共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
广义严格对角占优矩阵与非奇M矩阵的判定 总被引:12,自引:2,他引:10
1引言M矩阵是计算数学中应给极其广泛的矩阵类,它出现于经济价值模型矩阵和反网络系统分析的系数矩阵及解某类确定微分方程问题的数值解法中.由于M矩阵的重要性,讨论M矩阵及相关的广义对角占优矩阵的判定及性质有着十分重要的意义.本文则是在文[1]~[3]基础上,给出了广义严格对角占优矩阵与非奇M矩阵几则新的充分条件.拓广了文[1]~[3]的相关结果.2主要结果定义1设A=(aij),如果存在正对角阵D,使得AD为严格对角占优阵,则称A为广义严格对角占优阵.定义2设A=,M(A)=(Mij),其中,则称S… 相似文献
3.
局部双对角占优矩阵及应用 总被引:9,自引:0,他引:9
本文引进了局部双对角占优矩阵的概念,讨论了这类矩阵的性质,给出了局部双对角占优矩阵是广义严格对角占优矩阵的等价表征,得到了M-矩阵的新表征,推广了[1-12]的相应结果。 相似文献
4.
5.
1、引言 各类对角占优矩阵是数值代数和矩阵分析研究中的重要课题之一.对于线性方程组AX=6,当系数矩阵A为(块)对角占优矩阵或广义(块)对角占优矩阵时,许多经典的迭代算法均是收敛的,同时对目前提出的一些修正算法也是收敛的.因此,判断一个矩阵是否是广义(块)对角占优矩阵具有重要意义.国内外许多学者都做了不少研究(见文[1.5]),本文给出了几个广义对角占优矩阵的判别方法. 相似文献
6.
1引言在计算数学、数学物理、控制论与矩阵论中,非奇异H-矩阵是有着重要应用的一类特殊矩阵,有关其数值判定也一直是矩阵计算的重要课题,不少学者对此进行了研究,得到了许多结果,如文[1]-[10]都给出一些比较实用的判别方法.本文另提出了一些新的实用性判别,进一步改进了文[1]的主要结果.用Cn×n表示n阶复矩阵集,设A=(aij)∈Cn×n,记,若|aii|≥Λi(i=1,2,…,n)(本文用Λi表示Λi(A)),则称A为对角占优矩阵;如果每个不等号都为严格成立,则称A为严格对角占优矩阵,记A∈D;若存在正对角阵X,使得AX为严格对角占优矩阵,则称A为广义严格对角占优阵,记A∈D.设A∈Zn×n={(aij)∈Cn×n|aij≤0,i≠j;i,j∈N},若A=sI-B,s>ρ(B),其中B为非负方阵,ρ(B)表示B的谱半径,则称A为非奇异M-矩阵.若A∈Cn×n的比较矩阵M(A)=(mij)为非奇异M-矩阵,则称A为非奇异H-矩阵,其中 相似文献
7.
8.
9.
矩阵对角占优性的推广及应用 总被引:38,自引:1,他引:37
§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 相似文献
10.
11.
Let us consider weighted graphs, where the weights of the edges are positive definite matrices. The eigenvalues of a weighted graph are the eigenvalues of its adjacency matrix and the spectral radius of a weighted graph is also the spectral radius of its adjacency matrix. In this paper, we obtain two upper bounds for the spectral radius of weighted graphs and compare with a known upper bound. We also characterize graphs for which the upper bounds are attained. 相似文献
12.
In this paper, we obtain the sharp upper and lower bounds for the spectral radius of a nonnegative irreducible matrix. We also apply these bounds to various matrices associated with a graph or a digraph, obtain some new results or known results about various spectral radii, including the adjacency spectral radius, the signless Laplacian spectral radius, the distance spectral radius, the distance signless Laplacian spectral radius of a graph or a digraph. 相似文献
13.
14.
15.
连通图$G$的距离无符号拉普拉斯矩阵定义为$\mathcal{Q}(G)=Tr(G)+D(G)$, 其中$Tr(G)$和$D(G)$分别为连通图$G$的点传输矩阵和距离矩阵. 图$G$的距离无符号拉普拉斯矩阵的最大特征值称为$G$的距离无符号拉普拉斯谱半径. 本文确定了给定点数的双圈图中具有最大的距离无符号拉普拉斯谱半径的图. 相似文献
16.
Chuan-Long Wang 《Applied mathematics and computation》2010,216(6):1687-1693
In this paper, we generalize the saddle point problem to general symmetric indefinite systems, we also present a kind of convergent splitting iterative methods for the symmetric indefinite systems. A special divergent splitting is introduced. The sufficient condition is discussed that the eigenvalues of the iteration matrix are real. The spectral radius of the iteration matrix is discussed in detail, the convergence theories of the splitting iterative methods for the symmetric indefinite systems are obtained. Finally, we present a preconditioner and discuss the eigenvalues of preconditioned matrix. 相似文献
17.
Guangbin Wang Hao WenLiangliang Li Xue Li 《Applied mathematics and computation》2011,217(18):7509-7514
In this paper, we obtain bounds for the spectral radius of the matrix lω,r which is the iterative matrix of the generalized accelerated overrelaxation (GAOR) iterative method. Moreover, we present one convergence theorem of the GAOR method. Finally, we present two numerical examples. 相似文献
18.
本文研究求解系数矩阵为2×2块对称不定矩阵时的线性方程组,提出了一种新的分裂迭代法,并通过研究迭代矩阵的谱半径,详细讨论了新方法的收敛性.最后,我们也讨论了预条件矩阵特征根的几条性质. 相似文献
19.
In this paper, we discuss the spectral radius of nonnegative centrosymmetric matrices. By using the centrosymmetric structure, we establish some estimations of the spectral radius. 相似文献
20.
Hongying Lin 《Linear and Multilinear Algebra》2017,65(8):1554-1565
We give sharp upper and lower bounds for the spectral radius of a nonnegative matrix with positive row sums using average 3-row sums, compare these bounds with the existing bounds using the average 2-row sums by examples, and apply them to the adjacency matrix and the signless Laplacian matrix of a digraph or a graph. 相似文献