可逆矩阵的高次伴随矩阵

用数学归纳法推出了可逆矩阵的高次伴随矩阵的公式,并结合可逆矩阵的基本公式得出了可逆矩阵的高次伴随矩阵的行列式和逆矩阵,给出了可逆矩阵的高次伴随矩阵的特征值和特征向量的表示公式,最后讨论了若干个可逆矩阵的乘积的高次伴随矩阵.     

循环矩阵的两种特性的判定

揭示几类矩阵之间的紧密联系.借助于群的子群的判定以及循环布尔矩阵是本原矩阵的判定方法,得到循环模糊矩阵成为幂等矩阵的充要条件,反循环布尔矩阵成为本原矩阵的充要条件.并给出了循环模糊矩阵成为幂等矩阵的判定方法,反循环布尔矩阵成为本原矩阵的判定方法.     

争鸣

问题问题二阶逆矩阵为什么不能这样定义?人教版是这样定义二阶逆矩阵:设A是一个二阶矩阵,如果存在二阶矩阵B,使得BA=AB=E2,则称矩阵A可逆,或称矩阵A是可逆矩阵,并且称B是A的逆矩阵.有一种观点认为可以作如下定义:设A是一个二阶矩阵,如果存在二阶矩阵B,使得AB=E2,则称矩阵A可逆,或称矩阵A是可逆矩阵,并且称B     

基于相容性的语言判断矩阵的不一致性调整的新方法

语言判断矩阵是决策者给出的一种重要的偏好信息形式.本文定义了语言判断矩阵对应的导出矩阵,语言判断矩阵一致性等概念,研究了语言判断矩阵导出矩阵与其特征矩阵的相容性和一致性的关系,在此基础上定义了语言判断矩阵与其特征矩阵的偏差矩阵,由此给出了语言判断矩阵不一致性调整的新方法.实例分析表明该方法行之有效.     

关于几类矩阵的注记

特殊矩阵在矩阵分析里起着核心的作用.运用Cramer法则和Lagrange插值公式,处理循环矩阵,Vandermonde矩阵,Hilbert矩阵,Cauchy矩阵的一些基本问题:给出Ramakrishnan的矩阵分解定理的一种推广,计算Vandermonde矩阵,Hilbert矩阵,Cauchy矩阵的行列式,当它们可逆...     

关于镜面反射矩阵的注记

涉及到矩阵分解时,镜面反射矩阵起着非常重要的作用.讨论镜面反射矩阵的若干性质,给出了镜面反射矩阵一个重要性质的逆命题.即当n阶Hermite矩阵的特征值与镜面反射矩阵的特征值相同时,该Hermite矩阵恰好是一个镜面反射矩阵.     

次正规矩阵、次酉矩阵、次厄米特矩阵及反次厄米特矩阵

主要研究了下列几方面问题:(i)次酉矩阵、次厄米特矩阵及反次厄米特矩阵的特征值与次特征值;(ii)次正规矩阵、次酉矩阵、次厄米特矩阵及反次厄米特矩阵分别与正规矩阵、酉矩阵、厄米特矩阵及反厄米特矩阵之间的关系;(iii)次正规矩阵、次酉矩阵、次厄米特矩阵及反次厄米特矩阵之间的联系.     

紧致交换矩阵半群

通过将矩阵同时对角化或同时上三角化的方法,给出有关紧致Abel矩阵半群以及紧致Hermite矩阵半群中矩阵的特征值的一些很好的刻画,证明了由可逆的Hermite矩阵构成的紧致矩阵半群中每个矩阵的特征值都是±1,Hermite矩阵单半群相似于对角矩阵半群,紧致交换矩阵半群的谱半径不超过1,等等.     

加速修改AHP中的判断矩阵的贪婪算法

通过分析判断矩阵 ,一致性矩阵 ,导出矩阵及度量矩阵的关系 ,提出一种修改判断矩阵的预测加速修正的贪婪算法 .贪婪法不追求最优解 ,不要回溯 ,只希望得到较为满意的解 .当判断矩阵的一致性较差时 ,基于度量矩阵中偏离大的元素对判断矩阵一致性的影响较大 ,通过导出矩阵和度量矩阵得出加速修正的步长 .每次只修改判断矩阵的一对元素 .实例分析表明 ,修改 AHP中的判断矩阵的贪婪算法是可行的 .     

