关于Kahan定理的一个注记

设A∈C~(n×n),B∈C~(k×k)均为Hermite矩阵,它们的特征值分别为{λ_j}_(j=1)~n和{μ_j}_(j=1)~k(k≤n);Q∈~(n×k)为列满秩矩阵.令 (1) 则存在A的k个特征值λ_(j_2),λ_(j_2),…,λ_(j_k),使得 (2) 其中σ_k为Q的最小奇异值,||·||_2表示矩阵的谱范数.这是著名的Kahan定理·1996年曹志浩等在[2]中将(2)加强为 (3) 这是Kahan的猜想.在本文中,我们讨论将Kahan定理中“B为k阶Hermite矩阵”改为B为k阶(任意)方阵后,特征值的扰动估计,有以下结果. 定理 设A∈C~(n×n)为Hermite矩阵,其特征值为{λ_j}_(j=1)~n,B∈C~(k×k)的特征值为{μ_j}_(j=1)~k,而Q∈C~(n×k)为列满秩矩阵.则存在A的k个特征值λ_(j_1),λ_(j_2),…,λ_(j_k),使得     

上期问题解答

<正> 1.证明:当r=0时,结论显然成立。假定r>0,记λ_1≥λ_2≥…≥λ_n为A的特征根,则A~2的特征根为λ_2~2≥…≥λ_n~2。因A的秩为r,故λ_1≥…≥λ_r>0,λ_(r+1)=…=λ_1=0。考虑S=sub from i=1 to r(λ_i一λ)~1,     

PROBLEM OF EQUALITIES IN EIGENVALUE INEQUALITIES FOR PRODUCTS OF POSITIVE SEMIDEFINITE HERMITIAN MATRICES

Let A∈C~(m×n),set eigenvalues of matrix A with |λ_1 (A)|≥|λ_2(A)|≥…≥|λ_n(A)|,write A≥0 if A is a positive semidefinite Hermitian matrix, and denote∧_k (A)=diag (λ_1(A),…,λ_k(A)),∧_((n-k).(A)=diag (λ_(k+1)(A),…,λ_n(A))for any k=1, 2,...,n if A≥0. Denote all n order unitary matrices by U~(n×n).Problem of equalities to hold in eigenvalue inequalities for products of matrices was     

Kantorovich 不等式的推广及其在线性模型参数估计中的应用

本文给出两类行列式之比|X′B~(-1)AB~(-1)X||X′A~(-1)X|/|X′B~(-1)X|~2和|X′B~(-1)AB~(-1)Y||Y′A~(-1)X|/|X′B~(-1)X||Y′B~(-1)Y|的上界,其中 A 和 B 是 n×n 阶正定矩阵,X 和 Y 是任意的秩为 k 的 n×k 阶矩阵。并讨论其在线性模型参数估计理论中的应用。本文的结果是 Khatri 和 Rao1981年结果的推广。设 A 是 n 阶正定矩阵,其特征根为λ_1≥λ_2≥…≥λ_n>0,对任意非零的 n×1向量 x,不等式((x′Ax)(x′A(-1)x))/((x′x)~2)≤((λ_1 λ_n)~2)/(4λ_1λ_n) (1)称为 Kantorovich 不等式。此不等式已有一系列的推广,在[1—4]中都对不等式(1)以不     

状态反馈极点配置问题的一个新算法

§1.引言 极点配置问题是控制理论中的一个重要的问题,描述如下: 问题(P1).给定A∈R~(n×n),B∈R~(n×m),Λ={λ_1,λ_2,…,λ_n},Λ在复共轭下封闭.求F∈R~(m×n),使得     

矩阵反问题解的稳定性

首先说明一些记号.C~(m×n):所有m×n复元素矩阵的全体,C_r~(m×n):C~(m×n)中所有秩为r的矩阵的全体.A~H:矩阵A的转置共轭.I~((n)):n行列单位矩阵.A>0表示A是正定Hermite矩阵,λ_(max)(A)与λ_(min)(A)分别表示Hermite矩阵A的最大与最小特征值,σ_(max)(A)与σ_(min)(A)分别表示矩阵A的最大与最小奇异值.A~+:A的Moors-Penrose广义逆.|| ||_2:矩阵的谱范数,|| ||_F:矩阵的Frobenius范数.     

