亚高斯随机矩阵的稀疏恢复

对于一般的压缩感知模型,当模型中系数矩阵的每一项都是亚高斯随机变量并且稀疏矩阵满足限制等距性质时,在测量值满足最优条件m≥csln(e N/s)的情况下,模型的s稀疏解也可以通过?1最小化得到.文章中首先借助概率分布范数给出了三个重要的辅助定理,最后给出主要结论的证明并且通过一个简单的实验验证了最后的定理.     

特殊双变量矩阵方程组异类约束解的MCG算法

本文研究了约束矩阵方程问题中异类约束解的迭代算法.利用修正共轭梯度法,求得了特殊双变量线性矩阵方程组的异类约束解,选取特殊的初始矩阵,得到唯一极小范数异类约束解.理论证明和数值算例验证了该方法的有限步收敛性,推广了修正共轭梯度法在求约束矩阵方程问题中的应用范围.     

矩阵加权QR分解的严格扰动界

矩阵的加权QR分解为矩阵的QR分解的推广,可以用来求解加权线性最小二乘问题.本文利用矩阵方程方法与修正的矩阵方程方法相结合的方法及修正的矩阵-向量方程方法与Lyapunov控制函数和Banach不动点定理相结合的方法获得加权QR分解在范数型扰动下的范数型的严格扰动界.     

带耗散项的广义BBM方程Cauchy问题

本文证明了带耗散项的广义BBM方程Cauchy问题■在C([0,∞),H~s(R))(s≥2)中解的存在性和唯一性,并证明了解在‖·‖_■范数意义下的稳定性.     

用加速度和位移反馈修正无阻尼振动系统的一种迭代法

该文给出了一种同时修正质量和刚度矩阵的迭代方法.通过该方法可以得到满足特征方程的加速度和位移反馈增益矩阵,据此可以得到Frobenius范数下的最优修正质量矩阵和刚度矩阵.该方法不仅可以保证修正后的矩阵是对称的,同时还可以保证修正是不溢出的.最后两个数值算例表明该方法是有效的.     

弱化限制等距性的稀疏信号恢复

众所周知,传统的信号压缩和重建遵循香农一耐奎斯特采样定律,即采样率必须至少为信号最高频率的两倍,才能保证在重建时不产生失真,这无疑将给信号采样,传输和存储过程带来越来越大的压力.随着科技的飞速发展,特别是近年来传感器技术获取数据能力提高,物联网等促使人类社会的数据规模遽增,大数据时代正式到来.大数据的规模效应给数据存储,传输,管理以及数据分析带来了极大的挑战.压缩采样应运而生.限制等距性(Restricted Isometry Property,RIP)在压缩传感中起着关键的作用.只有满足限制等距条件的压缩矩阵才能平稳恢复原始信号.RIP作为衡量矩阵是否能作为测量矩阵得到了认可,但是此理论的缺陷在于对任一矩阵,很难有通用,快速的算法来验证其是否满足RIP条件.很多学者尝试弱化RIP条件以找到测量矩阵构造的突破口.首先构造了新的限制等距条件δ_(1.5k)+θ_(k,1.5k)≤1,然后证明在这个条件下无噪声稀疏信号能被精确的恢复,并且噪声稀疏信号能被平稳的估计.最后,通过比较表明δ_(1.5k)+θ_(k,1.5k)≤1优于现存的条件.     

矩阵酉不变范数Hlder不等式及其应用

讨论了现有的两个矩阵酉不变范数Hlder不等式之间的关系.同时,利用矩阵酉不变范数Hlder不等式以及一些现有的矩阵酉不变范数不等式,得到了几个新的矩阵酉不变范数不等式.所得结果是Alakhrass和Lee等所得相关不等式的推广或改进.     

扩张矩阵的一些性质

研究了相关于扩张矩阵A的扩张球和拟范数的一些性质.首先通过具体实例及欧氏范数关于A的上下界估计指出扩张矩阵与经典球及欧氏范数匹配不佳,但欧氏范数相关于A仍能保持全局伸缩性.其次研究了相适应于扩张矩阵的扩张球和拟范数关于伸缩性、凸性、可积性、微分估计及傅里叶变换的一些性质.最后通过欧氏范数与相关于扩张矩阵的拟范数的不等式估计证明了相关于拟范数的两类施瓦茨函数空间和相关于欧氏范数的经典施瓦茨函数空间都是等价的.     

严格α-对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的上界估计

针对逆矩阵的无穷范数的上界估计问题,利用严格对角占优M-矩阵逆的无穷范数的上界,给出了严格α-对角占优M-矩阵A的||A~(-1)||_∞的单调递减的上界序列,理论证明及数值分析均表明所得估计改进了某些现有结果.     

