矩阵可对角化的简单判定

矩阵可对角化问题是矩阵理论中的一个基本问题 .《数学通报》1990年第 2期刊载的《矩阵可对角化的一个充要条件》一文 [1 ] ,讨论了矩阵可对角化的判定问题 .本文在此基础上 ,对文 [1]中的判定条件加以改进 ,得出更为直接的简单判定 .以下讨论 ,均在一个固定的数域 P中进行 .我们总假定 A代表数域 P上的一个 n× n矩阵 .因为我们关心的问题是 A可否在 P中对角化 ,即存在一个 P上可逆 n× n矩阵 T使得 T-1 AT成为对角阵 ,故以下均假定 A的全部特征值都在 P中 (否则A在 P中不可对角化 ) .我们先给出一个矩阵可对角化的条件 .定理 1　设…     

n维欧氏空间的等角变换

在文[1—4]的基础上,运用矩阵理论讨论了”维欧氏空间上的等角变换的判定条件和性质以及可对角化的几个必要条件,对现有结论有一定的推广．     

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.     

用嵌入法解广义特征值问题

R.Kalaba和K.Mcase在[1]中提出了一个解矩阵特征值问题的嵌入方法。这一方法的理论依据是复变数函数的留数理论;具体作法是把问题归结为在复平面上求解一个常微分方程组的初值问题。本文将这一方法推广,构造一个更为一般的常微分方程组,用来解矩阵的广义特征值问题。     

理想塑性问题中的一般方程、双调和方程和本征方程

本文推广了文[39]、[19]和[37]中关于理想塑性轴对称问题的结果,得到了三维理想塑性问题的一般方程。在引入量子电动力学中著名的Pauli矩阵后,本文以不同于文[7]的方法,使理想刚塑性材料的平面应变问题,最后归结为求解双调和方程。本文还以应力增量的偏张量为本征函数,导出了理想塑性问题的本征方程,从而使非线性成为线性方程的求解。     

非奇异H-矩阵的实用判定

H-矩阵在许多领域中都起着非常重要的作用,例如数学分析、矩阵理论、数学经济学、控制论等.但是在实际运用中判定H-矩阵却十分困难.本文类似于文[4],均以α-对角占优理论为基础,给出H-矩阵的若干实用判定,改进了文[3]的相应结果.     

求解大型对称特征值问题的块DL—Chebyshev方法

文[3]提出了求解大型对称矩阵特征值问题的DL(Davidson—Lanczos)方法。文[1]种[2]对[3]作了改进,分别提出了块DL方法和DL-Chebyshev方法。但当要求的特征值密集而不要求的特征值分离较好时,DL—Chebyshev方法的有效性和可靠性会下降。块DL方法虽克服了上述缺点,但计算量较大,收敛速度仍不理想。为此,本文提出并研究了块DL—Chebyshev方法。     

算子方程迭代求解中的一个问题

本文是作者工作[1]、[2]的继续。 L.Collatz在综合报告[3]、[4]中,把计算数学中的典型问题归结为五类,其中第一类就是算子方程 Ax=x (1)的迭代求解向题,即由某一初始值u_0出发,经过迭代程序     

轮迴矩阵的逆矩阵

<正> 如何求轮回矩阵的逆矩阵?由于数理统计以及其他学科,如固态物理的需要,所以这 是一个为人们所关注的问题.1955年,D.Greenspan在文[1]中总结求逆矩阵的种种方法时,特意为轮回矩阵提出了一种求逆的方法,但只有结论而无证明.1962年,T.L.Gilbert在文[2]中用Jordan标准形理论,把轮回矩阵A化为对角形,然后再求出A的逆矩阵A~(-1),从而事实上给出了文[1]提出的计算方法的一种证明.文[1]的方法是用特     

矩阵方程ATXA=C的双对称最小二乘解的最佳逼近

1引言根据矩阵分解理论求解线性矩阵方程的问题已经有多位作者研究([2],[3],[5]-[11]),比如文[6],[7],[9]基于GSVD、CCD方法给出了几个矩阵方程的最小二乘解以及方程(组)相     

一类2-Hessenberg矩阵的广义逆

在[2]中,Ikebe给出了一类下Hessenberg矩阵之逆的上三角部分的求法,从而导出三对角矩阵求逆的一种方法.文[4]中获得了计算该类Hessenberg矩阵的逆和广义逆的显式公式,由此也可得出计算三对角矩阵广义逆的方法,文[3]将[2]中的结果推广到更一般的k-Hessenberg矩阵,进而得到带状矩阵求逆的一种方法.本文研究一类实2-Hessenberg矩阵的广义逆,表明这些广义逆可由低阶三角矩阵的逆和几个简单的秩-1或     

求解拟线性Goursat问题的有限元方法

§1.引言 许多物理现象如气流干燥,管子加热,瓦斯吸收等物理过程均可归结为方程u_(tx)=f(t,x,u,u_t,u_x)的Goursat问题([l]).因此Goursat问题的理论研究与数值分析引起了许多学者的兴趣。文[2]对较本问题更具一般性的问题(Cauchy-Darboux问题)之光滑解的存在性、唯一性作了较详尽的讨论(也可参考[16],[17]。在数值解法方面,人们曾用常微初值问题的一些数值方法来对之近似求解(如[12]用了Rung—Kutta方法;[3]用了Gauss积分方法;[4]用了关于常微的V.K.Dzyadyk方法)。大量的文献似乎     

矩阵的特征根与特征向量及其相似对角形的优化求法

研究了矩阵的特征根与特征向量及其相似对角形的优化求法.优化了文[1]的方法,只要对矩阵A的特征矩阵λE-A施行初等变换化为对角形,即可同时求出A的特征根与特征向量,判断A是否可对角化.在A可对角化时,可直接写出相应的可逆矩阵T,使T~(-1)AT为对角形矩阵.     