几种矩阵逆的连续性

非奇异矩阵的逆是矩阵元素的连续函数．学者们也对矩阵广义逆的连续性有所研究．本文应用矩阵分裂和两个矩阵之和的逆的展开式,给出了一般非奇异矩阵,M-矩阵和H-矩阵的逆的连续性．当一些合理的条件满足时,这几种矩阵的逆是连续的．     

广义模糊一致矩阵的性质及指数排序方法

在模糊一致矩阵的基础上,引入了广义模糊一致矩阵.研究了广义模糊一致矩阵的性质及指数排序方法,给出了判定模糊矩阵是广义模糊一致矩阵的充要条件,得到了广义模糊一致矩阵的求排序向量的指数排序方法,以及该指数排序方法是强条件下保序的结论.     

基于乘性一致性残缺互补判断矩阵的决策方法

对于满足乘性一致性的残缺互补判断矩阵的决策问题,提出了一种决策方法。首先把互补判断矩阵的乘性一致性定义进行了简化,得到了互补判断矩阵乘性一致性的另外几种表达形式;进一步得到了在已知n-1个特殊元素的条件下,残缺互补判断矩阵中缺失元素的补全方法;然后给出了残缺互补判断矩阵可接受的条件,以及矩阵的一致性检验及调整方法;基于残缺互补判断矩阵,给出了以下决策步骤:残缺互补判断矩阵的一致性检验及调整过程,补全缺失元素的迭代过程和最优方案择优过程。最后给出了一个实例,通过该实例的计算以及本文方法与已有方法的比较,证明了本文方法是简便和有效的。     

一类Riccati矩阵方程广义自反解的双迭代算法

本文研究了一类Riccati矩阵方程广义自反解的数值计算问题.利用牛顿算法将Riccati矩阵方程的广义自反解问题转化为线性矩阵方程的广义自反解或者广义自反最小二乘解问题,再利用修正共轭梯度法计算后一问题,获得了求Riccati矩阵方程的广义自反解的双迭代算法.拓宽了求解非线性矩阵方程的迭代算法.数值算例表明双迭代算法是有效的.     

矩阵的特征根与特征向量及其相似对角形的统一求法

给出了解决矩阵对角化问题的一个简便方法.应用这个方法,可同时求出A的特征根及特征向量,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-1AT为对角形矩阵.     

模糊互补判断矩阵的一种一致性调整方法及其收敛性

首先对一个常用的检验互补判断矩阵一致性标准作了简化,对任一模糊互补矩阵构造相应的模糊一致矩阵,在此基础上给出了一种一致性调整的新方法,并证明了此方法的收敛性。最后用一个算例说明这种调整方法的应用。     

模糊判断矩阵一致性的调整方法

给出了模糊判断矩阵一致性调整的新方法 .该方法是在模糊判断矩阵一致性定义及判定方法的基础上 ,通过构造和分析模糊判断矩阵的调和矩阵 ,进一步给出了将模糊判断矩阵改进为满意一致性矩阵的计算步骤 .最后给出了一个算例 .     

The scaling and modified squaring method for matrix functions related to the exponential

In recent years, there has been a resurgence in the construction and implementation of exponential integrators, which are numerical methods specifically designed for the numerical solution of spatially discretized semi-linear partial differential equations. Exponential integrators use the matrix exponential and related matrix functions within the formulation of the numerical method. The scaling and squaring method is the most widely used method for computing the matrix exponential. The aim of this paper is to discuss the efficient and accurate evaluation of the matrix exponential and related matrix functions using a scaling and modified squaring method.     

一类非线性矩阵方程对称解的双迭代算法

利用逆矩阵的Neumann级数形式,将在Schur插值问题中遇到的含未知矩阵二次项之逆的非线性矩阵方程转化为高次多项式矩阵方程,然后采用牛顿算法求高次多项式矩阵方程的对称解,并采用修正共轭梯度法求由牛顿算法每一步迭代计算导出的线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解,建立求非线性矩阵方程的对称解的双迭代算法.双迭代算法仅要求非线性矩阵方程有对称解,不要求它的对称解唯一,也不对它的系数矩阵做附加限定.数值算例表明,双迭代算法是有效的.     

A perturbation method for optimizing matrix stability

We present the first practical perturbation method for optimizing matrix stability using spectral abscissa minimization. Using perturbation theory for a matrix with simple eigenvalues and coupling this with linear programming, we successively reduce the spectral abscissa of a matrix until it reaches a local minimum. Optimality conditions for a local minimizer of the spectral abscissa are provided and proved for both the affine matrix problem and the output feedback control problem. Experiments show that this novel perturbation method is efficient, especially for a matrix with the majority of whose eigenvalues are already located in the left half of the complex plane. Moreover, unlike most available methods, the method does not require the introduction of Lyapunov variables. The method is illustrated for a small size matrix from an affine matrix problem and is then applied to large matrices actually arising from more sophisticated control problems used in the design of the Boeing 767 jet and a nuclear powered turbo-generator.     

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.