基于均值的Toeplitz矩阵填充的子空间算法

本文提出一种基于均值的Toeplitz矩阵填充的子空间算法.通过在左奇异向量空间中对已知元素的最小二乘逼近,形成了新的可行矩阵;并利用对角线上的均值化使得迭代后的矩阵保持Toeplitz结构,从而减少了奇异向量空间的分解时间.理论上,证明了在一定条件下该算法收敛于一个低秩的Toeplitz矩阵.通过不同已知率的矩阵填充数值实验展示了Toeplitz矩阵填充的新算法比阈值增广Lagrange乘子算法在时间上和精度上更有效.     

Toeplitz矩阵填充的四种流形逼近算法比较

 本文提出Toeplitz矩阵填充的四种流形逼近算法。在左奇异向量空间中对已知部分运用最小二乘法逼近,形成新的可行矩阵;并将对角线上的元素分别用均值,l₁范数,l_∞范数和中间数四种方法逼近使得迭代后的矩阵仍保持Toeplitz结构,节约了奇异向量空间的分解时间。最终找到合理的低秩矩阵来逼近未知的高秩矩阵,进而精确地完成Toeplitz矩阵的填充。理论上,分析了在一定条件下算法的收敛性。实验上,通过取不同的采样密度进行数值实验展示了四种算法的优劣。实验结果说明均值算法和l_∞范数算法大多用的时间较少,但是当采样密度和矩阵规模较大时,中间数算法的精度较高。     

Toeplitz矩阵填充的 $\ell$-步修正增广拉格朗日乘子算法[英文]

基于 Toeplitz矩阵填充(TMC)的修正增广拉格朗日乘子(MALM)算法, 本文给出此算法的一种加速策略, 提出Toeplitz矩阵填充的 $\ell$-步修正增广拉格朗日乘子算法. 该方法通过削减原 MALM算法中每一步迭代的频繁数据传输, 提高算法的运行效率. 同时也证明了新算法的收敛性. 最后以数值实验表明 $\ell$-步修正增广拉格朗日乘子算法比原 MALM算法更有效.     

Toeplitz矩阵填充的?-步修正增广拉格朗日乘子算法（英文）

基于Toeplitz矩阵填充(TMC)的修正增广拉格朗日乘子(MALM)算法,本文给出此算法的一种加速策略,提出Toeplitz矩阵填充的?-步修正增广拉格朗日乘子算法.该方法通过削减原MALM算法中每一步迭代的频繁数据传输,提高算法的运行效率.同时也证明了新算法的收敛性.最后以数值实验表明?-步修正增广拉格朗日乘子算法比原MALM算法更有效.     

三对角与五对角Toeplitz矩阵求逆的算法

提出了一种求三对角与五对角Toeplitz矩阵逆的快速算法,其思想为先将Toeplitz矩阵扩展为循环矩阵,再快速求循环矩阵的逆,进而运用恰当矩阵分块求原Toeplitz矩阵的逆的算法.算法稳定性较好且复杂度较低.数值例子显示了算法的有效性和稳定性,并指出了算法的适用范围.     

矩阵填充的硬阈值修正算法

提出了使用硬阈值进行矩阵填充的修正算法.算法通过对迭代矩阵进行对角修正来完成矩阵填充,并给出了算法的收敛性分析.最后通过数值实验比较了修正算法与硬阈值算法填充的数值结果,显示出了新算法的优越性.     

基于l_∞-模的Hankel矩阵填充的保结构阈值算法

文章基于l_∞-范数的性质及奇异值阈值方法,提出Hankel矩阵填充的一种算法.该算法保证每次迭代产生的填充矩阵是可行的Hankel矩阵,不仅减少了奇异值分解所用的时间,而且获得更精确的填充矩阵.同时,讨论了新算法的收敛性.最后通过数值实验以及简单的图像修复证明新算法比加速邻近梯度算法、阈值的增广Lagrange乘子算法以及基于F-模的Hankel矩阵填充的保结构阈值算法更有效.     

块Toeplitz方程组的快速块Gauss-Seidel迭代算法

本文研究块Toeplitz方程组的块Gauss-Seidel迭代算法。我们首先讨论了块三角Toeplitz矩阵的一些性质,然后给出了求解块三角Toeplitz矩阵逆的快速算法,由此而得到了求解块Toeplitz方程组的快速块Gauss-Seidel迭代算法,最后证明了当系数矩阵为对称正定和H-矩阵时该方法都收敛,数值例子验证了方法的收敛性。     

多重Toeplitz矩阵与多重Hankel矩阵相乘的复杂度

1.二重Toeplitz矩阵相乘的快速算法nm阶方阵 称为nm型2重Toeplitz矩阵,其中A_i(i=-n+1,…,n-1)为m阶Toeplitz矩阵. 定义.设p_1×p_2矩阵A=(a_(ij))_(p_1×p_2),B为q_1×q_2矩阵.称p_1q_1×p_2q_2矩阵     

两个Toeplitz矩阵相乘的一种快速算法

通过将两个Toeplitz矩阵拼凑成两个高阶上下三角形Toeplitz矩阵,构造出一种两个Toeplitz矩阵相乘的快速算法,其乘法运算次数为3n2-3n+1.     

