猜测的反例并得到该猜测成立的充要条件，改进了一个关于矩阵数值范围的定理。     

矩阵范数的界和方阵的ρ-条件数

本文给出了长方矩阵的p-范数及更广一类矩阵范数的上、下界又给出了方阵的p-条件数等于1的条件。(1≤p≤ ∞)。文[1]则是p=2的情况。前三节讨论p-条件数,第四节讨论长方矩阵范数的界。     

反对称三对角矩阵的正反特征值问题

本文介绍了化反对称矩阵为反对称三对角矩阵的Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ方法和Ｌａｎｃｚｏｓ方法， 以及计算反对称三对角矩阵特征值的低阶算法。讨论了反对称三对角矩阵与对称三对角矩 阵间的关系，提出了反对称三对角矩阵的特征值反问题，并给出了计算方法。