解广义特征值反问题的同伦方法

1.引言 我们讨论下列广义特征值反问题: (G)已知B是n×n阶对称半正定矩阵,λ=(λ_1,…,λ_(2n-1))~T∈R~(2n-1),且{λ_i}~(n_3),和{λ_i}_(n+1)~(2n-1)严格交错。问题是欲求一个实对称三对角n×n阶矩阵A,使得λ_1…,λ_n是Ax=λBx的特征值,λ_(n+1),…,λ_(2n-1)是A_(n-1)x=λB_(n-1)x的特征值,其中A_(n-1),B_(n-1)分别是矩阵A,B的前n-1阶主子阵。     

关于完备λ超曲面的第二拼挤定理

欧氏空间R~(n+1)中满足方程H=-X~N+λ的浸入超曲面称为λ超曲面.本文主要研究欧氏空间中完备λ超曲面的第二拼挤问题.设M为R~(n+1)中具有多项式体积增长的n维完备λ超曲面.设M的第二基本形式为A.本文证明存在正的绝对常数γ,如果|λ|≤γ,β_λ≤|A|~2≤β_λ+~1/21,其中β_λ=1/2(2+λ~2+|λ|(λ~2+4)~1/2),那么|A|~2≡β_λ,λ≥0,且M必为n维球面S~n(n~1/2)、n维圆柱面S~k(k~1/2)×R~(n-k)(1≤ k≤ n-1)或S(((λ2+4)~1/2-|λ|)/2)×R~(n-1)之一.     

关于平稳序列中心秩顺序统计量联合分布的稳定收敛性

§1.引言 设{ξ_n}是平稳序列,ξ_1~(n)≤ξ_2~(n)≤…≤ξ_n~(n)是ξ_1,…,ξ_n的顺序统计量,则称{ξ_(kn)~(n)}{ξ_n}的具有秩序列{k_n}的顺序统计量序列。记λ_n=k_n/n和?_n={nλ_n·(1-λ_n}~(1/2),如果min{k_n,n-k_n}→∞或等价地?_n→∞就称{k_n}为变秩序列。     

求解逆特征值问题的牛顿类方法的收敛判据

<正>1引言多年来,众多数学工作者在推导和分析如下定义的逆特征值问题(IEP)的理论和算法上表现出了相当大的兴趣.以下我们设c=(c_1,c_2,….c_n)~T E R~n,{A_i}_(i=1)~n是n个实对称的n×n矩阵.定义A(c)=∑ni=1c_iA_i.(1)设A(c)的特征值为{λ_i(c)}_(i=1)~n且λ_1(c)≤λ_2(c)≤…≤λ_n(c).设{λ_i~*)_(i=1)~n为任意给定的n个数并且满足λ_1~*≤λ_2~*≤…≤λ_n~*.我们这里考虑的IEP就是寻找向量c~*∈R~n使得λ_i(c~*)=λ_i~*对任意的i=1,2,…,n.(2)     

控制系统设计中的鲁棒性度量

§1.定义和定理 鲁棒的极点配置问题是线性多变量控制论中的一个课题(见[1,2,5,6]),它可以表述如下:已知n×n实矩阵A,n×m实矩阵B和? ={λ_1,λ_2,…,λ_n},其中rank(B)= m,每个λ_j是实数或者在?中成复共轭对出现.求m×n实矩阵F,使得     

输出反馈极点配置问题的一个算法

在线性多变量控制理论中,存在一个代数特征值反问题——输出反馈极点配置问题。问题叙述如下: 问题PAO.给定A∈R~(n×n),B∈R_m~(n×m),C∈R_p~(p×n)和?={λ_1,λ_2,…,λ_n},?在复共轭下封闭.求K∈R~(m×p),使得A+BKC具有事先给定的特征值λ_1,λ_2,…,λ_n。 [2]和[5]等证明了     

四元数体上自共轭阵的中心化基本定理及其应用

如所周知,“复数域上 Hermite 阵酉相似于对角阵”这一基本结论已被推广到(实)四元数体 Q 上,即 Q 上 n 阶自共轭阵 A(A′=A)恒可中心化,也即存在 Q 上广义酉阵 U,((?)=U~(-1)),使其中λ_1,λ_2。…,n 是 Q 的中心(实数域 R)的元素。然而,(1)式却无助于特征值λ_1,λ_2,…,λ_n 的具体求法,也无助于 A 的按谢邦杰意义下的行列式的求法,本化将深化自共     

关于两个正定矩阵之积的特征值估计的一个注记

令A>0及B>0记两个n×n(n≥2)厄尔米特正定矩阵;μ_1≥μ_2≥…μ_n及ν_1≥ν_2≥…≥ν_n记A和B的特征值;设λ为AB的任意特征值.ShaHu-yun证得2/nμ_n~2ν_n~2/μ_n~2 ν_n~2<λ相似文献   

