M-矩阵与其逆的Hadamard积的最小特征值下界的新估计

设A和B是非奇异M B-1矩阵,给出和A的-Hadamard积的最小特征值下界的一个新估计式;同时得A 1-A()-1到了和最小特征值下界AAqο的一个新估计式;算例表明,文中所得估计式在某些情况下比现有文献中的估计式估计结果更精确.     

GS-SDD矩阵的逆矩阵的无穷范数和最小奇异值的估计(英文)

本文给出了GS-SDD矩阵的逆矩阵的‖A-1‖∞的一个新上界和最小奇异值的一个新下界。数值算例表明所得结论是有效的。     

非奇异M-矩阵及其逆矩阵Hadamard积最小特征值的新估计

设A是非奇异M_矩阵,利用圆盘定理和逆矩阵元素的估计式,给出AοA^(-1)的最小特征值的一些新下界估计式.通过理论分析与数值算例,说明新估计式改进了现有的一些结果 .     

关于矩阵积的奇异值不等式的一个改进

本文得到一个复方阵积的奇异值不等式,它改进了[1]、[2]的结果.     

非奇异M-矩阵Hadamard积最小特征值的新下界

根据非奇异M-矩阵的特点和性质,对两个M-矩阵的Hadamard积的最小特征值下界进行新的估计,并给出q(BoA-1)和q(AoA-1)的估计式,同时得到了当A-1是双随机矩阵时,q(BoA-1)的一个新估计式.经算例验证,这些估计式在某些情况下提高了现有估计式的估计精确度.     

矩阵Fan积特征值的新界值

给出两个n阶非奇异M矩阵A与B的Fan积的的最小特征值的下界估计,并且与以往的结果进行比较,说明所得的估计结果在一定条件下更为精确.     

矩阵最小奇异值的下界估计

将Nawosad和Hoffman提出的G-函数概念应用于估计矩阵最小奇异值的下界,在相似矩阵有相同的特征值和主对角元素的基础上得到:σn(A)≥max (x∈X'H(A)) min (1≤i≤n) {Reaii-fxi(H(A))}.所得结果在某些情况下优于已有的结论.     

块H矩阵的逆矩阵无穷范数和最小奇异值的估计

利用块H-矩阵的子矩阵块Dashnic-Zusmanovich矩阵的定义式和性质,给出了该类矩阵的逆矩阵无穷范数和1范数的上界,并得到了最小奇异值的下界。     

线性流形上左右逆特征值问题的最小二乘解

利用矩阵的奇异值分解,研究了线性流形上实对称矩阵的左右逆特征值的最小二乘解,得到了最小二乘解的一般表达式.对于给定的矩阵,得到了它的最佳逼近解。     

矩阵的奇异值分解在最小二乘法问题上的新应用

本文从矩阵的奇异值分解在齐次方程组的最小二乘解法问题上的应用和矩阵的奇异值分解在带约束方程组的最小二乘解法问题上的应用两个方面,探讨了矩阵的奇异值分解在最小二乘法问题上的新应用。     

自共轭四元数矩阵特征值和的界

本文利用自共轭四元数矩阵迹与特征值的一些关系式,将求特征值和的界的问题转化为两个优化问题,得到自共轭四元数矩阵的部分特征值的界。设自共轭四元数矩阵有n个特征值,如果已知自共轭四元数矩阵的最小（最大）特征值,可以得到其前k（1≤k≤n）个最大（最小）特征值的和的上（下）界。     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷大范数上界进一步研究

研究了严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数上界的估计问题,利用矩阵的逆矩阵元素新的上界估计式给出了‖A-1‖∞新的估计式,这些新的估计式改进了已有的结果．     

图的Laplace矩阵特征值的一个新上界

利用相似矩阵特征值相同的性质给出两个Laplace矩阵特征值典型结论的简洁证明,并得到一个新的上界。     

非负矩阵Perron根的递减上界序列

通过构造一长方形的递减序列使得非负矩阵所有的非零特征值都包含在内,且得到了对于一个至多有r+1个非零特征值的非负矩阵Perron根的递减上界序列.最后给出例子说明其有效性和精确性.     

矩阵最小奇异值的估计

讨论了矩阵最小奇异值的估计.给出了矩阵最小奇异值的两个新的估计和数值算例验证所得结果的优越性.     

图拟拉普拉斯矩阵的最大特征值

图谱理论是图论研究的重要理论之一,G=(V,E)为有限无向简单图,A(G)和D(G)分别表示G的邻接矩阵和度对角矩阵.Q(G)=D(G) A(G)称为图G的拟拉普拉斯矩阵,它是图谱理论的研究对象.本文利用G的顶点数,边数,最大度,最小度以及非负矩阵理论给出Q(G)的最大特征值的新的界值估计.     

对称三对角矩阵的QL方法论

QL(QR) method is an efficient method to find eigenvalues of a matrix. Especially we use QL(QR) method to find eigenvalues of a symmetric tridiagonal matrix. In this case it only costs O( n^2) flops, to find all eigenvalues. So it is one of the most efficient method for symmetric tridiagonal matrices. Many experts have researched it. Even the method is mature, it still has many problems need to be researched. We put forward five problems here. They are: (1) Convergence and convergence rate; (2) The convergence of diagonal elements; (3) Shift designed to produce the eigenvalues in monotone order; (4) QL algorithm with multi-shift; (5) Error bound. We intoduce our works on these problems, some of them were published and some are new.     

不同数域上正交矩阵的特征值

给出了正交矩阵在复数域与实数域上的特征值,在此基础上进一步讨论了正交对称矩阵与正交正定矩阵的特征值．     

两个Hermite矩阵的乘积的特征值的估计

1对1）A、B是两个任意同阶的Hermite矩阵；2）A、B是两个同阶的正规矩阵；3）A、B是两个任意同阶的复矩阵这三种情形分别给出了乘积AB的特征值的取值范围，其结果是最优的。2讨论了两个Hermite矩阵A、B的Kro-necker积A×B及Hadamard积AB的特征值的取值范围；3给出了Her－mite矩阵的特征值及一般复矩阵谱半径的两个新的估计式，其结果优于Frobe－nius谱半径估计。