对称阵的最小多项式及其应用

本文研究了对称阵的最小多项式的存在唯一性,利用对称阵的正交分解的基本思想,获得了对称阵的最小多项式的具体表示形式,改进了Hamilton-Caylay定理.并且给出了对称阵最小多项式的几个应用.     

极大代数上多输入多输出线性系统的最小实现

研究了极大代数上无穷阵序列{Gi}0∞的实现问题.首先给出了周期阵序列的概念,得到了1-阶和2-阶周期阵序列{Gi}0∞元素之间的关系,并得到多输入多输出情况下线性系统存在1维和2维最小实现的充要条件.     

最小二乘辨识的强一致性及收敛速度

本文讨论动态系统的噪声可能相关,并且协方差阵可能对时间无界时的辨识问题。对同时估计出系统系数阵及噪声模型系数阵的最小二乘辨识,给出了保证它为强一致估计的简单的充分条件。当噪声模型中的阶数为零时,甚至不要求噪声的一阶矩有穷,最小二乘辨识不仅一致性得到了保证,同时还得到了它的收敛速度。本文对离散时间和连续时间同时给出了对应的结果。     

两级抽样回归模型中估计与检验的稳健性

对于两级抽样(two-stage sampling)回归模型,协方差阵含有未知的类内相关系数(intraclustercorrelation)ρ本文研究在设计阵满足何种条件时,回归系数的估计与F-检验不受ρ的影响。即估计与F-检验关于协方差阵具有稳健性。本文对最小二乘估计与似然比F-检验统计量的稳健性分别给出了充要条件、充分条件和必要条件。     

对称递减对角占优阵

本文提出对称递减对角占优阵和亚对称递减对角占优阵的概念,给出它们的一种实现阵的构造方法,指出这类Fuzzy阵的容度不大于它的阶数。     

Toeplitz方程组极小范数最小二乘解的快速算法

给出了求以m×n阶Toeplitz矩阵为系数阵的线性方程组极小范数最小二乘解的快速算法.     

多元协方差阵扰动模型岭估计的影响分析

本文研究了多元线性同归模型岭估计的影响分析问题.利用最小二乘估计方法,获得了多元协方差阵扰动模型与原模型参数阵之间的岭估计的一些关系式,给出了度量影响大小的基于岭估计的广义Cook距离.     

泛最小二乘法的改进及其容许性

考虑线性回归模型,当设计阵呈病态或秩亏时,我们用泛最小二乘法给出参数的估计,并证明其容许性;然后针对泛最小二乘估计对最小二乘估计过度压缩的缺点加以改进,使之更合理,有效.     

无偏的岭回归迭代算法

本文探讨线性模型的无偏的岭回归迭代算法,这种算法保持最小二乘法的性质,当存在较为严重的共线性时,它能给出较为精确的参数及其协差阵的估计值;当存在严格的共线性时,给出参数及其协差阵的无穷多解中的一个,这个解由初值决定。文章还给出了算法的收敛性及一些其它性质的证明。     

线性多变量系统传递函数阵零点定义的等价性

本文,给出了用两种不同方式定义传递函数阵零点的等价性。近年来,很多人从不同的角度,用不同的方法,讨论了线性多变量系统传递函数阵的零点及其性质,虽众说纷云,总起来说可分为两类:一种是利用有理分式阵的“分子”的Smith型;另一种是利用有理分式阵的最小阶(右)逆的极点。本文指出这两种定义是完全等价的。     

Panel模型中常见估计的比较

本文研究了Panel模型中回归系数常见估计的比较问题,给出了在Pitman准则,协方差阵准则和广义均方误差准则下最小二乘估计,Within估计,Between估计及两步估计之间的优良性比较结果.特别地,本文证明了在Pitman准则下最小二乘估计一致地优于Between估计.     

Galois环上模拟阵的一个判别算法

Zn上的一个模拟阵可导出一个实现某存取结构的σn-理想同态密钥共享体制,本文给出Galois环上模拟阵的一个判别算法。     

生长曲线模型中协差阵的最优非负估计

本文给出了一个判定非负定阵的新方法,完成了生长曲线模型中误差协差阵非负估计理论的下列工作:(1)最优估计存在的充要条件及存在时的显示表达;(2)任意二次估计为最优估计的充要条件,作为推论给出了最小二乘估计为最优非负估计的充要条件;(3)给出了一个优于最小二乘估计的新估计.     

最小二乘辨识的渐近性质

<正> 一、引言本文作者在[1]中对连续时间线性系统定义了对未知系数阵的最小二乘辨识,同时给出了判别参数估计一致性的条件.对离散时间系统和这些条件相对应的结果在[1,2]中给出,它们比[3,4]的结果有所改进.     

纵向数据下混合效应EV模型中参数估计的渐近性质

考虑纵向数据下混合效应EV模型。对带有惩罚项的Profile广义最小二乘方法进行了修正。利用矩估计法和ML-based EM算法给出了固定效应,随机效应以及协方差阵的估计。在一般的条件下,给出了固定效应估计的强相合性和渐近正态性,并对所提出的各种估计进行了模拟研究。模拟效果不错。     

方阵特征值之分布及其在稳定性理论中的应用

特征值实部全分布于复平面左半部之实方阵称为稳定阵(*),本文给出一类被称为实TD阵与另一类被称为实CTD阵是稳定阵的充要条件,并给出当方程AX XA′=-I(I为单位阵)的解X是实TD阵或实CTD阵时,A是稳定阵的充分条件。     

矩阵Frobenius标准形的初等变换解法及其应用

矩阵的初等变换在求矩阵的秩、求方阵的逆矩阵、化实对称阵合同于对角阵、求解线性方程组等中均有重要的应用,本文给出了初等变换使方阵相似于Frobenius标准形的方法;该方法运算简单,容易实现,并为求方阵的特征多项式,化方阵为Jordan标准形及求出相应的相似变换阵带来极大的方便。     

生长曲线模型中基于奇异值分解的岭估计

在生长曲线模型中将设计阵的奇异值分解与普通的岭估计相结合,针对设计阵A与C至少有一个病态时的情况提出生长曲线模型中基于奇异值分解的岭估计.比较其在均方误差,均方误差矩阵,及PC准则下相对于最小二乘估计的优良性.证明其容许性并利用Hemmerle和Brantle用于确定广义岭估计参数的方法给出极小化均方误差的无偏估计法选取岭参数.     

多元线性模型中一个二次估计的最优性(Ⅱ)——多元许定理的推广

考虑如下的多元线性模型 Y=X_1BX’_2+Uε(1)其中ε=(ε_((1))…ε_((r)))’是r×p阶随机矩阵,满足X_1、X_2、U≠0是已知阵。B与∑≥0是未知参数阵。 本文给出了tr(C∑~*)是tr(C∑)的一致最小方差不变二次无偏估计(UMVIQUE)的充要条件。其中∑~*是∑的在一定意义下的最小二乘估计(LSE)。C是任一对称阵。     

最小二乘辨识的一致性

§1 引言在数理统计中,对线性迥归模型最小二乘估计是一种应用十分广泛并且不断受到研究的方法,不仅给出了保证其估值一致的条件,而且给出了收敛速度.但是这些结果不能直接用到系统辨识中来,因为在系统辨识中,线性摸型的系数阵是随机的,而不再是常阵.我们来看多维离散时间系统