p.n.p.矩阵的一些性质

一个n阶实方阵若其各阶主子式皆非正,则称为部分非正阵,简写作p.n.p.矩阵.特别地,各阶主子式皆负的p.n.p.矩阵称为部分负矩阵,简写为p.n.矩阵。文[1]、[5]讨论了p.n.p.矩阵的谱性质。本文在[5]的基础上讨论了p.n.p.矩阵的若干性质,并给出p.n.p.矩阵特征值的某些估计式。 引理1 设A=(A_(ij)_n×n为一p.n.p.矩阵,则A的特征值之实部不全为负(n≥2)。 证 设λ_1,λ_2,…,λ_n为A的全部特征值。假定A的每一特征值之实部皆为负。分两种情     

矩阵对角占优性的推广及应用

§1.引言设 A=(a_(ij))_(n×n)为一复矩阵,若有一正向量 d=(d_1,d_2,…,d_n)~T 使得d_i|a_(ij)|≥sum from j≠1 d_j|a_(ij)|,(1)对每一 i∈N={1,2,…,n}都成立,则称 A 为广义对角占优矩阵,记为 A∈D_0~*;如若(1)式中每一不等号都是严格的,则称 A 为广义严格对角占优矩阵,记为 A∈D~*.特别地,当 d=(1,1,…,1)~T 时,A∈D_0~*及 A∈D~*即是通常的对角占优与严格对角占优,分别记作 A∈D_0及 A∈D.利用矩阵的对角占优性质讨论其特征值分布是矩阵论中的重要课题,文献[5]—[10]给出了这方面的重要结果.n 阶实方阵 A 称为 M-矩阵,如果 A具有形式:A=sI-B,s>ρ(B),其中 B 为 n 阶非负方阵,ρ(B)表 B 之谱半径,利用广义严格对角占优的概念,文[1]给出了 M-矩阵的等价表征:若 n 阶实方阵     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的新上界

给出了严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数上界新的估计式,进而给出严格对角占优M-矩阵的最小特征值下界的估计式.新估计式改进了已有文献的结果.     

加法与乘法逆特征值问题的可解性

1.引言 本文讨论如下代数特征值反问题可解的充分条件: 问题A(加法逆特征值问题)。给定一Hermite矩阵A=(a_(ij))_(n×n)及n个实数λ_1,…,λ_n,求一实对角阵D=diag(c_1…,c_n),使得A+D的特征值为λ_1,…,λ_n。 问题M(乘法逆特征值问题)。给定一正定Hermite矩阵A=(a_(ij))_(n×n)和n个正实数     

非奇异M-矩阵的逆矩阵和M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界估计

给出非奇异M-矩阵的逆矩阵和M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界新的估计式,这些估计式都只依赖于矩阵的元素.数值例子表明,新估计式在一定条件下改进了Fiedler和Markham的猜想,也改进了其它已有的结果.     

矩阵的旋转及其应用

讨论了一般矩阵A=(a_(ij))_(m×n)的六种旋转运算.首先,给出了它们的定义.其次,给出了它们的运算规律.最后,讨论了当它们为方阵时的行列式、特征值等相关结果与应用.     

M-矩阵Fan积最小特征值的不等式

给出两个非奇异M-矩阵A和B的Fan积最小特征值下界的新估计式,这些估计式只依赖于两个非奇异M-矩阵的元素,易于计算.数值例子表明,新估计式在一定条件下改进了其他已有的结果.     

M-矩阵Fan积的特征值下界的新估计

非奇异M-矩阵A与B的Fan积的最小特征值下界T(AB)的估计是矩阵理论研究的重要课题.利用Brauer定理和Gerschgorin定理给出最小特征值下界的新估计式.数值算例表明新估计式在一定条件下改进了Horn和Johnson的结果,同时也改进了其它文献中的一些结果.     

M-矩阵Hadamard积的新不等式(英文)

设A和B是非奇异M-矩阵,给出了关于A和B-1的Hadamard积的最小特征值下界τ(A°B-1)的一个新估计式,该结果改进了文献[4]的结果.     

