Toeplitz张量的本征值分布公式及其应用

Ⅰ 引言 Toeplitz矩阵的特征值分布公式是平稳过程的一个重要性质,它在过程统计、谱分析与信息论中有一系列应用。在Grenander与Szeg(?)合写的专著[1]中用解析函数的边值理论重点讨论了这个问题。为了讨论多参数平稳过程的一系列性质,关于上述公式的推广是一个关键。本文试图利用[2]给出的矩阵方法讨论了Toeplitz张量的特征分布公式。利用这个公式可在多参数随机场的通信问题中得到一系列应用。     

实对称五对角矩阵逆特征值问题

1 引 言 对于n阶实对称矩阵A=(aij),r是一个正整数,且1≤r≤n-1,当|i-j|>r时,aij=0(i,j=1,2,…,n),至少有一个i使得ai,i+r≠0,则称矩阵A是带宽为2r+1的实对称带状矩阵.特别地,当r=1时,称A为实对称三对角矩阵;当r=2时,称A为实对称五对角矩阵. 实对称带状矩阵逆特征值问题应用十分广泛,这类问题不仅来自微分方程逆特征值问     

三对角矩阵的特征值及其应用

给出了计算一种三对角矩阵的特征值和特征向量的公式.利用矩阵的特征值理论证明了一些三角恒等式,特别是一些与Fibonacci数和第二类Chebyshev多项式有关的三角恒等式.     

一类特殊矩阵的特征值反问题

§1 引言 关于特征值反问题的历史沿革,作者在文[1]中已经作了介绍,当前研究得比较成熟的是对称三对角矩阵的特征值反问题。作者在文[2]中提供了一个对称三对角矩阵特征值反问题的实际应用例子。本文考虑如下形状矩阵的特征值反问题:设     

一类Toeplitz线性代数方程组的预处理GMRES方法

本文研究一类来源于分数阶特征值问题的Toeplitz线性代数方程组的求解.构造Strang循环矩阵作为预处理矩阵来求解该Toeplitz线性代数方程组,分析了预处理后系数矩阵的特征值性质.提出求解该线性代数方程组的预处理广义极小残量法（PGMRES）,并给出该算法的计算量.数值算例表明了该方法的有效性.     

一类块三对角阵特征值的求解及应用

提出了求一类块三对角矩阵A的特征值和特征向量的方法,求得了该类矩阵的特征值和特征向量的表达式,并写出了用迭代法解该类方程组Au=f时迭代矩阵的特征值.     

由谱数据构造一类伪Jacobi矩阵

<正>1引言Jacobi矩阵是如下形状的对称三对角矩阵:其中b_i0,Jacobi矩阵的来源非常广泛,如模型修复、振动方程、航空动力等[13].Jacobi矩阵的特征值问题以及相应的逆特征值问题是数值代数中的热点研究之一,有很多研究成果.较早的研究Jacobi矩阵逆特征值问题的经典文献有[1][5][6].Jacobi矩阵的逆特征     

周期三对角矩阵逆的一种新算法

给出了一类周期三对角矩阵逆的新的递归算法.新方法充分利用周期三对角矩阵的结构特点,采用递归方法将高阶周期三对角矩阵求逆转化为低阶周期三对角矩阵的求逆.并同时得到简化的计算方法,方法可以有效地减少运算量和存储量,计算精度也有明显的优势.数值实验表明此算法是有效的.     

三对角与五对角Toeplitz矩阵求逆的算法

提出了一种求三对角与五对角Toeplitz矩阵逆的快速算法,其思想为先将Toeplitz矩阵扩展为循环矩阵,再快速求循环矩阵的逆,进而运用恰当矩阵分块求原Toeplitz矩阵的逆的算法.算法稳定性较好且复杂度较低.数值例子显示了算法的有效性和稳定性,并指出了算法的适用范围.     

具不变主对角线元矩阵新的特征值包含集

利用S-SDD矩阵的非奇异性给出具不变主对角线元矩阵非奇异的一个充分条件,并由此得到了具不变主对角线元矩阵的一个新的特征值包含集,改进了相关文献的结果.最后把该结果应用到Toeplitz矩阵,得到Toeplitz矩阵的一个新的特征值包含集.文中数值例子表明在某些情况下该结果也改进了几个已有结果.     

实对称区间矩阵特征值确界的交错定理及其应用

本文将实对称矩阵特征值的交错定理推广到实对称区间矩阵,给出了实对称区间矩阵特征值确界的交错定理,并应用该定理构造了估计实对称三对角区间矩阵特征值界的算法.文中数值例子表明,本文所给算法与一些现有算法相比在使用范围、计算精度和计算量等方面都具有一定的优越性.     

