次酉极因子在酉不变范数下的相对扰动界

设A是一个m×n阶复矩阵,分解A=QH称为广义极分解,如果Q是m×n次酉极因子且H为n×n半正定的Hermite矩阵．本文获得了次酉极因子在任意酉不变范数下的几个相对扰动界,在某种意义上,相对扰动界比R．C．Li等获得的绝对扰动界要好．     

两个酉不变范数不等式的推广

本文研究了矩阵酉不变范数不等式的问题.在v∈[0,1]时,利用函数?(v)=‖A^vXB^1-v+A^1-vXB^v‖的凸性,推广了两个酉不变范数不等式.     

关于酉不变范数不等式的一个注记

本文研究酉不变范数不等式的问题.利用函数的凸性,得到关于矩阵酉不变范数的几个不等式,理论验证,证明了新不等式优于相关文献中的结果.     

关于极分解和广义极分解的一些新结果

本文研究极分解和广义极分解.孙和陈提出的Frobenius范数下的逼近定理被推广至任何酉不变范数情形.得到了次酉极因子的一个新的表达式.通过新的表达式,我们得到了次酉极因子在任何酉不变范数下的扰动界.最后,讨论了数值计算方法.     

几个酉不变范数不等式（英文）

利用函数的凸性,得到矩阵酉不变范数的几个不等式.所得不等式改进了一些已有的结果.     

酉对称矩阵的极分解

为了简化大型行(列)酉对称矩阵的极分解,研究了酉对称矩阵的性质,获得了一些新的结果,给出了酉对称矩阵的极分解和广义逆的公式,它们可极大地减少行(列)酉对称矩阵的极分解的计算量与存储量,并且不会丧失数值精度.同时对酉对称矩阵的极分解作了扰动分析.     

矩阵的酉不变范数不等式

利用凹函数和半正定矩阵的性质,讨论并且得到了一些矩阵Rotfel型范数不等式.另外,通过研究Hermitian矩阵和斜Hermitian矩阵和的特征值的模行列式的不等式,得到一些关于Hermitian矩阵和斜Hermitian矩阵和的范数不等式.推广了文献中的相关结果.     

Hadamard积和酉不变范数不等式

设Ｍｎ，ｍ是ｎ×ｍ复矩阵空间，Ｍｎ≡Ｍｎ，ｎ．对于Ｈｅｒｍｉｔｅ阵Ｇ，Ｈ∈Ｍｎ，ＧＨ表示Ｇ－Ｈ半正定．记Ａ和Ｂ的Ｈａｄａｍａｒｄ积为ＡＢ．本文证明了若Ａ，Ｂ∈Ｍｎ正定，而Ｘ，Ｙ∈Ｍｎ，ｍ任意，则（ＸＡ－１Ｘ）（ＹＢ－１Ｙ）（ＸＹ）（ＡＢ）－１（ＸＹ），ＸＡ－１Ｘ＋ＹＢ－１Ｙ（Ｘ＋Ｙ）（Ａ＋Ｂ）－１（Ｘ＋Ｙ）．这推广和统一了一些现存的结果．设‖·‖为任意酉不变范数，Ｉ是单位矩阵．本文还证明了对于Ｘ∈Ｍｎ，ｍ和Ａ∈Ｍｎ，Ｂ∈Ｍｍ，若ＡＩ，ＢＩ，则函数ｆ（ｐ）＝‖ＡｐＸ＋ＸＢｐ‖在［０，∞）上单调递增．     

关于近似广义极因子的误差界

设A是m×n阶复矩阵,分解式A=QH称为A的广义极分解,如果Q是m×n阶次酉短阵和H是n×n半正定的Hermite矩阵．本文给出了广义极分解的一些性质和推广了有关近似极因子的相关结论．     

SR分解的乘法扰动界

In this paper, we present the first order perturbation bounds for the SR factorization with respect to left multiplicative perturbation, and the first order and rigorous perturbation bounds for this factorization with respect to right multiplicative perturbation.Moreover, taking the properties of SR factors into consideration, we also provide some refined perturbation bounds.     