矩阵Hadamard积和Fan积的特征值界的一些新估计式（英文）

本文研究了非奇异M-矩阵A与B的Fan积的最小特征值下界和非负矩阵A与B的Hadamard积的谱半径上界的估计问题.利用Brauer定理,得到了一些只依赖于矩阵的元素且易于计算的新估计式,改进了文献[41现有的一些结果.     

非奇异M-矩阵的Hadamard积的最小特征值的估计

针对非奇异M-矩阵A与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值τ(AoA~(-1))的估计问题,利用逆矩阵元素的范围,给出了τ(AoA~(-1)1)上下界的收敛的估计序列.理论证明和数值算例表明所得估计能达到真值且比某些现有结果精确.     

关于代数特征值反问题对称情况可解的充分条件

§1.引言 本文讨论下述特征值反问题的可解性: 问题 G.设A_0=(a_(ij)~((0)))和A_k=(a_(ij)~((k)))(k=1,…,n)是一组n+1个n×n实对称矩阵,λ_1,…,λ_n是n个不同的实数.求实数c_1,…,c_n使得矩阵A_0+sum from k-1 to n C_k·A_k的特征值为λ_1,…,λ_n. [1]和[2]曾给出此问题可解的充分条件.本文应用Rothe不动点定理[3]给出问题G可解的另外两个充分条件.本文的结果可判定[1]和[2]中定理所不能判定的某些问题     

矩阵方幂序列{A^k}的通项公式

文[1]、[2]对特征根满足λ_1~m=λ_2~m=…=λ_n~m的n阶矩阵方幂序列给出了通项公式,但未能给出一般矩阵方幂序列的通项公式,本文试图解决这一问题。 本文约定:A=(a_(ij))是实方阵,E是与A同     

关于矩阵多项式特征值界的注记

本文讨论矩阵多项式特征值定域问题.首先对Higham和Tisseur[Linear Algebra Appl.,358(2003),5-22]得到的结果给出较详细的比较.然后利用分块矩阵谱半径的估计给出了获取特征值界的一种新办法.利用这种新办法,不但可以简明地得出很多已有的界,且对椭圆及双曲矩阵多项式得出了特征值的新的界.     

斜量法的比较及应用

<正> 其中大写字母 A 代表系数方阵[α_(ij)],小写字母代表n空间矢量。我们设|α_(ij)|≠0,而求它的解ξ.令A′代表方阵[α_(ji)].为了讨论方便起见我们令:     

严格α-对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的上界估计

针对逆矩阵的无穷范数的上界估计问题,利用严格对角占优M-矩阵逆的无穷范数的上界,给出了严格α-对角占优M-矩阵A的||A~(-1)||_∞的单调递减的上界序列,理论证明及数值分析均表明所得估计改进了某些现有结果.     

M-矩阵Hadamard积的最小特征值下界的新估计式

设B和A是非奇异M-矩阵,给出B和A-1的Hadamard积的最小特征值下界τ（B°A-1）的一个新估计式,理论证明和算例表明,本文所得新估计式改进了现有的一些结果．     

非负矩阵谱半径的两个性质及其应用

本文改进了Perron-Frobenius非负矩阵理论中有关非负矩阵谱半径的两条定理,利用该结果给出了文[3]中Jacobi迭代收敛定理的一种简单证明。以下记:n阶方阵A(α_(ij))_(n×n),非负矩阵|A|(|a_(ij)|)_(n×n),ρ(A)表示A的谱半径,I表示单位矩阵。     

代数特征值反问题之解的稳定性分析

考虑如下代数特征值反问题: 问题 G(A;{A_k}_1~n;λ).设 A=(a_(ij)),A_k=(a_(ij)~((k))),k=1,…,n是n+1个n×n的实对称矩阵,λ=(λ_1,…,λ_n)是n维实向量且λ_i≠λ_j,i≠j.求n维实向量c=(c_1,…,c_n)~T,使矩阵A(c)=A+sum from k=1 to n (c_kA_k)的特征值是λ_1,…,λ_n. 这一问题是经典加法问题的推广.当A_k-e_ke_k~~T(e_k是n阶单位阵的第k列)时,     

由谱数据数值稳定地构造实对称带状矩阵

§1.引言 设r,n是正整数并且0r有a_(ij)=0.