拟亚正定阵及其子结构

本文引进拟亚正定阵的概念，讨论了它的若干性质及其子结构，证明了拟亚正定降的加性复合阵还是拟亚正定阵，从而改进了文［５］中的一个结果。     

Fuzzy方阵是幂零的充要条件

研究幂零Ｆｕｚｚｙ方阵的特征，给出了一个Ｆｕｚｚｙ方阵是幂零的充要条件，为判别某一Ｆｕｚｚｙ方阵的幂零性提供了一种行之有效的方法．     

循环矩阵的特征根和循环分块阵的逆

文章给出循环矩阵的特征根、广义特征根、反循环矩阵的特征根、广义特征根的求法公式,又给出循环分块阵的逆阵的求法公式。     

宇宙γ射线大气簇射切仑科夫光波阵面的形状

摸拟计算了在小天顶角为0°、15°、30°时,探测器到簇射轴心0～200m范围内,地面切仑科夫光波阵面的形状。结果显示,波阵面的形状是呈稍微有点向上凸的圆弧形。     

矩阵的行等价与行标准阵

本文用矩阵的分块技巧、矩阵的乘法等初等运算，证明对于域上任意一个m×n阶矩阵，有唯一的行标准阵与它行等价。     

统计量x_D~2及其概率性质

众所周知,在数据分析的拟合优度检验中,检验一总体是否服从某一有限的离散概率分布时,通过使用英国统计学家K.Pearson所引入的x~2统计量:x~e=sum from i=1 to r(λ_i(n_i/n-p_i)~2)其中λ_i=n/P_i,n_1 … n_λ=n,P_1 … P_r=1.本文分析K.Pearson x~2统计量的构造源渊,指出其弊端,并引入了结构上更合理的检验用统计量x~2_D,研究了它的均值,方差及渐近分布.     

阵列天线通道不一致性校正的辅加阵元法

MUSIC算法是一种基于特征值分解的超分辨DOA估计算法,在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,MUSIC算法的估计性能会严重下降,甚至失效。针对模型中普遍存在的通道不一致性误差,本文首先分析了此类误差对测向性能的影响,并提出了一种通道误差校正的简易算法,该方法通过对来自辅加阵元信号的数据信息进行处理,获取通道不一致性误差的估计,通过误差补偿有效地抑制了通道不一致性的影响,提高了DOA估计的性能。给出了应用该方法的具体步骤,计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

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.