广义Lyapunov方程A~TX+X~TA=C的一般解及其最佳逼近解

本文讨论矩阵方程ATX+XTA=C的一般解及其最佳逼近解的正交投影迭代解法.首先,利用矩阵的结构特点及相关性质,并借助矩阵空间的相关理论,给出求该矩阵方程一般解正交投影迭代算法;其次,根据奇异值分解、F-范数正交变换不变性证明算法的收敛性并推导出算法的收敛速率估计式,当方程相容时,该算法收敛于问题的极小范数解,且对该算法稍加修改,就可得到相应最佳逼近解;最后,用数值实例验证算法的有效性.     

矩阵束最佳逼近问题的交替投影法

研究给定矩阵束的最佳逼近问题,这类问题出现在同时修正有限元模型质量矩阵和刚度矩阵的无阻尼结构系统.以矩阵束修正量的F-范数为目标函数,以待修正矩阵束应具有的性质,如满足特征方程、对称半正定性和稀疏性作为约束条件,形成带约束的矩阵束最佳逼近问题.基于交替投影方法,提出了求解矩阵束最佳逼近问题的一个数值方法.数值结果显示了新方法的有效性.     

用反馈控制修正无阻尼陀螺系统

本文利用代数特征值反问题的理论与方法,研究一类无阻尼陀螺系统的模型修正问题.为了保证陀螺系统的稳定性,本文利用输出反馈来修正陀螺矩阵,且找到了在Frobenius范数意义下满足特征方程以及反对称性的最佳逼近陀螺矩阵.最后,数值算例表明该方法是可行的.     

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.     

一类耦合算子矩阵的极大Tseng逆及其在椭圆方程中的应用北大核心CSCD

作者给出了单边耦合算子矩阵的极大Tseng逆具有Banachiewicz-Schur形式的充要条件.作为应用,刻画了具有动态边界条件的椭圆方程{△u=h,在Ω中,-β■u/■v+q△■Ωu-γu=h,在■Ω上的最小范数解,其中Ω■R^(n)是具有光滑边界■Ω的有界域,Δ和Δ■Ω分别是在Ω和■Ω上定义的Laplace(Beltrami)算子,v(x)是在x处的单位外法向量,q,β,γ∈R且q≠0.     

广义Sylvester矩阵方程的中心对称类解及其最佳逼近

本文首先利用共轭梯度及矩阵性质,构造迭代算法,并证明算法的收敛性,同时对该算法当方程相容时收敛到问题的极小范数解进行证明.然后,对该算法进行细微修改,应用于相应的最佳逼近问题.最后给出相关的数值实例,验证算法的有效性.     

关于高斯低通滤波器的超分辨分析

对于经过高斯低通滤波的信号,通过求解一类凸优化模型稳定地恢复该信号的高频信息.当信号满足一定的分离条件时,给出了误差估计的界,从理论上证明了求解凸优化方法的稳定性.理论的证明依赖于压缩感知中的对偶理论.一个显著的差异在于高斯低通滤波器并不满足压缩感知中对于测量矩阵的要求,例如相关性,约束等距性质等.     

子集的Gowers范数与伪随机测度

设A■Z_N,以及■本文定义子集A的k阶伪随机测度如下■:其中max表示对所有满足0≤c_1c_2…c_k≤N-1的D=(c_1,c_2,…,c_k)∈Z~k取最大值.当P_k(A,N)是N的无穷小量时,称A■Z_N为k阶伪随机子集.本文将建立Gowers范数与伪随机测度之间的联系,证明"好"的伪随机子集一定有"小"的Gowers范数,同时举例说明其逆命题并不成立.本文还证明了L(k)阶伪随机子集包含长度为k的等差数列,其中■此处k≥4,1cm(a_1,a_2,…,a_l)表示a_1,a_2,…,a_l的最小公倍数.     

迭代求解复对称线性方程组的收敛性分析(英文)

本文提出求解系数矩阵不是埃尔米特但是对称复矩阵的线性方程组的一种分裂迭代法,详细讨论新方法的迭代矩阵的谱半径,最优参数选择,一些范数性质.证明在合理的假设下新方法是收敛的.最后以数值结果验证了新方法的有效性和可行性.     

关于矩阵加权几何均值与范数的几个不等式

利用一组新的标量不等式,得到关于矩阵的加权几何均值不等式和矩阵Hilbert-Schmidt范数不等式.新不等式改进了相关文献中的结果.     

亏秩LS问题的解

运用范数、广义逆和矩阵分解等多种数学工具,对同一个线性最小二乘问题的不同最小二乘解之间的关系进行了多角度理解与证明.