ЛЯПУНОВ第二方法与矩阵方程AX+XB′=C(Ⅱ)

本文考虑实数域的任一子域Ω上的一般矩阵方程:AX+XB′=C的求解问题,其中A、B、C分别是Ω上的m×m阵、n×n阵与m×n阵,讨论了该方程的相容条件以及相容方程的解法;给出了它在矩阵分解理论与多项式理论上的应用,并且得到了方程Ax+xA′=-I_n有解的必要或充分条件,从而明确了何时可以构造函数的一些条件。     

ЛЯПУНОВ第二方法与矩阵方程 AX XB′=C(Ⅱ)

本文考虑实数域的任一子域Ω上的一般矩阵方程:AX XB’=C 的求解问题,其中A、B、C分别是Ω上的 m×m 阵、n×n 阵与 m×n 阵.讨论了该方程的相容条件以及相容方程的解法;给出了它在矩阵分解理论与多项式理论上的应用,并且得到了Ляпунов方程 AX XA’=-I_n 有解的必要或充分条件,从而明确了何时可以构造Ляпунов函数的一些条件.     

矩阵方程AX + XB=0求解初探

一、矩阵方程ＡＸ＋ＸＢ＝０解的判定命题＝设Ａ、Ｂ均为ｎ阶方阵,则矩阵方程ＡＸ＋ＸＢ＝０（＊）与矩阵方程Ｑ·Ｙ＝０等价;其中ＹＴ＝（ｘ１１,ｘ１２,…,ｘ１ｎ,ｘ２１,…,ｘ２ｎ,,ｘｎ１,ｘｎｎ）证明设Ａ＝（ａｉｊ）,Ｂ＝（ｂｉｊ）,Ｘ＝（ｘｉｊ）均为ｎ阶方务,则（＊）式等价于由矩阵相等关系知（＊＊）等价于下列ｎ组线性方程组现在就第（１’）式进行讨论,将（１’）展开为用矩阵表示为（ａ１１Ｅ＋ＢＴａ１２Ｅａ１３Ｅ…ａ１ｎＥ）Ｙ＝０（１’）其中ＹＴ＝（ｘ１１ｘ１２…ｘ１ｎ,ｘ２１…ｘ２ｎ…ｘｎ１…ｘ…     

体上的矩阵方程AX—XB=C与AX±XB=±C

设Ｆ和Ω分别是一个任意的体和一个具有对合反自同构的有限维中心代数且ｃｈａｒΩ≠２．本研究体上的下列矩阵方程：ＡＸ－ＸＢ＝Ｃ，（１）ＡＸ－ＸＢ＝Ｃ，（２）ＡＸ＋ＸＢ＝－Ｃ（３）分别给出了在Ω上（１）有一般解，（２）自共轭解及（３）有斜自共轭解的充要条件，并将Ｗ．Ｅ．Ｒｏｔｈ的相似定理推广到了任意的体Ｆ上。     

矩阵方程AX十XB＝C的一般解法

本文给出了矩阵方程ＡＸ十ＸＢ＝Ｃ有解的充分必要条件，同时还给出了矩阵方程的解法．     

矩阵方程AX—XB=C的最小多项式解法

关于矩阵方程AX—XB=C的解法有不少的论文,大部分是采用矩阵的拉直运算或拉直运算的变形方法求解,文献[1]给出了连分式解法,本文利用矩阵A,B的最小多项式求解此方程,使得方程的解比目前已见的结果较简洁,同时当B=-A~T稳定、C为任意正定矩阵时所构造的正定二次型Liapunov函数的表达式较目前的结果更明确、简单.     

矩阵方程AX＋XB=C的双对称解及其最佳逼近

提出一种求解线性矩阵方程AX＋XB=C双对称解的迭代法.该算法能够自动地判断解的情况,并在方程相容时得到方程的双对称解,在方程不相容时得到方程的最小二乘双对称解.对任意的初始矩阵,在没有舍入误差的情况下,经过有限步迭代得到问题的一个双对称解.若取特殊的初始矩阵,则可以得到问题的极小范数双对称解,从而巧妙地解决了对给定矩...     

