严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷范数的新上界

利用逆矩阵元素的范围, 给出严格对角占优M\|矩阵的逆矩阵无穷范数上界新的估计式, 进而得到严格对角占优M-矩阵最小特征值下界的估计式, 并给出了严格α-对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷范数新上界. 理论分析和数值实例表明, 新估计式改进了已有的结果.     

变时滞神经网络模型的全局指数稳定性

研究了一类变时滞的Hopfield型神经网络的全局指数稳定性,在对网络系统施加两个不同的非线性神经元激励函数的条件下,利用M-矩阵的特性,得到了细胞神经网络模型在一定的条件下全局指数稳定的易于判定的充分条件,数值例子说明了本文结果的有效性.     

广义对角占优矩阵的新判定

针对广义对角占优矩阵在实际应用中判别的困难,研究了广义对角占优矩阵的判定问题,给出了几个新的判定条件, 改进了近期的相关结果,并用数值例子说明所得结果判定范围的更加广泛性.     

双对角占优与非奇M—矩阵的判定

利用矩阵B＝A＋B^T的双对角占优性给出了矩阵A为非奇M矩阵的新判定准则。推广了已有的判定定理。实例说明,采用本文定理可以较为容易地得出判定结果。本文给出的判定准则具有简单、方便的特点,与已有的判定准则相比,具有更为的适用范围。     

正定矩阵与M矩阵的判定

正定矩阵,广义正定矩阵,广义对角占优矩阵及Ｍ矩阵在自动控制理论,社会网络计算、机器人等领域有着十分广泛的应用,因此对他们进行判定有奶重要的意义。本文在已有的判定定理的基础上给了新的更实用的判定理。     

非奇异H-矩阵的判据

非奇异H-矩阵的判定在实际中非常困难,许多文章讨论了这类问题.该文用一种新的简便方法证明了非奇异H-矩阵的几个新的简捷判据,改进了近期的一些结果.     

判定矩阵可逆的几个充分条件

利用矩阵范数和非奇异M-矩阵的性质以及Raleigh商值定理,给出了判定矩阵非奇异的几个充分条件.     

Fuzzy矩阵不定方程的性质行(列)满秩fuzzy阵和最小行(列)空间

文献[1]提出fuzzy矩阵不定方程的定义,并初步讨论了它的性质。本文将补充了fuzzy矩阵不定方程的几个性质。 本文也提出了行(列)满秩fuzzy矩阵的定义,以及fuzzy矩阵最小行(列)空间等概念,并初步讨论了它们的一些性质     

Z-矩阵的预条件块AOR(BAOR)迭代法(英文)

为求解线性方程组Ax=b,人们提出了许多预条件因子,并给出对应的预条件方法.给出两个新预条件因子,在系数矩阵为Z-矩阵的条件下,探讨对应预条件AOR迭代法的收敛性质和收敛速度.最后,依据给出数值算例,验证所得定理.     

循环M-矩阵的逆特征值问题

分别给出了谱为实数集和一些复数集情况下的循环M-矩阵的逆特征值问题的解井相应给出了数值例子．