实对称矩阵A正定的充分条件的证明

具体给出一个实对称矩阵A以后,判定A正定的有效方法由下述定理给出。 定理 实二次型f(x_1.…x_n)=sum from i,j=1 to n (a_(ij)x_ix_j)=X’AX是正定的充要条件是矩阵A的顺序主子式全大于零。 必要性的证明在此就不再赘述。下面我们     

矩阵方程AX=A+X有正定解和幂零解的充要条件

给出了矩阵方程AX=A+X有解、实对称解、正定解和幂零解的充要条件.     

带Wilkinson位移的QL算法三次收敛的一个条件

§1.引言和记号 QL(或QR)算法是目前求解中小规模的对称矩阵的特征值问题的最有力工具。假定我们已通过正交变换把原矩阵约化成了三对角矩阵T,T是不可约的(即次对角元全不为零),记     

一类对称正交对称矩阵反问题的最小二乘解

1 引言 本文记号R~(n×m),OR~(n×n),A~+,I_k,SR~(n×n),rank(A),||·||,A*B,BSR~(n×n)和ASR~(n×n)参见[1].若无特殊声明文中的P为一给定的矩阵且满足P∈OR~(n×n)和P=P~T. 定义1 设A=(α_(ij))∈R~(n×n).若A满足A=A~T,(PA)~T=PA则称A为n阶对称正交对称矩阵;所有n阶对称正交对称矩阵的全体记为SR_P~n.若A∈R~(n×n)满足A~T=A,(PA)~T=-PA,则称A为n阶对称正交反对称矩阵;所有n阶对称正交反对     

关于矩阵合同变换的注记

1.设A=(α_■)是数域F上一个n阶对称矩阵,总存在F上的一个n阶可逆阵P,使得(?)。2.给定数域F上的一个n阶对称矩阵A,若对A施行一次初等行变换后,也对A施行同样的列初等变换。則称这样一对变换为矩阵的合同变换。[1] 中介绍了利用矩阵的合同变换化对称阵A为对角阵的方法:见[1]中348—349页。     

实对称五对角矩阵逆特征值问题

1 引 言 对于n阶实对称矩阵A=(aij),r是一个正整数,且1≤r≤n-1,当|i-j|>r时,aij=0(i,j=1,2,…,n),至少有一个i使得ai,i+r≠0,则称矩阵A是带宽为2r+1的实对称带状矩阵.特别地,当r=1时,称A为实对称三对角矩阵;当r=2时,称A为实对称五对角矩阵. 实对称带状矩阵逆特征值问题应用十分广泛,这类问题不仅来自微分方程逆特征值问     

双对称本原矩阵κ-点指数的极矩阵

一个n阶本原矩阵A的κ-点指数是A的最小幂指数,使得在这个幂中,存在着κ个全1行.最近我们得到了n阶双对称本原矩阵的κ-点指数的上确界.本文将在此基础上,以伴随图的形式给出其极矩阵的完全刻划.     

关于对广义的正定矩阵进一步研究

通常讨论矩阵的正定性只局限在实对称矩阵范围内(以下我们把全体n阶实对称正定矩阵的集合记为S~+),随着数学本身的发展和其它学科的需要,有不少人开始研究未必对称的较广义的实正定矩阵.李炯生在文[1]中给出了一类较广义的实正定矩阵的定义: 设A是n阶实方阵.如果对于任何非零的n维列向量X都有 X~TAX>0,其中X~T表示X的转置,则把A叫做正定矩阵.全体这类矩阵的集合记为P(I).文[1]证明了A∈P(I)的充分必要条件是A的对称分量是对称正定矩阵(即把A表示为对称矩阵与反对称阵的和的形式,前者称为对称分量,后者称为反对称分量).同时还推得P(I)中矩阵其     

矩阵的定性,半定性及不定性的统一判别

实对称矩阵的正定性、半正定性的常见判据分别是“所有顺序主子式皆大于零”和“所有主子式皆大于或等于零”。然而,当所给矩阵的阶数n较大时,上述判据并不实用。事实上,即使用最有     

矩阵方程XTAX=B的一类反问题

1引言 本文用Rn×m表示所有n×m实矩阵全体;SR0n×n表示所有n阶实对称半正定矩阵全体;In表示n阶单位矩阵;A-,A+分别表示矩阵A的一个广义逆和Moore-Penrose广义逆;A≥0表示A为对称半正定矩阵;Sn=(en,en-1,…,e1)∈Rn×n,其中ei为单位阵In的第i列; [n/2]表示不超过n/2的最大整数.     

广义正定矩阵

<正> §1.引言与定义在历史上,正定矩阵的研究最先是出现于二次型与 Hermite 型的研究中.这种正定只限于对实对称矩阵或 Hermite 矩阵使用.虽然它在几何学、物理学以及概率论等学科中都得到了重要的应用,但随着数学本身以及应用矩阵的其他学科的需要,有不少人开始研究未必对称的较为广义的正定矩阵.1970年,C.R.Johnson 在[1]中给出了这种较为广义的定义.为简单起见下面恒用 R 表示实数域,用 C 表示复数域,用 A~T 表示 A 矩阵的转置矩阵,而用σ(A)表示 A 的谱,即 A 的特征值集合.     