ON MATRIX UNITARILY INVARIANT NORM CONDITION NUMBER

1.IntroductionSince1984,severalchinesemathematicianshaveobtailledmanyresultsboutmatrixoperatornormcondition.umbe.[ll'12'18].Twokindsmatrixconditionnllmbers[9]are:(1)IfAECoxsisnonsingular,thellunlberK.(A)~IIAll.llA--'if.iscalledtheor--normconditionnumberof…     

关于特征值的Hoffman-Wielandt型相对扰动界

本文主要研究了关于特征值的Hoffman-wielandt型相对扰动界，改进了LiRC和Ipsen I等人关于这方面的相应结果．     

Some remarks on the perturbation of polar decompositions for rectangular matrices

In this article we focus on perturbation bounds of unitary polar factors in polar decompositions for rectangular matrices. First we present two absolute perturbation bounds in unitarily invariant norms and in spectral norm, respectively, for any rectangular complex matrices, which improve recent results of Li and Sun (SIAM J. Matrix Anal. Appl. 2003; 25 :362–372). Secondly, a new absolute bound for complex matrices of full rank is given. When ‖A ? Ã‖₂ ? ‖A ? Ã‖_F, our bound for complex matrices is the same as in real case. Finally, some asymptotic bounds given by Mathias (SIAM J. Matrix Anal. Appl. 1993; 14 :588–593) for both real and complex square matrices are generalized. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

矩阵极分解新的数值方法

设p是大于1的偶数.本文基于方程x~p-1=0的Newton和Halley求根公式给出计算非奇异矩阵酉极因子的数值方法,并证明算法的收敛性.用数值列子说明算法的有效性.     

关于矩阵方程X+A*X-1A=P的解及其扰动分析

考虑非线性矩阵方程X＋A^＊（X^-1）A=P其中A是n阶非奇异复矩阵,P是n阶Hermite正定矩阵．本文给出了Hermite正定解和最大解的存在性以及获得最大解的一阶扰动界,改进了文[5,6]中的部分结论．     

矩阵Hoffman-Wielandt型乘法相对扰动界

<正>1引言设A是一个方阵,(?)是它的扰动矩阵.特征值的加法扰动和乘法扰动是矩阵特征值的两种不同类型的扰动.当(?)=A+E时,称(?)是A的加法扰动矩阵;当(?)=D_1~*AD_2时,其中     

用割线法求矩阵的极分解

本文提出了求非奇异矩阵酉极因子的割线法,证明割线法是q-超线性收敛.并用数值例子说明割线法是有效的.     

Unitarily invariant norm and $Q$-norm estimations for the Moore--Penrose inverse of multiplicative perturbations of matrices

Let $B$ be a multiplicative perturbation of $A\in\mathbb{C}^{m\times n}$ given by $B=D_1^* A D_2$, where $D_1\in\mathbb{C}^{m\times m}$ and $D_2\in\mathbb{C}^{n\times n}$ are both nonsingular. New upper bounds for $\Vert B^\dag-A^\dag\Vert_U$ and $\Vert B^\dag-A^\dag\Vert_Q$ are derived, where $A^\dag,B^\dag$ are the Moore-Penrose inverses of $A$ and $B$, and $\Vert \cdot\Vert_U,\Vert \cdot\Vert_Q$ are any unitarily invariant norm and $Q$-norm, respectively. Numerical examples are provided to illustrate the sharpness of the obtained upper bounds.     

稳定摄动界与厂义Cramer法则

本文分为四部分：１是引言，叙述研究这一问题的意义，特别是对鲁棒分析的意义；２是必要的基本概念与广义Ｃｒａｍｅｒ法则；３，４两部分分别研究了最小∞范数解和最小１范数解的理论和算法，本文所得到的结果不仅对线性代数，而且对鲁棒控制、最优控制和线性规划有意义．