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．     

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.     

Hermitian自反矩阵反问题的最小二乘解

本文研究了Hermitian自反矩阵反问题的最小二乘解及其最佳逼近.利用矩阵的奇异值分解理论,获得了最小二乘解的表达式.同时对于最小二乘解的解集合,得到了最佳逼近解.     

广义次对称矩阵反问题的最小二乘解

讨论了广义次对称矩阵反问题的最小二乘解,得到了解的一般表达式,并就该问题的特殊情形:矩阵反问题,得到了可解的充分必要条件及解的通式.此外,证明了最佳逼近问题解的存在唯一性,并给出了其解的具体表达式.     

用试验数据修正振动系统的双对称阻尼矩阵与刚度矩阵

讨论用试验数据修正振动系统的双对称阻尼矩阵与刚度矩阵问题.依据特征方程、阻尼矩阵与刚度矩阵的双对称性,利用代数二次特征值反问题的理论和方法,研究了该问题解的存在性与唯一性,提出了修正阻尼矩阵与刚度矩阵的一个新方法.利用双对称矩阵的性质研究了方程的双对称解.给出了二次特征值反问题双对称解的一般表达式,讨论了对任意给定矩阵的最佳逼近问题,并给出了问题的最佳逼近解.用该方法修正的阻尼矩阵与刚度矩阵不仅满足二次特征方程,而且是唯一的双对称矩阵.     

Hermite广义Hamilton矩阵反问题的最小二乘解

本文研究了Hermite广义Hamilton矩阵反问题的最小二乘解,利用矩阵的奇异值分解,得到了解的表达式用Hermite广义Hamilton矩阵构造给定定矩阵的最佳逼近问题有解的条件.     

一类对称正交反对称矩阵反问题的最佳逼近

讨论了一类对称正交反对称反问题的最佳逼近.利用对称正交反对称矩阵的特殊性质,给出了矩阵方程AX=B有对称正交反对称解的充要条件以及解的一般表达式;证明最佳逼近解的存在惟一性并给出其表达式;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的加权最小二乘对称解和解的最佳逼近

本文利用矩阵的奇异值分解（SVD）,给出了在一流形上矩阵方程B^TXB=D的加权最小二乘对称解的通解表达式,并解决了加权最小二乘对称解的最佳逼近问题。     

广义中心对称矩阵反问题的最小二乘解

讨论了广义中心对称矩阵反问题的最小二乘解,得到了解的一般表达式,并就该问题的特殊情形:矩阵反问题,得到了可解的充分必要条件及解的通式.此外,证明了最佳逼近问题解的存在惟一性,并给出了其解的具体表达式.     

矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解及其加权最佳逼近

本中,我们讨论了矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解,通过运用广义奇异值分解(GSVD)，获得了解的通式。此外,对于给定矩阵F，也得到了它的加权最佳逼近表达式。     

关于矩阵方程AXB=E的加权最小二乘Hermite解

In this paper, we discuss the matrix equation AXB = C. We obtain a terse expression of weighted least-squares solution by applying the canonical correlation decomposition(CCD), we discuss the sufficient and necessary conditions for existence of Hermitian solutions, and derive a general form of the Hermite solutions.We also derive the expression of the optimal approximation solution in the set of Hermite soluti6ns to given matrix.     

矩阵方程组$AX=B,XC=D$的Hermitian自反(反Hermitian自反)最小二乘解及其最佳逼近

In this paper,the Hermitian reflexive（Anti-Hermitian reflexive）least-squares so-lutions of matrix equations（AX = B,XC = D）are considered.With special properties of partitioned matrices and Hermitian reflexive（Anti-Hermitian reflexive）matrices,the general expression of the solution is obtained.Moreover,the related optimal approximation problem to a given matrix over the solution set is considered.     

Least-Squares Mirrorsymmetric Solution for Matrix Equations （AX=B, XC=D）

In this paper, least-squaxes mirrorsymmetric solution for matrix equations (AX = B, XC = D) and its optimal approximation is considered. With special expression of mirrorsymmetric matrices, a general representation of solution for the least-squares problem is obtained. In addition, the optimal approximate solution and some algorithms to obtain the optimal approximation are provided.     

Least-Squares Solutions of the Matrix Equation A^T XA = B Over Bisymmetric Matrices and its Optimal Approximation

A real n×n symmetric matrix X=(x_(ij))_(n×n)is called a bisymmetric matrix if x_(ij)=x_(n 1-j,n 1-i).Based on the projection theorem,the canonical correlation de- composition and the generalized singular value decomposition,a method useful for finding the least-squares solutions of the matrix equation A~TXA=B over bisymmetric matrices is proposed.The expression of the least-squares solutions is given.Moreover, in the corresponding solution set,the optimal approximate solution to a given matrix is also derived.A numerical algorithm for finding the optimal approximate solution is also described.     

反中心对称矩阵的广义特征值反问题

Given matrix X and diagonal matrix A , the anti-centrosymmetric solutions (A, B) and its optimal approximation of inverse generalized eigenvalue problem AX = BXA have been considered. The general form of such solutions is given and the expression of the optimal approximation solution to a given matrix is derived. The algorithm and one numerical example for solving optimal approximation solution are included.