M-矩阵最小特征值下界的新不等式

非奇异M-矩阵B的最小特征值τ(B)的下界是矩阵论中重要的研究课题.利用特征值定位定理,首先给出非负矩阵与M-矩阵的逆矩阵Hadamard积的谱半径上界,进而给出M-矩阵最小特征值下界的新不等式.新不等式只与矩阵的元素有关,易于计算.理论分析和数值例子表明所给结果改进了现有结果.     

M-矩阵Fan积最小特征值的不等式

给出两个非奇异M-矩阵A和B的Fan积最小特征值下界的新估计式,这些估计式只依赖于两个非奇异M-矩阵的元素,易于计算.数值例子表明,新估计式在一定条件下改进了其他已有的结果.     

矩阵Hadamard积和Fan积的特征值界的一些新估计式（英文）

本文研究了非奇异M-矩阵A与B的Fan积的最小特征值下界和非负矩阵A与B的Hadamard积的谱半径上界的估计问题.利用Brauer定理,得到了一些只依赖于矩阵的元素且易于计算的新估计式,改进了文献[41现有的一些结果.     

M-矩阵Fan积的特征值下界的新估计

非奇异M-矩阵A与B的Fan积的最小特征值下界T(AB)的估计是矩阵理论研究的重要课题.利用Brauer定理和Gerschgorin定理给出最小特征值下界的新估计式.数值算例表明新估计式在一定条件下改进了Horn和Johnson的结果,同时也改进了其它文献中的一些结果.     

非奇异M-矩阵的逆矩阵和M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界估计

给出非奇异M-矩阵的逆矩阵和M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界新的估计式,这些估计式都只依赖于矩阵的元素.数值例子表明,新估计式在一定条件下改进了Fiedler和Markham的猜想,也改进了其它已有的结果.     

非奇异M-矩阵Hadamard积的新不等式（英文）

文章给出非奇异M-矩阵Hadamard积的最小特征值的新不等式.数值实例表明所得新结果在一定条件下比现有的一些结果更好.     

M-矩阵Hadamard积的新不等式(英文)

设A和B是非奇异M-矩阵,给出了关于A和B-1的Hadamard积的最小特征值下界τ(A°B-1)的一个新估计式,该结果改进了文献[4]的结果.     

M-矩阵特征值的若干估计

M-矩阵是指对一切i(?)j,都有α_(ij)≤0且一切主子式全为正的 n 阶实方阵 A=(α_(ij)).关于 M-矩阵特征值的估计,1975年佟文廷推进了 M-矩阵特征值之实部皆正的一般结果,指出 M-矩阵之绝对值最小的特征值为一正数[1],文[2]对这一特征值的界给出一个估计式,本文首先将这些估计式推广到一般的准 M-矩阵上去,其次从另一方向上讨论了 M-矩阵按模最小特征值的界,最后对不可约 M-矩阵的全部特征值进行了讨论。     

非奇异M-矩阵的Hadamard积的最小特征值的估计

针对非奇异M-矩阵A与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值τ(AoA~(-1))的估计问题,利用逆矩阵元素的范围,给出了τ(AoA~(-1)1)上下界的收敛的估计序列.理论证明和数值算例表明所得估计能达到真值且比某些现有结果精确.     

M-矩阵Hadamard积的最小特征值下界的新估计式

设B和A是非奇异M-矩阵,给出B和A-1的Hadamard积的最小特征值下界τ（B°A-1）的一个新估计式,理论证明和算例表明,本文所得新估计式改进了现有的一些结果．     

M-矩阵最小特征值的上界估计

利用M-矩阵最小特征值与非负矩阵谱半径之间的关系,结合矩阵的迹分两种情况给出M-矩阵最小特征值的上界序列,并且给出数值例子加以说明.     

判定非奇异M-矩阵的一个直接算法

给出了判定非奇异M-矩阵的一个直接算法.数值例子表明应用该算法可有效地判定一个给定矩阵是否为非奇异M-矩阵.     

广义对角占优矩阵的充分条件

广义对角占优势矩阵及M-矩阵是计算数学和矩阵理论研究的重要课题之一。本文利用α-对角占优矩阵给出了判定广义对角占优及非异M-矩阵的若干充分条件，改进了文[1]及文[2]的相应的结果，作为应用，利用矩阵分块又给矩阵非奇异若干判定条件。     

α-对角占优与广义严格对角占优矩阵的判定

1 引言与记号 广义严格对角占优矩阵在数学、物理、控制论及经济学等许多领域有着重要的研究价值和实用价值.广义严格对角占优矩阵就是非奇异日一矩阵,它是一类范围很广的特殊矩阵,熟知的严格对角占优矩阵,不可约对角占优矩阵,非奇异M-矩阵等都是其特殊情形.如何在实际应用中简便地判别一个矩阵是否是日一矩阵,一直是人们关注的问题.     

非奇异M-矩阵的等价表征

Brualdi 曾给出非奇异 M-矩阵的一个等价表征.本文利用“非零元素链”又给出了非奇异 M-矩阵的一个等价表征,从而改进了 Brualdi 给出的相应结果.     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的新上界

给出了严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数上界新的估计式,进而给出严格对角占优M-矩阵的最小特征值下界的估计式.新估计式改进了已有文献的结果.     

矩阵Hadamard积和Fan积的特征值界的一些新估计式

本文研究了非奇异M-矩阵A与B的Fan积的最小特征值下界和非负矩阵A与B的Hadamard积 的谱半径上界的估计问题.利用Brauer定理,得到了一些只依赖于矩阵的元素且易于计算的新估计式,改进 了文献[4]现有的一些结果.     

M-矩阵和逆M-矩阵的Hadamard积(英文)

A=[a_ij]∈M_n和B=[b₍ij(]∈M_n的Hadamard积可表示为AoB=[a_ijb_ij]∈M_n.如果A,B∈M_n是M-矩阵,那么AoB^-1也是M-矩阵.证明了（a）一个非奇异的M-matrix是一对M-矩阵和逆M-矩阵的Hadamard积,同时也证明了（b）一个P-矩阵是两个P-矩阵的Hadamard积.     

一类矩阵特征值最小距离的界限

矩阵特征值最小距离的估计是研究谱理论和数值计算特征值的重要课题.本文对一类三对角线对称矩阵的特征值最小距离给出较精确的上下界估计,并根据数值计算提出一个关于特征值最小距离的位置的猜想.     

计算二次特征值问题单特征三元组二阶偏导数的单模态法

本文提出了计算二次特征值问题单特征三元组的二阶偏导数的单模态法.该方法只需要用到待求二阶偏导数的特征三元组的信息;在计算特征向量二阶偏导数时只需求解一个线性方程组,该线性方程组的系数矩阵的阶数为n-1(n为二次特征值问题的规模),且系数矩阵的条件数恰好为其最大与最小非零奇异值的比值.本文给出三个例子进行了数值试验,并与...