不可约对称三对角矩阵根的隔离定理的推广

１引言设ｎ×ｎ不可约对称三对角矩阵Ｔｐ,ｑ记它的子阵记Ｔｐ,ｑ的特征多项式ｄｅｔ（λI一Ｔｐ,ｑ）=φｐ,ｑ(λ）·于是φ1.ｎ(λ）＝ｎ（λ）即为Tｎ的特征多项式.所谓根的隔离定理,即为：Ｔ1,ｎ－１或Ｔ２,ｎ的特征值和Ｔｎ的特征值满足参见［１,ｐ．３６］．这是对称三对角矩阵的重要性质,在研究求特征值的二分法和特征值反问题时都有用到．这个定理讲的是Ｔｎ与划去第一行,第一列后的矩阵,或划去第ｎ行,第ｎ列后的矩阵Ｔ２,ｎ或Ｔ１,ｎ－１特征值之间的关系．本文将此关系推广到Ｔｎ划去第ｋ行,第ｋ列ｋ＝１,２,…,…     

三对角矩阵计算

1 引言 在数值计算中,有许多问题最后归结为三对角矩阵的计算,因此研究它们的计算方法是有意义的。此外,有些三对角阵的计算方法可以做为带状阵计算的借鉴。 本文讨论三对角线性方程组的解耦算法,矩阵的LR~(-1)分解,求行列式,Jacobi矩阵的特征值与特征向量的关系以及三对角阵求逆等方面的问题,与现有的算法比较,本文的算法具有计算量或存贮量较少,或计算精度较高,或编程较简单等某些特点。 设A为n阶非奇实三对角阵:     

多重Toeplitz矩阵与多重Hankel矩阵相乘的复杂度

1.二重Toeplitz矩阵相乘的快速算法nm阶方阵 称为nm型2重Toeplitz矩阵,其中A_i(i=-n+1,…,n-1)为m阶Toeplitz矩阵. 定义.设p_1×p_2矩阵A=(a_(ij))_(p_1×p_2),B为q_1×q_2矩阵.称p_1q_1×p_2q_2矩阵     

求解特征值问题的 AOR 算法的收敛性

用 AOR 方法求解线性方程组是众所周知的,我们将此方法应用到求解特征值问题方面.考虑下面特征值问题:(A—λI)x=0,(1.1)这里 A 是大型稀疏非奇异对称矩阵.显然,问题(1.1)有下面三条性质:i)其 n 个特征值都是实的,不妨设为λ_1≤λ_2≤…≤λ_n;(1.2)     

对称三对角矩阵带位移的QL方法和QR方法的收敛性

用带位移的QL方法和QR方法,求一个对称三对角矩阵的全部特征值,是非常有效的方法。由于对某个矩阵进行QL方法求特征值与这个矩阵进行置换相似变换后的矩阵进行QR方法是一样(参见[1]),本文只对QL方法讨论收敛性,而对QR方法直接给出相应的收敛性结果。 设T是实对称不可约三对角矩阵。让T=T,使用带位移{σ_k}的QL过程:     

三对角矩阵逆的估计

1引言 三对角矩阵出现在很多应用中,例如,在求解常系数微分方程的比值问题,三次样条插值等应用中都会遇到三对角矩阵.因此这类矩阵非常重要,而且也有很多学者致力于这类矩阵的研究.在一些应用中,比如估计条件数和构造稀疏近似逆预条件子,需要计算三对角矩阵的逆,或者估计其逆元素的界.文献[1-7]给出了关于三对角矩阵逆的一些很好的结果,但是,这些结果大都建立在矩阵对角占优的条件之下,这限制了他们的应用.在本文中,我们给出一种一般三对角矩阵逆元素的估计办法.     

2×2矩阵的平方根

在线性代数中我们能够用适当的公式计算矩阵的逆,特征值,特征向量。这篇短文的目的是给出一个2×2矩阵平方根的简单公式。作为卡莱——哈密顿定理的一个应用。     

关于一类无限维线性算子谱的刻画

利用有限维线性空间的理论,研究了一类无限阶Toeplitz矩阵的特征值问题,得到这类无限阶矩阵的特征值是连续变化的,并且其谱集合是由复平面上的单位圆盘{z∈C,|z|<1}被多项式函数f(z)=(?)a_iz~i作用后,所得到的像曲线内部的点组成.     

重特征值敏度的数值计算

一个结构系统的设计,往往归结为下述代数特征值问题:其中A(p)与B(p)为n×n实解析的对称矩阵,B(p)正定,λ(p)是特征值,x(p)是相应的特征向量. 设λ_1是问题(1.1)在点p=p~*的r重特征值,即存在矩阵X=(X_1,X_2)∈R~(n×n),