体上的矩阵方程AX~＊－XB＝C与AX±XB＝_＋~－C

设Ｆ和Ω分别是一个任意的体和一个具有对合反自同构的有限维中心代数且ｃｈａｒΩ≠２．本文研究体上的下列矩阵方程：分别给出了在Ω上（１）有一般解，（２）有自共轭解及（３）有斜自共轭解的充要条件，并将Ｗ．Ｅ．Ｒｏｔｈ的相似定理推广到了任意的体Ｆ上．     

关于初等算子∑(X):AX+XB+CDX的值域

设A，B和C是Hilbert空间H上的紧算子，定义B（H）上的初等算子，∑(X)=AX XB CXD。本文我们给出∑值域闭的一些充分或必要条件。     

矩阵方程AX－XB＝C的显式解──纪念导师郭仲衡教授

现有关于矩阵方程ＡＸ－ＸＢ＝Ｃ的显式解的几乎所有结论都是在Ａ与Ｂ无公共特征值的条件下获得的。本文利用特征投影给出了方程在Ａ与Ｂ均对称或反对称时一般解的显式形式。我们所得到的结果不仅适用于任何特征值重数情形，而且可以用来讨论该方程的一般情形。     

矩阵方程AX—XB=C的显式解：——纪念导师郭仲衡教授

现有关于矩阵方程ＡＸ－ＸＢ＝Ｃ的显式解的几乎所有结论都是在Ａ与Ｂ无公共特征值的条件下获得的。本利用特征投影给出了方程在Ａ与Ｂ均对称或反对称的一般解的显式形式。我们所得到的结果不仅适用于任何特征值重数情形，而且可以用来讨论该方程的一般情形。     

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.     

矩阵方程（AX，XB）=（C，D）的反中心对称解及其最佳逼近

本利用矩阵对的广义奇异值分解，得到了(AX，XB)=(C，D)有反中心对称解的充要条件，并给出了其通解的一般表达式，此外，还给出了此矩阵方程的解集合与给定矩阵的最佳逼近的表迭式．     

KdV方程的特征数值方法(Ⅰ)

本文对KdV(Korteweg-de Vries)方程的周期边值问题提出了特征有限元和特征差分解法,得到了一些最佳误差估计。 §1 引言     

四元数矩阵方程AX=B的实部半正定解(英文)

一个ｎ×ｎ实四元数矩阵称为实部半正定（或正定）矩阵，如果对于任意的非零ｎ维四元数列向量ｘ，有Ｒｅ［ｘＡｘ］≥０（或＞０）．本文给出了四元数矩阵方程ＡＸ＝Ｂ有实部半正定（或正定）矩阵解的充要条件及其通解的表达式，并给出了四元数分块阵为实部半正定（或正定）矩阵的一个判别法则     

一类矩阵发展方程(英文)

在文献[5]中,考虑了如下特征值问题 φ_x=M_(φ,φ_x)=(?)φ/(?)x,其中这里假定特征值ξ以某种规律随着时间变化而变化。文章中得出了一类发展方程,其中两个特殊情形:r=1,q=u(x, t)和r=q=u(x, t)分别可以当作推广的KDV方程和推广的MKDV方程。并证明了不仅在KDV方程和MKDV方程之间存在Miura变换,而且在推广的KDV方程和推广的MKDV方程之间也存在Miura变换。又证明了对推广的KDV方程存在B(?)cklund变换。 本文将[5]的结果推广至矩阵情形: 设这里Q,R为N×N矩阵,I是N×N单位阵,相应的在(1)式中的向量φ是2N维向量。我们引进矩阵型的Miura变换,并得到了与[5]相平行的结果。     

四元数矩阵方程AX+YA=C的两种最佳逼近解

利用四元数矩阵的广义Frobenius范数建立一个关于四元数矩阵的实函数,并讨论了它的极值问题,然后在四元数矩阵方程AX YA=C的一般解和自共轭解集合中分别导出了与给定相同类型矩阵的最佳逼近解的表达式.     

(t+1)×7类模糊错误矩阵包含型集合方程求解方法研究

在前期研究的基础上,对错误矩阵的概念作一个介绍,在此基础上,研究模糊错误矩阵方程的类型,且对于矩阵的每一行又恰好是一个模糊错误逻辑命题这种类型的模糊错误矩阵方程求解,由研究发现XA′的运算结果可得到A x′_1的运算结果等同于Ax′_1=A∧[x′_1,x′_1,…,x′_1]′,所以XAB模糊错误矩阵集合方程XA′=B的求解的方法可以得到改善.最后给出了一个求解的例子.     

Burgers方程的数值解(Ⅰ)

引言 近年来,越来越多的工作从事于非线性格式的计算稳定性(见[1]—[6]).作者提出了非线性格式广义稳定性的概念并提供了估计非线性格式误差的一系列技巧(见[7]—[9]).这些方法已广泛应用到许多问题.例如,涡度方程(见[10]—[12]),Navier-Stokes方程(见[13]—[16]),可压缩流体(见[17]),大气环流方程(见[18]—[20]),K.D.V方程(见[21]—[23])和非线性波动方程(见[24]—[25]).本文以下列Burgers方程为例来介绍这一方法:     

蒙特卡洛方法(Ⅰ)

蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,是一类通过随机变量的统计试验、随机模拟,求解数学物理、工程技术问题近似解的数值方法.在文献中[1,5,29,34,36,39],也把这类方法叫做统计试验方法,随机模拟方法.