P—对称大型稀疏矩阵方程组解法

本文在矩阵Ｐ－转置运算的基础上拓广求解Ｔ－对称正定大型稀疏矩阵线性代数方程组的平方根法和改进平方根法，并讨论其节省存贮空间的方法。     

g—对称矩阵的LL^g及LDL^g分解

本文将矩阵Ｐ－转置运算拓广为ｇ－转置运算，给出规范ｇ－对称矩阵的三角分解条件及三角分解式，即ＬＬ＾ｇ及ＬＤＬ＾ｇ分解。     

P—对称矩阵求逆

Ｐ－对称矩阵的ＬＤＬ＾Ｔ分解可用于求解矩阵的逆矩阵。本文给出了求解方法以及相应的ＦＯＲＴＲＡＮ过程。     

矩阵在几何光学中的应用

本文中介绍了适用于几何光学中近轴光线的矩阵方法。     

P对称矩阵的LL^P与LDL^P分解

本文在矩阵的Ｐ－转置运算基础上拓广矩阵确定性概念和Ｃｈｏｌｅｓｒｙ因子分解法。     

用特征矩阵的伴随矩阵求解惯量主轴方向

本文给出了用特征矩阵的伴随矩阵求惯量主轴的代数方法，并通过实验作了说明。     

适用于申威众核架构的稀疏矩阵-矩阵乘法

本文提出新一代申威众核架构上稀疏通用矩阵-矩阵乘法(SpGEMM)的并行算法swSpGEMM。设计轻量级并行任务划分有效地应对了矩阵非零元分布引起的负载不均衡问题;针对累加过程中的不规则访存和指令流水低效问题,设计了分层稀疏累加器,在不同输入特征下高效利用申威从核层次化内存,且减少了整数查找中的指令间依赖,更有效地发挥硬件的计算能力。SuiteSparse稀疏矩阵测试集中较大规模输入矩阵上,swSpGEMM的性能相比Intel Skylake双CPU上的MKL和NVIDIA A100上的cuSPARSE分别加速了21.1%和95.3%。     

P—对称大型稀疏矩阵方程组的LL^p解法程序

本文给出了Ｐ－对称大型疏矩阵方程组的ＬＬ＾ｐ解法的ＦＯＲＴＲＡＮ语言过程，并论述了过程中存贮稀疏矩阵的方法，最后给出了一个算例。     

光学多通投影相关矩阵—矢量乘法器

基于几何光学的投影相关原理,本文提出了用非相干多通投影相关器作矩阵-失量乘法运算的新方论;讨论了这种矩阵矢量乘法器的一般结构形式和物理极限;并给出了实验结果,实验表明该方法简单易行.     

狄拉克γ矩阵与四元数空间

四元数及其空间的性质早已被研究。将时空间选择为（双）四元数空间，同样可导出狭义相对论，并可简洁地叙述经典力学中的刚体运动理论。重要的是，用四元数空间可描写量子力学中的波函数及其相位值，还可描写量子电动力学中的γ矩阵及狄拉克矩阵。     

矩阵码盘及其矩阵狭缝的检测

在介绍矩阵码盘的基础上，分析常规矩阵码盘和非常规矩阵码道图案方向的确定方法，提出矩阵码盘码道间相位关系误差的检测方法－－角量比较法和线量比较法以及矩阵码盘码道间、圈间关系误差的检测方法，阐述了阵狭缝间裂相相位关系、圈与圈之间关系误差的检测方法－－角量比较法和线量比较法，并分析在不同一刻划直径上的码间，圈间相位关系误差的检测方法，最后对测量误差进行了讨论。     

偏振器件的矩阵表示

提出一种矩阵算法 ,简洁地求出偏振器件的琼斯矩阵     

一类全对称周期Jacobi矩阵逆特征值问题

提出了关于全对称周期Ｊａｃｏｂｉ矩阵的一类逆特征值问题，导出了问题有唯一解的一个充分条件；在条件满足时给出了计算公式。     

质点复合运动的矩阵表示法

利用刚体定点转动的变换矩阵Ｌ，导出了质点复合运动的速度变换和加速度变换公式，最后举例说明其应用。     

基于0-1稀疏循环矩阵的测量矩阵分离研究

当前压缩感知中测量矩阵的优化是测量阶段和重构阶段采用同一矩阵的事前优化。采用了以行变换为主的测量矩阵优化算法和过渡矩阵将压缩感知的测量矩阵和重构矩阵相分离,在测量阶段采用单像素相机的0-1稀疏矩阵,在重构阶段采用近似矩阵,这是区别于传统思路的测量数据和测量矩阵的事后优化方法。理论分析和实验结果表明,优化矩阵的性能好于稀疏循环矩阵,近似矩阵和优化矩阵具有相近的性能。研究成果降低了测量矩阵工程设计和实现的难度。     

量子力学中的密度矩阵与具有相同密度矩阵的系综的可区分性

讨论了密度矩阵的不同定义。建议使用完全密度矩阵、压缩密度矩阵和约化密度矩阵分别描写一个封闭量子体系的、一个系综中平均分子的和一个复合体系中的一个子系统的密度矩阵。强调这与现在人们认为的具有相同压缩密度矩阵的系综是完全等价的结论完全不同,具有相同压缩密度矩阵但是成分不同的系综可以通过系综整体测量来区别。作为一个应用,现在认为现有的核磁共振量子计算中没有纠缠的结论是没有根据的。Density matrix is one important tool in quantum mechanics, and it has very broad applications. However there are different definitions about the density matrix, and they describe quite different systems. There has been some misunderstanding about the density matrix in the community, and these misunderstandings hinder the right application of the density matrix. In this article, we discuss the different definitions of density matrix. We suggest to use the full density matrix, compressed density matrix and the reduced density matrix to describe the state of a complete quantum system, the state of an averaged particle in an ensemble and the state of part of a composite system. We stress that contrary to the wide accepted understanding that ensembles with the same compressed density matrix are physically indistinguishable, they are distinguishable through the so-called ensemble measurement. As an application, we suggest that the present conclusion that the present-day nuclear magnetic resonance quantum computation does not have quantum entanglement is groundless.     

多自由度线性微幅振动系统简正坐标的一般求法

给出了动能矩阵为对角矩阵,在A=aE和A≠aE(E为单位矩阵)两种情况下同时对角化势能矩阵求简正坐标的一般方法,并提出了先改变坐标标度,后对角化新势能矩阵或用频率特征矩阵的伴随矩阵的任一列求简正坐标的另两种方法．