多边形等周问题的矩阵证明

<正> 文[1]对最简单的等周问题给出了矩阵证明,但鉴于求特征根、特征向量及求逆矩阵的繁杂性,因而采用[1]中所指出的一类升等周变换(即周长保持不变而面积增加的变换)难以解决该文作者所提出的猜测.本文将采用另一类升等周变换,仍借助于矩阵来解决平面上任意 n 边形的等周问题.定理1.周长相同的一切 n 边形中,凸等边 n 边形具有最大面积.     

求轮回矩阵的逆矩阵方法二则

<正> 轮回矩阵有广泛的应用,如何求轮回矩阵的逆矩阵?许多文章讨论过,见文〔1〕。本文提供两种较为简易的求轮回矩阵逆矩阵     

一类2-Hessenberg矩阵的广义逆

在[2]中,Ikebe给出了一类下Hessenberg矩阵之逆的上三角部分的求法,从而导出三对角矩阵求逆的一种方法.文[4]中获得了计算该类Hessenberg矩阵的逆和广义逆的显式公式,由此也可得出计算三对角矩阵广义逆的方法,文[3]将[2]中的结果推广到更一般的k-Hessenberg矩阵,进而得到带状矩阵求逆的一种方法.本文研究一类实2-Hessenberg矩阵的广义逆,表明这些广义逆可由低阶三角矩阵的逆和几个简单的秩-1或     

求矩阵广义逆的另一种初等变换方法

讨论了当矩阵A为满秩矩阵时求其广义逆的一种方法,并将此方法推广,给出当A为非满秩矩阵时求其广义逆的一般方法,同时给出算例.本文推广了文献[1]的结果.     

r-循环阵的逆阵或广义逆阵

在应用数学和其他学科(如数理统计、固态物理等)中,都将遇到求循环阵的逆阵或广义逆阵的问题.如何求非奇异循环阵的逆阵?文[1]提出了一种算法而无证明,文[2]则给出了这种算法的一个证明,文[3]又提出一种新算法,但上述两种算法的计算量大,实际使用时是很繁的.针对这一情况,文[4]除了对[1]中提出的方法重新给了一个初等证明外,还导出了一些特殊循环阵的逆阵公式.关于求奇异循环阵的广义逆阵的问题,则除了[3]中给出了某类特殊的奇异循环阵的 Moor-Penrose 逆阵外,还未见到有文章论述求奇异循环阵的广义逆阵的一般方法.本文给出了 r-循环阵的逆阵或一个反射 g 逆阵的公式和具体算法.特别,这个公式可用来求通常的循环阵及反循环阵的逆阵和 Moor-Penrose 逆阵.文[3]、[4]中的各个公式可用本文的统一方法推广到 r-循环阵的情形.     

求Fuzzy矩阵传递闭包的截矩阵法

<正> 在可靠性问题、模糊聚类分析等应用领域,常常需要构造Fuzzy 相似矩阵R 的传递闭包矩阵t(R)。1974年,Dunn 在文[1]中证明t(R)=R~n(n 为R 的阶数),并提出了求t(R)的平方法。这一方法必须进行合成运算,工作量大,又很麻烦。文[2—3]分别给出求t(R)的两种改进方     

长方矩阵加权群逆的迭代法

1引 言与引理 最近,文[1]定义了长方矩阵的一种加权群逆:设A∈Cm×n,W∈Cn×m.称满足下列矩阵方程组的矩阵X∈Cm×n为A的加W权群逆:(W1)AWXWA=A, (W2)XWAWX=X, (W3)AWX=XWA通常记A的加W权群逆为A#W.若A#W存在,则它是唯一的.     

Fuzzy矩阵正则的充分条件

提出了文献[1]中定理1的一种简单证明方法,并证明了文献[1]中定理2的模糊矩阵A正则的必要条件△≠φ也是充分条件,从而得到以中判定模糊矩阵是否正则的简便方法.     

关于矩阵中两个命名与记法的浅见

1　“伴随”的多义文 [1 ]正确地指出了 ,在现行许多线性代数教材中 ,“伴随矩阵 A*”在不同的地方代表了两个完全不同的对象 .在求逆矩阵时 ,伴随矩阵 A* =(Aji)在复欧氏空间中研究正交变换时 ,伴随矩阵 A* =(aji)同一名词同一符号代表两个完全不同的对象 ,违背了科学名词应遵循的一词一义的单义性原则 ,因此 ,便会出现混淆的弊病 .克服重名的办法 ,只需将其一改个名字即可 .然因“伴随”并未很好地反映它所代表之对象的意义与特性 .为了词、义相符 ,文 [1 ]作者在 [2 ]中倡导“称 (Aji)为 A的余子式转置阵”这就反映出它的特征和产生…     

