子矩阵约束下的对称正交反对称矩阵反问题

利用矩阵对的广义奇异值分解,讨论矩阵方程AX=B在子矩阵约束下有对称正交反对称解的充要条件以及解的表达式,另外,给出了在矩阵方程的解集合中与给定矩阵的最佳逼近解的表达式.     

反对称正交对称矩阵反问题

本文讨论一类反对称正交对称矩阵反问题及其最佳逼近．研究了这类矩阵的一些性质，利用这些性质给出了反问题解存在的一些条件和解的一般表达式，不仅证明了最佳逼近解的存在唯一性，而且给出了此解的具体表达式．     

一类广义Sylvester方程的反对称最小二乘解及其最佳逼近

本文利用矩阵的奇异值分解(SVD),给出了广义Sylvester矩阵方程AX YA=C反对称解存在的充分必要条件,导出了其反对称解和反对称最小二乘解的表达式,同时在解集合中得到了对给定矩阵的最佳逼近解.     

反对称偏对称矩阵反问题的最小二乘解

该文研究了反对称偏对称矩阵反问题的最小二乘解,得到了该问题解的表达式以及该问题有解的充分必要条件.证明了其最佳逼近解的存在性和唯一性,建立了其最佳逼近解的表达式,并给出了求最佳逼近解的数值算法和算例.     

线性流形上反对称正交对称矩阵反问题的最小二乘解

该文讨论了线性流形上矩阵方程AX=B反对称正交对称反问题的最小二乘解及其最佳逼近问题. 给出了最小二乘问题解集合的表达式, 得到了给定矩阵的最佳逼近问题的解, 最后给出计算任意矩阵的最佳逼近解的数值方法及算例.     

线性流形上矩阵方程B^TXB=D的反对称解

该文讨论了两类线性流形上矩阵方程B^TXB=D的反对称解和反对称最佳逼近解存在的条件,给出了通解的一般表达式,同时解决了解对给定矩阵的唯一最佳逼近问题.     

线性约束下Hermite-广义反Hamilton矩阵的最佳逼近问题

本文利用对称向量与反对称向量的特征性质,给出了约束矩阵集合非空的充分必要条件及矩阵的一般表达式.运用空间分解理论和闭凸集上的逼近理论,得到了任一n阶复矩阵在约束矩阵集合中的惟一最佳逼近解.     

一类矩阵方程的对称次反对称解及其最佳逼近

利用矩阵的广义奇异值分解 ,得到了矩阵方程 ATXA =B有对称次反对称解的充分必要条件及其通解的表达式 ,并且给出了在矩阵方程的解集合中与给定矩阵的最佳逼近解的表达式 .     

线性流形上双反对称矩阵的最佳逼近

本文讨论了线性流形上用双反对称矩阵构造给定矩阵的最佳逼近问题,给出问题解的表达式,最后给出求最佳逼近解的数值方法与数值算例.     

广义次对称矩阵的左右逆特征对问题

本文研究广义次对称矩阵的左右逆特征对问题及其最佳逼近问题.利用广义次对称矩阵的特殊性质得到问题有解的充要条件以及通解表达式.同时给出其唯一的最佳逼近解以及求最佳逼近解的算法与实例.     

一类矩阵方程的中心斜对称解及其最佳逼近

利用矩阵的广义奇异值分解,得到了线性矩阵方程ATXA=B有中心斜对称解的充分必要条件及其通解的表达式.另外,导出了在矩阵方程的解集合中与给定矩阵的最佳逼近解的表达式.     

矩阵方程（AX，XB）=（C，D）的反中心对称解及其最佳逼近

本利用矩阵对的广义奇异值分解，得到了(AX，XB)=(C，D)有反中心对称解的充要条件，并给出了其通解的一般表达式，此外，还给出了此矩阵方程的解集合与给定矩阵的最佳逼近的表迭式．     

矩阵方程ATXA=B的对称正交对称解及其最佳逼近

By applying the generalized singular value decomposition of matrices, this paper provides the necessary and sufficient conditions for the existence and the expression of the symmetric ortho-symmetric solutions of the linear matrix equation A^TXA = B. In addition, the expression of the optimal approximation solution to the given matrix is derived.     

一类矩阵方程的正交对称解及其最佳逼近

1引言设Rn×m表示所有n×m实矩阵集合,I表示单位矩阵,AT表示矩阵A的转置矩阵, ORn×n={P|PTP=I)表示列正交矩阵集,SORn×n={P|PT=P,P2=I}表示对称正交对称矩阵集．如无特别说明,本文中的矩阵P均指这类对称正交对称矩阵．在Rn×m上定义内积为     

The solvability conditions for inverse eigenproblem of symmetric and anti‐persymmetric matrices and its approximation

The problem of generating a matrix A with specified eigen‐pair, where A is a symmetric and anti‐persymmetric matrix, is presented. An existence theorem is given and proved. A general expression of such a matrix is provided. We denote the set of such matrices by ??????_Eⁿ. The optimal approximation problem associated with ??????_Eⁿ is discussed, that is: to find the nearest matrix to a given matrix A* by A∈??????_Eⁿ. The existence and uniqueness of the optimal approximation problem is proved and the expression is provided for this nearest matrix. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

线性流形上反对称正交对称矩阵反问题的最小二乘解

该文讨论了线性流形上矩阵方程AX=B反对称正交对称反问题的最小二乘解及其最佳逼近问题．给出了最小二乘问题解集合的表达式，得到了给定矩阵的最佳逼近问题的解，最后给出计算任意矩阵的最佳逼近解的数值方法及算例．     

An iteration method for the symmetric solutions and the optimal approximation solution of the matrix equation AXB=C

An iteration method is constructed to solve the linear matrix equation AXB=C over symmetric X. By this iteration method, the solvability of the equation AXB=C over symmetric X can be determined automatically, when the equation AXB=C is consistent over symmetric X, its solution can be obtained within finite iteration steps, and its least-norm symmetric solution can be obtained by choosing a special kind of initial iteration matrix, furthermore, its optimal approximation solution to a given matrix can be derived by finding the least-norm symmetric solution of a new matrix equation . Finally, numerical examples are given for finding the symmetric solution and the optimal approximation symmetric solution of the matrix equation AXB=C.     

Least‐squares solutions of matrix inverse problem for bi‐symmetric matrices with a submatrix constraint

An n × n real matrix A = (a_ij)_{n × n} is called bi‐symmetric matrix if A is both symmetric and per‐symmetric, that is, a_ij = a_ji and a_ij = a_n+1?1,n+1?i (i, j = 1, 2,..., n). This paper is mainly concerned with finding the least‐squares bi‐symmetric solutions of matrix inverse problem AX = B with a submatrix constraint, where X and B are given matrices of suitable sizes. Moreover, in the corresponding solution set, the analytical expression of the optimal approximation solution to a given matrix A^* is derived. A direct method for finding the optimal approximation solution is described in detail, and three numerical examples are provided to show the validity of our algorithm. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.