某些迭代矩阵谱半径的上界估计

§1.引言在一些文献中对SOR、SSOR迭代矩阵的谱半径的上界进行了估计,例如对SOR的迭代矩阵■_w=(D—wL)~(-1)[(1—w)D wU] (1)的谱半径ρ(■_w)早有估计(例如[1]) ρ(■_w)≤|1-w| wρ(|J|),当0≤w≤2/(1 ρ(|J|))(2)此处设A为所考虑的线性代数方程组     

非负矩阵谱半径的新估计

非负矩阵谱半径的估计是非负矩阵理论研究中的重要课题.如果谱半径的上下界能够表示为非负矩阵元素的易于计算的函数,那么这种估计价值更高.通过构造两个收敛的序列得到非负矩阵谱半径的新界值.数值算例表明其结果比有关结论更加精确.     

某些迭代矩阵谱半径的上下界及有关迭代法的收敛性

设线性方程组Ax=b,系数矩阵A=D-L-U或A=D-L-E-U,其中D非奇异。不妨设D=I,为讨论求解Ax=b的AOR法,EAOR法和TOR法的收敛性,[1—4]中分别给出了它们的迭代矩阵L_(γω)=(I-γL)~(-1)[(1-ω)I+(ω-γ)L +ωU],_(γω)=(I-γL)~(-1)[(γ-ω~2)I+ω~2U+(ω~2-γ~2)L]/γ,_(αβq)=(I-aL-βE)~(-1)[(1-q)I+(q-α)L+(q-β)E+qU],γ,ω,α,β,q∈R谱半径ρ(_γω),ρ(_γω)和ρ(_γω)的上下界,[5]曾就一般迭代矩阵M(-1)N的谱半径ρ(M_(-1)N)的上下界,给出了下列结果:     

G -函数与迭代阵谱半径的估计

该文应用G -函数概念, 获得了迭代矩阵谱半径新的上、下界, 所得结果推广和改进了文献[1--6]中的相应结果.这些结果适合于更广泛的矩阵类, 数值结果也表明在相同的条件下这些新界优于文献[1--6]中的界.     

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.     

图的Laplace谱半径的几类上界

本文得到图的Laplace谱半径的几类上界.通过选取适当的对角矩阵,我们得到了在一定程度上优于其他界的上界.     

非负矩阵谱半径的新界值

非负矩阵谱半径的估计是非负矩阵理论研究的重要组成部分.如果上下界能够表示为非负矩阵元素的易于计算的函数,那么这种估计价值更高.通过构造两个收敛的序列得到非负矩阵谱半径的新界值.数值算例表明其结果比有关结论更加精确.     

无符号拉普拉斯谱半径的新上界

如果一个图存在定向满足其最大出度△~＋不超过最大度△的一半,则通过估计图的半边路径（semi-edge walk）的个数,得到了该图的无符号拉普拉斯谱半径的一个新上界.进而根据D.Goncalves对平面图边分解的结果,得到了平面图无符号拉普拉斯谱半径的一个新上界.     

关于赋权树的谱半径的精确上界

The spectrum of weighted graphs are often used to solve the problems in the design of networks and electronic circuits. In this paper, we derive the sharp upper bound of spectral radius of all weighted trees on given order and edge independence number, and obtain all such trees that their spectral radius reach the upper bound.     

广义Nekrasov矩阵的判别法及其迭代算法

对任意给定矩阵,通过对其行下标集不同的递进式划分,结合不等式的放缩技巧,给出广义Nekrasov矩阵的若干判别法,并进而获得广义Nekrasov矩阵的迭代算法,改进和推广了已有相关结果.     

连通图的谱半径上界

图谱理论是图论研究的重要的领域之一.设图G是n阶简单连通图,具有n顶点和m条边的连通图,p(G)为图G的邻接矩阵的谱半径.利用代数的方法得出两个ρ(G)的上界为:■与■和达到上界的图.     

非负矩阵谱半径的一个新界值

在Wielandt定理的基础上进行了推广,得到了一种估计非负矩阵谱半径的新方法,数值例子显示了新方法所得到的结果更为精确.     

Lower Bounds on the (Laplacian) Spectral Radius of Weighted Graphs

The weighted graphs, where the edge weights are positive numbers, are considered. The authors obtain some lower bounds on the spectral radius and the Laplacian spectral radius of weighted graphs, and characterize the graphs for which the bounds are attained. Moreover, some known lower bounds on the spectral radius and the Laplacian spectral radius of unweighted graphs can be deduced from the bounds.     

Upper Bounds for the Laplacian Graph Eigenvalues

We first apply non-negative matrix theory to the matrix K = D A, where D and A are the degree-diagonal and adjacency matrices of a graph G, respectively, to establish a relation on the largest Laplacian eigenvalue λ1 (G) of G and the spectral radius p(K) of K. And then by using this relation we present two upper bounds for λ1(G) and determine the extremal graphs which achieve the upper bounds.     

Spectral Radius of Non-negative Matrices and Digraphs

We present an upper and a lower bound for the spectral radius of non-negative matrices. Then we give the bounds for the spectral radius of digraphs. Received February 10, 1999, Revised November 13, 2000, Accepted March 5, 2001     

非负矩阵与有向图的谱半径

本文给出非负矩阵的谱半径的上界、下界,由此给出有向图的谱半径的界.     

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.