加法与乘法逆特征值问题的可解性

1.引言 本文讨论如下代数特征值反问题可解的充分条件: 问题A(加法逆特征值问题)。给定一Hermite矩阵A=(a_(ij))_(n×n)及n个实数λ_1,…,λ_n,求一实对角阵D=diag(c_1…,c_n),使得A+D的特征值为λ_1,…,λ_n。 问题M(乘法逆特征值问题)。给定一正定Hermite矩阵A=(a_(ij))_(n×n)和n个正实数     

确定恒不等式中参数范围(最值)的一种方法

在中学数学里,对于恒不等式中的问题却很少谈及。但近年来国内外高考,数学竟赛和一些书刊中常出现这样一类恒不等式问题:若关于n个变元的不等式。f(x_1,x_2,…,x_n;λ_1,λ_2,…,λ_)>0(≥0)(I)在区域G上恒成立,试求参数λ_1,λ_2,…,λ_m的取值范围(或最大值、最小值)。本文介绍处理这类问题的一种方法——最值法如果在恒不等式(I)中能将变元x_1,x_2·…,x_n,全部或部分分离出来,使(I)式成为F(λ_1,λ_2,…,λ_m)>D(x_1,x_2,…,x_n),或F(λ_1,λ_2,…,λ_m)相似文献   

代数特征值反问题之解的稳定性分析

考虑如下代数特征值反问题: 问题 G(A;{A_k}_1~n;λ).设 A=(a_(ij)),A_k=(a_(ij)~((k))),k=1,…,n是n+1个n×n的实对称矩阵,λ=(λ_1,…,λ_n)是n维实向量且λ_i≠λ_j,i≠j.求n维实向量c=(c_1,…,c_n)~T,使矩阵A(c)=A+sum from k=1 to n (c_kA_k)的特征值是λ_1,…,λ_n. 这一问题是经典加法问题的推广.当A_k-e_ke_k~~T(e_k是n阶单位阵的第k列)时,     

矩阵特征值的几个扰动定理

1 引言 设A∈C~(n×m),B∈C~(m×m)(m≤n),它们的特征值分别为{λ_k}_(k=1)~n和{μ_k}_(k=1)~m.令 R=AQ-QB (1)这里Q∈C~(n×m)为列满秩矩阵.Kahan研究了矩阵A在C~(n×m)上的Rayleigh商的性质,证明了下列定理:设A为Hermite矩阵,Q为列正交矩阵,即Q~HQ=I,而B=Q~HAQ,则存在 1,2,… ,n的某个排列π,使得 {sum from j=1 to m │μ_j-λ_(π(j))│~2}~(1/2)≤2~(1/2)‖R‖_F (2)其中R如(1)所示,‖·‖_F为矩阵的Frobenius范数.刘新国在[2]中将此定理推广到B为可对角化矩阵的情形,并且还建立了较为一般的扰动定理:设A为正规矩阵,B为可对角化矩阵;存在非奇异矩阵G,使得G~(-1)BG为对角阵,则存在1,2,…,n的某个排列π,使得 │μ_j-λ_(π(j))│≤2(2~(1/2))nK(G)_(σ_m~(-1))‖R‖_F,j=1,2,…,m. (3)     

具有左、右特征向量及特征值约束下逆特征值问题

§1 问题的提法R~(n×m)表示所有 n×m 阶实阵集合,(A)表示矩阵 A 的列空间,A~+表示 A 的 Moore-Penrose 广义逆,P_A=AA~+表示到(A)的正交投影核子;I_n 表示 n 阶单位阵,‖·‖_F 表示 Frobenius 范数。问题Ⅰ给定X,Y∈~(n×m),Λ=diag(λ_1,λ_2,…,λ_m)∈R~(m×m),找 A∈R~(n×m),使得问题Ⅱ给定 A~*∈R~(n×n),找∈S_E,使得‖A~*-‖_F=‖A~*-A‖_F,其中 S_E是问题Ⅰ的集合。本文讨论问题Ⅰ有解的充分与必要条件,且求出 S_E的表达式,同时给出的表达式。     

关于有完全正规增长的准确零(R)级的整函数

设有一个由在复平面上绝对收敛的 Dirichlet 级数F(s)=(?)α_ne~(sλ)n(1)所表示的整函数,其中,s=σ it,0<λ_1<λ_2<…<λ_n…↑ ∞,(?)(logn/Kλ_nZ(λ_n))=0,(?)(logn/λ_n)<∞,α_n 是复数,σ及 t 是实变数.令 M(σ)=sup{|F(σ it)|,—∞相似文献