矩阵方程AXB+CY D=E的三对角中心对称极小范数最小二乘解

本文研究了矩阵方程AXB+CY D=E的三对角中心对称极小范数最小二乘解问题.利用矩阵的Kronecker积和Moore-Penrose广义逆方法,得到了矩阵方程AXB+CY D=E的三对角中心对称极小范数最小二乘解的表达式.     

摄动离散矩阵Lyapunov方程向后误差分析

研究摄动离散矩阵Lyapunov方程解的向后误差,利用矩阵Kronecker积的性质以及矩阵范数的性质,给出方程近似解的向后误差界,最后通过数值例子说明解的向后稳定性.     

矩阵的分块Kronecker积

为了构造适应于复杂的矩阵计算的程序,在分块矩阵与Kronecker积的基础上提出一类新的矩阵运算方式,称之为矩阵的分块Kronecker积.首先研究了这种运算的性质及计算机实现的过程,进一步讨论了的这类运算在实际中的应用,最后提出进一步可研究的问题.     

随机矩阵函数Kronecker积的谱半径的不等式

证明了随机矩阵函数Kronecker积的谱半径的几个不等式.     

矩阵的Kronecker积的性质

利用矩阵初等变换的结果,给出矩阵的Kronecker积的Jordan标准形,进而得到矩阵的Kronecker积的最小多项式和可相似对角化的条件,最后归纳总结了矩阵的Kronecker积的范数和分解的结果.     

非线性矩阵微分系统的h稳定性

讨论了一类非线性矩阵微分系统,运用Lyapunov函数法和Kronecker积给出了非线性矩阵微分系统h稳定性的若干判断准则.     

关于随机矩阵Kronecker积的谱半径的不等式

研究了随机矩阵的Kronecker积的数学期望的性质,得到了随机矩阵的Kronecker积的谱半径的几个不等式.     

两类矩阵方程的极小范数最小二乘三对角Hermite解

正1引言矩阵方程广泛应用于诸多领域,例如:控制理论[1],系统稳定性分析[2]等.对矩阵方程的研究虽然已取得一系列重要成果[3-9],但仍然是数值代数领域中热门的课题之一.此外,由于三对角矩阵在诸多学科领域中的广泛应用,使得三对角矩阵倍受人们的关注.文献[10]利用Moore-Penrose广义逆及Kronecker积,给出四元数矩阵方程AXB=C的三对角Hermite极小范数最小二乘解和三对角双Hermite极小范数最小二乘解;文献[11]利用矩阵的实表示结构,给出四元数矩阵方程AXB=C的三对角Hermite极小范数最     

奇异四元数矩阵的正态及Wishart分布

本文利用拉直算子(vec)和Kronecker积求得了四元数矩阵的实表示矩阵的一些性质,在此基础上利用实矩阵的奇异正态分布密度函数,求出了四元数矩阵的奇异正态分布的密度函数表达式.由此得到四元数矩阵奇异Wishart分布的密度函数表达式.     

关于（k,h）-Fibonacci和（k,h）-Lucas数的置换因子循环矩阵的谱范数

给出了置换因子循环矩阵A=Percirc P（F_0^（k,h）,F_1^（k,h）,＊＊＊,F_n-1^（k,h）和B=Percirc P（L_0^（k,h）,L_1^（k,h）,＊＊＊,L_n-1^（k,h）的谱范数的上界与下界,得到了矩阵A与B的Kronecker积与Hadamard积的谱范数的一些界．     

Sylvester与Lyapunov方程向后误差分析

利用矩阵Kronecker积的性质,研究Sylvester矩阵方程Ax YB=C与Lyapunov矩阵方程ATX XA=-Q(Q0)的向后误差,获得了这两类矩阵方程向后误差η(X,Y)与η(X)的精确表达式及其更易计算的上下界.这些结果是对有关文献相应结果的改进与补充.     

（m，n）型二重（r1,r2）-循环矩阵的逆和广义逆

利用矩阵的Kronecker积给出了非奇异的（m,n）型二重（r1,r2）－循环矩阵求逆矩阵的一个计算公式,同时该方法还可以推广到求奇异的（m,n）型二重（r1,r2）－循环矩阵的反射g逆。     

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     

中心对称矩阵的一类问题

利用矩阵的Kronecker积给出了中心对称矩阵的若干特征,并讨论了由特征值和特征向量反构中心对称矩阵的问题.     

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.     

矩阵的逆

§1.方阵众所周知,n阶方阵A的逆通常采用以下定义。定义1 设A是一个n阶方阵,如果存在有一个n阶方阵B,使得 AB=BA=I,其中I是n阶单位方阵,则A称为可逆方阵,而B称为A的逆,记作A~(-1)。上述定义中,用了两个矩阵方程AX=I,XA=I,其中X为n阶未知矩阵。容易产生的问题是:能否只用一个方程,例如AX=I,来定义方阵的逆?答案是肯定的。下面给出方阵的逆的另一定义: 定义2 设A是一个n阶方阵,如果存在有一个n阶方阵B,使得 AB=I,其中I是n阶单位方阵,则A称为可逆方阵,而B称为A的逆。为区别起见,A在定义2意义下的逆B记作A_2~(-1)。给出方阵的逆的定义之后,自然应讨论定义的合理性。这就需要讨论:(ⅰ)可逆方阵的存在性:即的     

具有箭形矩阵约束的四元数Sylvester方程求解

箭形矩阵是一类结构简单应用广泛的特殊矩阵,在四元数体上讨论Sylvester方程的箭形矩阵解及其最佳逼近问题.利用四元数矩阵的实分解和箭形矩阵的特征结构,借助Kronecker积把约束四元数矩阵方程转化为实域上无约束方程,从而得到四元数Sylvester方程AX-XB=C具有一般箭形解和自共轭箭形解的充要条件及其通解表达式.同时在相应的解集合中,获得与预先给定的四元数箭形矩阵有极小Frobenius范数的最佳逼近解.     

投影矩阵的Kronecker积及其相关的正交表

文[3]证明了当P是素数时投影矩阵τp与P水平对称正交表的矩阵象的Kronecker积所包含的正交表是存在的，本文进一步研究了一个非对称正交表的矩阵象和投影矩阵τp的Kronecker积所包含的正交表的存在性，从而推广了文[3]的结论，并且构造出了一些饱和度很高的混合水平正交表．     

某些Mercer核矩阵的权范数

借助整函数插值研究由函数的广义平移所生成的Mercer核矩阵及其逆矩阵权范数的上、下界估计问题,将定义在无限区间上整函数的广义平移所生成的Mercer核矩阵权范数界的估计转化为其Fourier-Bessel变换来估计.     

四元数矩阵方程AXB+CXD=E的广义延拓解

本文在四元数体上讨论矩阵方程AXB+CXD=E的广义行（列）共轭延拓解问题.利用四元数矩阵的复与实分解,以及广义共轭延拓矩阵的结构特点,借助矩阵Kronecker积,把约束四元数矩阵方程转化为实数域上无约束方程,从而得到该方程具有广义行（列）共轭延拓解的充要条件及其通解表达式.最后通过数值算例说明所给算法的可行性.