Toeplitz型矩阵的逆矩阵的快速三角分解算法

针对有关“型”矩阵的三角分解问题 ,提出了一种 Toeplitz型矩阵的逆矩阵的快速三角分解算法 .首先假设给定 n阶非奇异矩阵 A,利用一组线性方程组的解 ,得到 A- 1的一个递推关系式 ,进而利用该关系式得到 A- 1的一种三角分解表达式 ,然后从 Toeplitz型矩阵的特殊结构出发 ,利用上述定理的结论 ,给出了Toeplitz型矩阵的逆矩阵的一种快速三角分解算法 ,算法所需运算量为 O( mn2 ) .最后 ,数值计算表明该算法的可靠性 .     

循环Toeplitz矩阵逆矩阵的并行算法

Toeplitz矩阵以及方程组在数学、工程及科学计算方面有相当广泛的应用.本文对特殊循环Toeplitz矩阵的逆矩阵的形式及其线性算法相应的并行算法进行了归纳总结.     

分块K—循环Toeplitz矩阵求逆的快速付氏变换法

1算法描述及推导 Toeplitz矩阵及Toeplitz系统的求解在谱分析、线性预测、误差控制码、自回归滤波器设计等领域内起着重要的作用~[1-3]，而分块Toeplitz矩阵在计算机的时序分析、自回归时序模型滤波中也经常出现~[4]。对一般Toeplitz矩阵求逆，其算术复杂性为O(n~2)~[5]-[6]，其中n为Toepleitz矩阵的阶，而K-循环Toeplitz矩阵的求逆，其算术复杂性可降为O(nlog_2n)，本文提供了mn附分块K-循环Toeplitz矩阵求逆的一种快速付氏变换算法，其算术复杂性为O（mnlog_2mn）.     

矩阵填充的子空间逼近法

本文提出了一种矩阵填充的子空间逼近法.该算法以奇异值分解的子空间逼近为基础,运用二次规划技术产生子空间中最接近的可行矩阵,从而获得较好的可行矩阵.该算法通过阈值的奇异值个数逐步减少达到子空间的降秩,最后得到最优低秩矩阵.本文证明了在一定条件下子空间逼近法是收敛的.通过与增广Lagrange乘子算法和正交秩1矩阵逼近法进行随机实验对比,本文所提方法在CPU时间和低秩性上均更有效.     

Toeplitz方程组极小范数最小二乘解的快速算法

给出了求以m×n阶Toeplitz矩阵为系数阵的线性方程组极小范数最小二乘解的快速算法.     

具不变主对角线元矩阵新的特征值包含集

利用S-SDD矩阵的非奇异性给出具不变主对角线元矩阵非奇异的一个充分条件,并由此得到了具不变主对角线元矩阵的一个新的特征值包含集,改进了相关文献的结果.最后把该结果应用到Toeplitz矩阵,得到Toeplitz矩阵的一个新的特征值包含集.文中数值例子表明在某些情况下该结果也改进了几个已有结果.     

广义块Toeplitz特征值问题的基于sine变换的预处理子

在求块Toeplitz矩阵束（Amn，Bmn）特征值的Lanczos过程中，通过对移位块Toepltz矩阵Amn-ρBmn进行基于sine变换的块预处理，从而改进了位移块Toeplitz矩阵的谱分布，加速了Lanczos过程的收敛速度．该块预处理方法能通过快速算法有效快速执行．本文证明了预处理后Lanczos过程收敛迅速，并通过实验证明该算法求解大规模矩阵问题尤其有效．     

一类Toeplitz线性代数方程组的预处理GMRES方法

本文研究一类来源于分数阶特征值问题的Toeplitz线性代数方程组的求解.构造Strang循环矩阵作为预处理矩阵来求解该Toeplitz线性代数方程组,分析了预处理后系数矩阵的特征值性质.提出求解该线性代数方程组的预处理广义极小残量法（PGMRES）,并给出该算法的计算量.数值算例表明了该方法的有效性.     

一类Toeplitz矩阵的群逆

Toeplitz矩阵Tn=(ti-j)n/i·j=0在信号处理、系统理论、逼近论、正交多项式．积分方程数值解等许多领域常常遇到，易知，Toeplitz矩阵T．的逆矩阵一般不再是Toeplitz矩阵．1972年Gohberg和Semencul给出了一个名结果：如果将Toeplirz矩阵T。     

结构矩阵的三角表示及其应用

利用位移铁和交换Hessenberg矩阵代数给出结构矩阵的三角表示,并讨论在Toeplitz矩阵和Toeplitz Hankel矩阵方面的应用。