一类快速免伪逆贪婪块KACZMARZ方法CSCD

1引言大规模层析图像重建[1]、分类问题[2]、图像重构[3]、数字信号处理[4]和数据挖掘[5]等科学与工程应用中,大规模相容线性方程组Ax=b,A∈R^(m×n),b∈R^(m),(1)的高效求解具有重要的理论意义和实际应用价值.基于矩阵分裂的直接法(例如LU分解和QR分解等)和基于全矩阵-向量积的迭代法(例如CG方法和Lanczos方法等)通常不能适用于大规模线性方程组的求解.近年来,以Kaczmarz方法为代表的行作用方法受到人们的广泛关注并成功应用于CT成像技术等实际问题中.     

正交各向异性板壳理论中的Schrǒdinger方程

本文是文[1～5]的继续。在本文中: (1) 将正交各向异性薄壳的小挠度振动问题或Winkler地基上正交各向异性薄板的小挠度振动问题所服从的Love-Kirchhoff方程化归为矩阵各向异性Schr(?)dinger方程的求解,由此可以利用文[1]和[3～5]中的方法得到这两类问题的通解; (2) 将正交各向异性扁壳大挠度问题的Von K(?)rm(?)n-BaacoB方程(其特例为正交各向异性薄板大挠度问题的von Karman方程)化归为AKNS方程即Dirac方程的形式,从而可以利用文[4～5]中的散射反演方法得到这两类问题的精确解。 波纹板壳和加肋板壳的小挠度问题的通解或大挠度问题的精确解,作为特例包含在本文中。     

具有无界分段常矩阵的三阶微分方程及其扰动方程的指数

关于对具有分段常矩阵的微分方程的研究,等人在文献[1]—[5]中给出了一些重要结果,文献[1]—[3]主要研究了有界情形,文献[4]、[5]研究了二阶无界分段常矩阵情形.本文将讨论三阶无界分段常矩阵情形,给出了其解的指数的上、下界和具有上、下界指数的解的存在性;最后还研究了其扰动方程的解的指数.     

相似圆锥曲线的一个重要性质

我国数学家路见可先生曾撰文《谈相似形》~[1]探讨相似与位似的关系问题,如果能把两个图形中的一个搬到某个位置与另一图形位似,则称两个图形相似,所以我们可以通过讨论位似来讨论图形的相似性,文[2]-[4]讨论了圆锥曲线相似的判定问题,文[5]-[6]分别讨论了相似椭圆和相似双曲线     

矩阵块对角占优性的推广及应用

在本文中,我们给出了一类块对角占优矩阵的定义,讨论了块对角占优矩阵的判定及应用,相应的结果改进和推广了[1]—[4]中的若干结论.     

Hammerstein型方程的Galerkin—Newton方法

1 引言 关于Hammerstein型方程的数值逼近方法,许多作者做了工作,例如[1]、[2]、[3]、[4]等,他们把无限维空间中的 Hammerstein型方程转化为有限维空间中的非线性 Hammer-stein型方程,在此基础上,[1]、[2]又用Newton型迭代方法对有限维空间中的非线性方程做了进一步地讨论.[5]中把Newton迭代方法与投影方法结合在一起,考虑了Hilbert空间中具有紧性的非线性算子的不动点问题的数值解法.本文把Galerkin有限维逼近方法与Newton迭代方法紧密结合,把无限维Banach空间中一类具有单调型算子的非线性Ham-merstein型方程的求解问题在迭代过程中化为有限维空间中的线性代数方程组求解.并证明了迭代序列超线性收敛于原方程的解,最后举例说明了这一方法的应用.     

关于正矩阵的最大特征值的包含定理及其应用

1　引　　言由于矩阵特征值问题在弹性动力学和自动控制等领域均已获得广泛的应用,所以关于矩阵特征值的计算方法及其上、下界的估计均为人们所关注.随着计算机的发展,有关矩阵特征值的各种有效算法应运而生[1].至于特征值的上、下界的估计问题,虽然也有很多成果[2-4],且它们在数学上都有一定的理论意义和应用价值,但常因其界限太宽而缺少工程价值.鉴于此,笔者利用文[3]引入的同步向量这一概念,讨论了正矩阵的最大特征值的上、下界的确定问题,获得了这类矩阵最大特征值的较为精确的包含定理,又与幂法[1]相结合,给出了非亏损正矩阵的最大特征…