实对称矩阵的两类逆特征值问题

§gi.两类逆特征值问题先说明一些记号.R~(m×n)是所有m×n实矩阵的全体,R~n=R~(n×1),R=R~1;SR~(n×n)是 所有n×n实对称矩阵的全体;OR~(n×n)是所有n×n实正交矩阵的全体;I~((n))是n阶单位矩阵;A~T是矩阵A的转置;A>0表示A是正定的实对称矩阵.?(A)是矩阵A的列空间;A~+是矩阵A的Moore-Penrose广义逆;P_A=AA~+表示到?(A)的正交投影.λ(A)是A的特征值的全体;λ(K,M)是广义特征值问题K_x=λM_x的特征值的     

对称正交反对称矩阵反问题解存在的条件

矩阵反问题和矩阵特征值反问题在科学和工程技术中具有广泛的应用,有关它们的研究已取得了许多进展[1,2].[3]和[4]分别研究了反对称矩阵反问题和双反对称矩阵特征值反问题等.本文研究一类更广泛的对称正交反对称矩阵反问题.用Rn×m（Cn×m）表示n×m实（复）矩阵的全体,ASRn×n表示n阶反对称矩阵的全体,ABSRn×n表示n阶双反对称矩阵的全体,ORn×n表示n阶正交矩阵的全体.A+表示矩阵A的Moore-Penrose广义逆.In表示n阶单位矩阵.ei表示n阶单位矩阵的第i列,Sn=[en,en-1,     

偕正矩阵的判定

<正>1引言与背景知识本文中,我们用A≥0(0)表示A是非负(正)矩阵(向量).若没有特殊说明,以下所讨论的矩阵(向量)都是n阶实对称矩阵(n维实向量).定义1对称矩阵A称为偕正的(copositive),如果     

有限局部环上对称矩阵的计数定理(I)

设$A_{n}(R)$是有限局部环$Z/p^{k}Z$上$n$阶对称矩阵的集合, 这里$n\geq 2$. $p$是大于$2$素数, $p\equiv1({\rm mod}4)$ 且$k>1$. 通过确定有限局部环$Z/p^{k}Z$上对称矩阵的标准型, 计算出$A_{n}(R)$在线性群${\rm GL}_{n}(R)$作用下的轨道数, 从而计算出由特定对称矩阵确定的正交群的阶以及与特定对称矩阵在同一轨道的对称矩阵的阶.     

Oja神经网络模型的有限逸时性

O ja连续型全反馈神经网络模型可以有效计算实对称矩阵的主特征向量,该网络的动态行为由描述其模型的微分方程所决定,详细研究了O ja动力系统的稳定性问题.对于非正定实对称矩阵最大特征根为零,且至少有一特征根为负的情形,证明了从单位球外出发的解并不一定必然导致有限逸时,完善了O ja模型计算实对称矩阵主特征向量的收敛性结果,数值实验结果进一步验证了理论分析的正确性.     

关于半正定性与偏序关系的两个问题

在讨论参数估计的容许性问题时，我们常常要考虑矩阵的偏序关系．即设A，B均为n阶对称矩阵．著A-B是非负定阵，则称A大于等于B，记作A≥B，记号A≥0表示A为半正定阵．由矩阵不等式可导出根多数值不等式，如文[1]中有如下众所周知的结论：     

一类可逆矩阵逆矩阵的图论解法

设 M( G)是简单无向图 G的关联矩阵 ,A是 M( G)的可逆子矩阵 ,γ( A)是逆矩阵 A- 1中非零元素的个数 .获得了求逆矩阵 A- 1的一种图论方法 ,并且得到了γ( A)的精确上下界以及达到上下界时子矩阵 A的图论刻划     

实对称矩阵基本定理的存在性证明

对于实对称矩阵A,通过考虑欧氏空间?~n中的连续函数f(X)=X~TAX在一些有界闭集上的最大值,构造相应子空间上的半正定矩阵,进而得到实对称矩阵A的实特征值和相应的特征向量.最终可得实对称矩阵A可以正交相似对角化.     

几类时变系统的稳定性的新判据

本文利用文[1]—[4]关于区间矩阵或区间对称矩阵的稳定性判据给出了时变线性系统(dx)/(dt)=A(t)x(1)和具有时滞的线性系统(dx(t))/(dt)=A(t)x(t) B(t)x(t-τ)(2)的零解渐近稳定的充分条件,并利用文献[5]的引理给出了时变直接控制系统(?)的绝对稳定性的充分条件.我们将以上时变系统的稳定性判定归结为有限个常数矩阵的稳定性判定,或者通过所构造的常数矩阵的主子式符号或谱半径来判断.对矩阵 A(t),B(t)不要求缓变,也无任何结构上的特殊要求.