B-矩阵线性互补问题的误差界估计

利用严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的范围,给出了B-矩阵线性互补问题误差界新的估计式.相应数值算例表明了结果的有效性.     

B-矩阵线性互补问题误差界的上界序列

利用严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的范围,给出了B-矩阵线性互补问题解的误差界新的上界估计序列,理论证明了新估计式优于已有文献的结果.相应数值算例表明了结果的有效性.     

弱链对角占优B-矩阵线性互补问题的误差界估计

利用弱链对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的范围,给出了弱链对角占优B-矩阵线性互补问题误差界新的估计式.理论证明及数值算例均表明所得估计改进了某些现有结果.     

关于B-Nekrasov矩阵线性互补问题最优误差界的注记

研究了B-Nekrasov矩阵线性互补问题的含有参数误差界的最优值问题,利用函数的单调性,在_0_(i_1)···_n···_(i_(n-1))≥0且0_n1的情况下,得到了该误差界的最优值.     

B-Nekrasov矩阵线性互补问题最优误差界的进一步研究

进一步研究B-Nekrasov矩阵线性互补问题含有参数的误差界的最优值问题,利用函数的单调性,得到在给定条件下该误差界的最优值,并用数值算例验证了所得结果.     

S-Sparse Ostrowski-Brauer矩阵线性互补问题的误差界及其应用（英文）

本文研究S-Sparse Ostrowski-Brauer (S-SOB)矩阵线性互补问题误差界的估计问题.利用矩阵不等式放缩技术及S-SOB矩阵逆矩阵无穷大范数,获得S-SOB矩阵线性互补问题的误差界,该界仅依赖于S-SOB矩阵的元素.在此基础上,给出S-SOB-B矩阵线性互补问题的误差界,并从理论上证明所给误差界在一定条件下优于García-Esnaola等(2009)和LIU等(2021)所给的结果.最后,通过数值算例进一步阐明了结果的有效性.     

随机P矩阵和随机P0矩阵线性互补问题

定义了随机P矩阵和随机P0矩阵,给出了矩阵为随机P矩阵或随机P0矩阵的充要条件.研究了随机线性互补问题(SLCP)的矩阵为随机P矩阵时,期望残差方法(ERM)解集的有界性.得到了期望矩阵为P矩阵时,(ERM)解集非空有界.并且研究离散情形(ERM)与期望值方法(EV)解的关系,给出了(ERM)解唯一的条件.     

线性等值公式的误差估计

本文给出测验等值中等组设计、平衡随机组设计和铆测验随机组设计下的线性等值公式的渐近方差,从而得到一般情况下三种设计的线性等值公式的误差估计。同时讨论了与估计精度有关的几个问题。     

关于线性互补问题的模系矩阵分裂迭代方法

模系矩阵分裂迭代方法是求解大型稀疏线性互补问题的有效方法之一.本文的目标是归纳总结模系矩阵分裂迭代方法的最新发展和已有成果,主要内容包括相应的多分裂迭代方法, 二级多分裂迭代方法和两步多分裂迭代方法, 以及这些方法的收敛理论.     

线性互补问题中几类特殊矩阵与半正定矩阵之间的关系

线性互补问题中特殊矩阵M 的性质是线性互补问题中研究的重要部分之一,本文深入研究了Cf0矩阵与半正定矩阵、子正定矩阵与半正定矩阵之间的关系,并且得到了特殊矩阵是半正定矩阵的一些充分条件。     

多维线性模型均值矩阵的线性Minimax估计

本研究多维线性模型中均值矩阵在不同损失函数下的线性Ｍｉｎｉｍａｘ估计,得到了具体的表达式。     

线性互补问题的一个正则互补模型

正1引言线性互补问题的一般形式为z~TF(z)=0,F(z):=Az+q≥0,z≥0,(1)简记为LCP(A,q),其中A∈R~(n×n),q∈R~n已知,z∈R~n为所求.线性互补问题最早产生于求解非线性规划问题时所需要的KKT优化条件.随着科学的发展,线性互补问题在经济和工程方面出现比较多,参见[1,2,3,4]等.几十年来,线性互补问题LCP(A,q)得到很多学者的重视,在此研究领域有丰富的成果,参见文献[5,6]及其中参考文献.对于任意的q,线性互补问题LCP(A,q)都存在唯一解的充分必要条件是A具有各阶正主子式.这类矩阵称为P-矩阵,如正定矩阵和H_+-矩     

误差为线性过程时回归模型的估计问题

对一类非线性回归模型及线性模型，在误差是一个弱平稳线性过程及适当的条件下，获得了估计量的r-阶平均相合性、完全相合性和渐近正态性。     

一类H矩阵线性互补问题的预处理二步模基矩阵分裂迭代方法

本文我们利用预处理技术推广了求解线性互补问题的二步模基矩阵分裂迭代法,并针对H-矩阵类给出了新方法的收敛性分析,得到的理论结果推广了已有的一些方法.     

求解带Toeplitz矩阵的线性互补问题的一类预处理模系矩阵分裂迭代法

针对系数矩阵为对称正定Toeplitz矩阵的线性互补问题,本文提出了一类预处理模系矩阵分裂迭代方法.先通过变量替换将线性互补问题转化为一类非线性方程组,然后选取Strang或T.Chan循环矩阵作为预优矩阵,利用共轭梯度法进行求解.我们分析了该方法的收敛性.数值实验表明,该方法是高效可行的.     

函数型部分线性乘积模型的B-样条估计

本文研究了函数型部分线性乘积模型,该模型可用于响应变量为正数的函数型数据的统计建模问题,经过对数变换后模型转化为函数型部分线性模型.基于B-样条,通过极小化最小一乘相对误差(LARE)和最小乘积相对误差(LPRE),分别给出模型的LARE估计和LPRE估计,其中B-样条基的维数利用Schwarz信息准则选取.对两种估计方法分别给出斜率函数估计的相合性和参数部分估计的渐近正态性,并且证明了斜率函数的收敛率达到了非参数函数估计的最优速率.蒙特卡洛模拟用来比较所提出的方法与最小一乘(LAD)估计和最小二乘(LS)估计在不同误差分布下的有限样本性质,模拟结果表明所提方法是有效和实用的.最后通过一个实际数据分析的例子来说明模型的应用.     

有关一类H_+矩阵线性互补问题的修正模系矩阵分裂迭代方法

我们在本文建立了一类H+矩阵线性互补问题的修正模系矩阵分裂迭代方法并且给出了其收敛性分析.此外,我们也考虑了在给定方法下的最优参数选取问题.我们得出的修正方法是对[Xu W W, Liu H, A modified general modulus-based matrix splitting method for linear complementarity problems of H-matrices, Linear Algebra. Appl., 2014, 458:626-637]中方法2.1的一个修正.同时,我们也对[Xu W W,Modified modulus-based matrix splitting iteration methods for linear complementarity problems, Numer. Linear Algebra. Appl., 2015, 5:748-760]中方法3.1和方法3.2有关解的等价性证明作了补充说明.最后,我们给出的数值例子也表明了修正方法的有效性.     

NSD误差下线性模型LAD估计的线性表示

考虑了NSD误差下的线性模型并建立回归参数LAD估计的线性表示.这些结果将独立误差的情形推广和改进到NSD误差的情形.作为一个应用,获得了LAD估计量的收敛率.     

线性模型中误差方差估计的非一致性估计

<正> 考虑线性模型 Y_((n))=X_nβ+e_((n)),n=1,2,…其中X_n=(xij)为n×p阶已知矩阵,rank X_n=r_n,为未知的待估参数向量,e_((n))=为独立的试验误差,满足条件