某些特殊循环矩阵的逆

<正> 文[1]给出了某些特殊循环矩阵逆的求法。本文就此深入讨论给出一些简便方法。设循环矩阵A为则D也为循环矩阵,有时称为基础循环矩阵.令D~k=(_(I_k)~0 _0~(I_(n-k)),(k=1,2,…,n—1),D~n=I.则循环矩阵A可表示为     

关于与给定矩阵可交换的矩阵的多项式表示

文[1]得到:若矩阵A的Jordan标准形中没有纯量矩阵的Jordan块,那么AB=BA的充要条件为B可以化为A的n-1次多项式.本文指出这个结论是错误的.在已有相关文献的基础上,得到了与给定矩阵A可交换的矩阵B是A的多项式的十个等价刻划.     

一类可逆矩阵逆矩阵的图论解法

设 M( G)是简单无向图 G的关联矩阵 ,A是 M( G)的可逆子矩阵 ,γ( A)是逆矩阵 A- 1中非零元素的个数 .获得了求逆矩阵 A- 1的一种图论方法 ,并且得到了γ( A)的精确上下界以及达到上下界时子矩阵 A的图论刻划     

带重点的广义Cauchy矩阵及其相关问题

本文详细讨论了带重点的广义Cauchy矩阵的位移结构、快速求逆公式、可逆性判别条件及其与矩阵有理切插值问题的关系,并给出了求解此类矩阵的线性方程组的快速算法,推广了文[1]和[2]的结果.     

关于多项式矩阵的快速除法

本文讨论了分块 T 型三角矩阵求逆和多项式矩阵除法的 O(k~2nlogn)快速算法,推广了文[3]的结果.     

求一类实对称矩阵的正交特征向量的方法

读了《数学通报》一九九○年第三期《用正交变换化实二次型的标准形方法研究》(以下简称[1])一文之后,颇受启发。笔者这里就该文所举的例子提供一种更为简便的求正交特征向量的方法。这种方法不需要对矩阵进行初等变换,而只需要采用简单的算术运算。下面先用[1]中的例子来说明这种方法。例1 已知λ=1为[1]中矩阵     

广义对角占优矩阵与M—矩阵的判定准则

广义对角占优矩阵与M—矩阵是计算数学中应用极其广泛的矩阵类。作者在文[1]中证明若A=(α_(ij))∈C~(n×n)为具有非零元素链对角占优阵或A满足:|α_(ii)‖α_(kk)|>Λ_iΛ_k,i,k∈N={1,…,n},则A为广义对角占优矩阵,detA≠0,揭示了文[3],[4]中detA≠0的共同本     

矩阵对角化方法的再探讨

引言文 [1 ]— [3]对矩阵对角化方法的简化问题进行了讨论 ,给出了简便易行的判定和求法 .区别于传统的方法 ,文 [1 ]和 [2 ]把问题归结为矩阵的乘法运算 ,文 [3]则在特殊情形下把问题归结为求特征值与特征向量同步求解 .后者收到了判定和求解一体化的效果 .这种同步操作的思想已在文 [4]和 [5]中见到 ,但均未做到一步成功 .本文对此作进一步探讨 ,一方面改进了 [4]和 [5]的方法 ,使同步求解一步到位 ;另一方面较容易地得到矩阵对角化的十分简单的判定方法 ,以致于判定和求解都是从最终的λ—矩阵中“读”出来的 .其主要依据是以下两个定…     

矩阵的特征根与特征向量及其相似对角形的优化求法

研究了矩阵的特征根与特征向量及其相似对角形的优化求法.优化了文[1]的方法,只要对矩阵A的特征矩阵λE-A施行初等变换化为对角形,即可同时求出A的特征根与特征向量,判断A是否可对角化.在A可对角化时,可直接写出相应的可逆矩阵T,使T~(-1)AT为对角形矩阵.     

利用四分块矩阵求n阶行列式的值

本文介绍一种用分块矩阵求行列式的值的方法。对于分块矩阵的行列式,文[1]P207曾给出如下定理1的结论: 定理1 设A、B、C,D都是n阶矩阵,其中|A|≠0,并且AC=CA,则     

关于广义逆矩阵AT,S^（2）的极限表示的注记

1引言文[1]中应用广义逆矩阵A_r.s~(2)的一个极限表示给出了计算A_r.s~(2)r嵌入法(imbeddingmethod).但对其主要结果定理1,即A_r.s~(2)的极限表示。并没有给出严格的证明，实际上其证明并不是显然的。本文于此给出A_r.s~(2)的极限表示的一种严格的证明，并叙述许多常用广义逆的极限表示，作为文[1]的补充。