一个实数不等式在矩阵论中的推广

本文将实数不等式a2/b+b2/a≥a+b(ab,∈R+)推广到矩阵迹不等式及Hilbert-Schmidt范数不等式。     

谱约束下拟反自反矩阵的最佳逼近问题

研究了拟反自反矩阵的逆特征值问题及其最佳逼近问题,建立了拟反自反矩阵逆特征值问题有解的充要条件,得到了解的表达式。进一步,对于任意给定的n阶复矩阵,得到了相关最佳逼近问题解得表达式。     

(2+1)维Caudery-Dodd-Gibbon(CDG)方程的精确解

本文从WTC方法的基本思想出发,首先得到2+1维Caudery-Dodd-Gibbon(CDG)方程的Backlund变换及Hirota双线性方程,并且分别用Hirota方法,推广的F-展开法求解,得到了2+1维CDG方程的精确解,包括钟状孤子解、三角函数周期波解等.     

一种基于L1-TV模型的图像修复算法

提出一种基于L1-TV模型的图像修复方法。在正则化框架下采用L1范数度量逼近项,增加了模型修复图像破损部分的能力。利用"变量分裂"思想和半二次光滑化技术,克服L1-TV模型的算法求解困难,使得新模型的解易于求出。与两个已有算法的对比实验结果表明,该算法在获得较高的修复效果的同时,可以显著地降低运算时间。     

Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法

借助Banach空间中非扩张映射的黏性逼近方法,在范数一致Gateaux可微的Banach空间中,提出一种改进的黏性迭代算法,证明了由该黏性迭代算法生成的序列强收敛于一类非扩张映射的不动点.推广了一些文献中的研究成果.     

基于BMI的状态反馈对角优势化

提出了一种针对线性定常系统的状态反馈对角优势化方法.基于系统的H2范数定义了系统在整个频域内的对角优势,并采用线性矩阵不等式(LMI)描述,给出了系统具有所定义对角优势度的充要条件.在此基础上,将状态反馈对角优势化转化为双线性矩阵不等式(BMI)问题,给出了采用双重迭代法求解该BMI问题的步骤,通过求解BMI可得到最优常数反馈矩阵.仿真结果表明采用该方法能降低系统的耦合程度.     

赋广义Orlicz范数的Orlicz函数空间的一致凸性

利用Banach及经典Orlicz空间几何理论,研究赋广义Orlicz范数的Orlicz函数空间一致凸问题,得到了由右导函数为凸函数的N-函数生成的赋广义Orlicz范数的Orlicz函数空间一致凸的充要条件.     

正规矩阵的范数和它的幂级数收敛性

研究了正规矩阵的范数,给出了正规矩阵的几种常用范数的几个性质;利用范数和谱半径与矩阵幂级数的收敛性的关系,给出了关于正规矩阵的幂级数收敛性的一些新结论.     

关于广义Sylvester矩阵方程反自反解的有限迭代算法

研究了广义Sylvester矩阵方程的广义反自反解,并给出了求其广义反自反解的一种新的有限迭代算法.通过此迭代法,可自动确定矩阵方程是否存在广义反自反解.此外,还讨论了给定矩阵基于Frobenius范数的近似解,从而推导出与给定广义Sylvester矩阵方程等价的矩阵方程的最佳逼近解.最后,用数值算例验证了该算法的有效...     

基于改进平滑 l 0 范数的 DOA 估计算法

为提高现有基于压缩感知的 DOA(Direction of Arrival)估计算法估计精度, 提出一种基于改进平滑 l 0 范数 的 DOA 估计算法。 该算法在构造一个恰当的平滑连续函数后根据接收数据的初始解确定一个合适的递减{δ} 序列[δ1 ,δ 2 ,…,δ J ], 并对每个δ 值, 采用最速下降法求解 l 0 范数逼近函数 Fδ (S)的最小值; 然后将该δ 值作 为下一次迭代的初始值, 并通过多次的迭代获得逼近函数的最小解, 即逼近的最小 l 0 范数。 同时通过仿真实 验对该算法进行了验证。 结果表明, 该算法在单快拍条件下即可对 DOA 进行有效估计, 与 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法相比, 运算过程简单、 精度较高, 具有更好的估计性能。