广义对角占优矩阵的判定

本文引入了α对角占优的概念，给出了判定广义严格对角占优矩阵的若干充分且必要条件。     

广义对角占优矩阵的判定准则

本文引进了矩阵部分α双对角占优的概念，给出了判定广义严格对角占优矩阵的若干充分条件和必要条件，从而改进和推广了文［１］－３］的相应结果。     

广义严格对角占优矩阵的条件

本文给出了判定广义严格对角占优矩阵的若干充分条件和必要条件,从而改进和推广了文的相应结果。     

非奇异M－矩阵等价表征

本文利用矩阵双对角占优的性质，给出了非奇异Ｍ－矩阵的两个表征，改进了文［１］及文［２］在对角占优条件下给出的结果．     

M—矩阵的等价表征

本文引进了矩阵的双对角占优的概念，给出了一个新的Ｍ－矩阵的等价表征。     

非奇异M—矩阵等价表征

本利用矩阵对角点优的性质，给出了非奇异Ｍ－矩阵的两个表征，改进了「１」及「２」在对角占优条件下给出的结果。     

一类矩阵的特征值分布域

本文研究了块乘积型对角占优矩阵的特征值分布域,改进了[2～5]中相应结论的条件。     

列对角占优的Fuzzy矩阵及Fuzzy自反矩阵的Fuzzy特征集

孙履端在１９８３年给出了论域Ｘ上的Ｆｕｚｚｙ子集Ａ为列对角占优Ｆｕｚｚｙ特征集的充分条件，本文则给出了充要条件，并且对Ｆｕｚｚｙ自反矩阵也作了相同的讨论．     

解线性方程组的一种预处理方法

用迭代法求解线性代数方程组时,由于收敛条件较严,只能对一些特殊矩阵(如对角占优、对称正定矩阵等)构造迭代公式.针对一般的线性代数方程组,本文采用预处理的手段. Gauss-Seidel迭代法做出了改进,可以将Gauss-Seidel迭代法不收敛的线性方程组,选取适当的预处理因子,使得线性方程组预处理迭代收敛.     

解大型线性方程组的ATOR方法

本文提出了一种数值求解大型稀疏线性方程组Ax=b的具有三个参数的迭代法,我们称之为ATOR法,并且指出,熟知的Jacobi法、Gauss-Seidel法,SOR法,AOR法和TOR法为其特例.同时,我们对具有某些性质的系数矩阵A——Hermite正定矩阵、H-矩阵、L-矩阵和对角占优矩阵,讨论了ATOR法的收敛性以及给出了迭代矩阵谱半径的表达式和上界估计。     

DS-CDMA中一种低复杂度的多用户检测算法

为降低常规解相关多用户检测算法的运算量和复杂度,利用相关矩阵的对角占优性提出了一种低复杂度的三对角线性检测算法．新算法首先将相关矩阵分解为三对角矩阵及其余式,然后将相关矩阵的求逆问题近似为特殊矩阵的乘法问题．与解相关检测算法相比,新算法运算复杂度大大降低,而检测性能良好．计算机仿真结果验证了新算法的有效性．     

关于对角因子循环矩阵的逆矩阵算法

讨论了对角因子循环矩阵的逆矩阵的求法,给出了求对角因子循环矩阵的逆矩阵的几种算法,提出了一种新的对角因子循环矩阵的逆矩阵表达式．     

关于AOR方法的某些新结果

给定n个未知量的n个线性方程的方程组Ax=b,(1.1)其中A∈C~(n,n)是非奇异复矩阵.解(1.1)通常采用迭代法x~(m 1)=Bx~(m) g,m=0,1,2,… (1.2)1978年Hadjidimos,A首先提出了Accelerated Overrelaxation Method(简称AOR方法),同时对A为不可约矩阵,弱对角占优矩阵,L-矩阵和相容次序矩阵给出了AOR方法收敛的条件.此后,不少作者([2],[3])对A为其它矩阵讨论了AOR方法的收敛性.     

对角因子循环矩阵Moore-Penrose逆及奇异值分解

给出了对角因子循环矩阵的Mooore—Penrose逆的表达式，并利用得到的表达式可以给出Moore—Penrose逆的快速算法．进一步研究了实对角因子循环矩阵的奇异值分解，并利用Hartley变换矩阵，给出了奇异值分解的具体表达式．     

m重对角因子循环矩阵求逆和广义逆的Euclid算法

利用多项式Euclid算法给出了非奇异m重对角因子循环矩阵求逆的一个新算法,并将该算法推广至求m重对角因子循环矩阵的群逆和Moore-Penrose逆,及给出了具体的求逆步骤.     

关于和与积相等的矩阵对

和与积相等的矩阵对之间有着密切的联系．从矩阵的秩、非奇异性、特征值、对角化、正定性等方面,讨论了这对矩阵的一些性质．最后,作为应用,导出了几个新的关于正定矩阵的Kantorovich型矩阵不等式．     

预条件在谐波平衡仿真算法中的应用

在运用谐波平衡算法对射频集成电路进行仿真时，针对Krylov子空间迭代算法在计算速度和内存存储量等方面存在的限制问题，提出了一种运用稀疏-分段矩阵作为预条件的方法．该方法采用稀疏化、分段压缩以及对称连续超松弛处理，得到的预条件矩阵是原Jacobian矩阵的良好近似．实例表明运用这种稀疏-分段矩阵作为预条件，不仅保证了迭代算法的准确性和优良的收敛性，解决了用块对角矩阵作为预条件时引起收敛速度变慢甚至无法收敛的问题，而且与块对角矩阵做为预条件相比计算速度提高了近50％，所需内存存储量减少了近60％．     

求解矩阵方程AXBT+CYDT=T的一般解

对于矩阵方程AXB^T＋CYD^T=T,将其作为在列分块E=[A,C]和F=[B,D]下EZF^T的块对角约束问题,其中Z=diag（X,Y）．通过QR和CS分解,从无约束矩阵方程EZF^T=T的通解中得到相应块对角解的简洁表达式．     

求分块鳞状因子循环矩阵逆矩阵的一种快速算法

给出了一种计算分块鳞状因子循环矩阵逆矩阵的快速算法,该算法主要利用了离散傅立叶变换和对角块矩阵求逆的递归算法,与标准的利用LU分解法求逆的算法相比,在计算复杂性上有很大的优势.     

q位级(k_i)—循环矩阵的特征值与Moore__Penrose逆

在[1]中,G.L.Bell在S.R.Searle[2]的基础上,利用他所得到的正规矩阵的 Moore-Penrose逆的表达式导出了循环矩阵,k-循环矩阵(|k|=1),q位级循环矩阵以及回复循环矩阵(retrocirculant)的Moors-Penrose逆的显式。在这篇文章中,我们对[1]作了些开拓,证明了酉相似于特殊的块对角矩阵的一类矩阵的Moore-Penrose逆的表达式以及较