关于四元数矩阵方程的最小二乘解

在四元数体Ω上引入了自反向量、自反矩阵和广义自反矩阵等概念，利用广义自反矩阵和广义反自反矩阵的性质讨论了线性方程组AX=6、矩阵方程AX=B及AXB=C的最小二乘解问题：当A为广义自反矩阵或广义反自反矩阵时，可将线性方程组AX=6的最小二乘解问题化为两个较小独立的子问题去讨论；当A、B都是广义自反矩阵或广义反自反矩阵时，可将矩阵方程AX=B的最小二乘解问题化为线性方程组的最小二乘解问题去讨论。     

四元数体上右线性方程组的极小范数最小二乘解

讨论四元数体上右线性方程组AB=b的极小范数解、最小二乘解和极小范数最小二乘解，得到了类似于复数域上同类问题的若干结果．     

矩阵方程的最小二乘解及其最佳逼近

利用矩阵的Kronecker乘积,给出了如下两类问题的解的一般形式,同时给出了矩阵方程ATXB-BTXTA=D有解的充分必要条件及有解时其解的一般表达式.问题1给定,,mpmnRBRApnmmRXRD,求使得min||||=--=FDAXBXBATTT.问题2给定XmnSXRX,~求使得XXXXXSX~min~-=-.其中SX是问题1的解集合.     

四元数矩阵方程AXB＝C的中心对称解

利用体上双矩阵分解，给出了实四元数据阵方程AXB＝C有中心对称解的充要条件及其解的通式。     

矩阵方程AXA~T+BYB~T=C的对称最小二乘解

建立了一种求矩阵方程AXAT＋BYBT=C对称最小二乘解的递推算法,对任意的初始对称矩阵,经过有限步迭代得到它的对称最小二乘解.若选取特殊的初始矩阵,通过递推算法得到的解就是极小范数对称最小二乘解.而且,对给定的任意矩阵,通过对方程的变形能得到它的最佳逼近对称解.     

不相容矩阵方程AXB=C最小二乘解的迭代算法

讨论了不相容矩阵方程AXB=C的最小二乘问题min ||AXB-C||F,给出了一个迭代算法,并从理论上证明了算法在忽略舍入误差情形下、在有限步迭代内可得到精确解.选取适当的初始迭代矩阵可求得最小二乘解中极小范数矩阵,并将算法应用于约束条件下的矩阵最佳逼近问题,算例表明算法是可行、有效的.     

关于矩阵方程的加权最小二乘解

通过矩阵的奇异值分解定理，得到矩阵方程A^TXA=B的在加权范数下的最小二乘解和对称最小二乘解表达式，同时导出了在相应解集中与已知矩阵最佳逼近的最小二乘解。     

矩阵方程AXB+CYD=E的双对称最小二乘解及其最佳逼近

利用本文提出的迭代算法可得到矩阵AXB+CYD=E的双对称最小二乘解,并对算法的收敛性给出了证明,当选取初始矩阵为零时能得到矩阵方程的极小范数双对称最小二乘解,利用此方法还可得到任意给定矩阵的最佳逼近双对称解.     

W准对称矩阵反问题的最小二乘解

研究了W准对称矩阵反问题的最小二乘解及其逼近问题,给出了最小二乘解的一般表达式,并就该问题的特殊情况：逆特征值问题与矩阵反问题,获得了有解的充分必要条件,并在有解条件下得到了解的一般表达式。     

线性流形上次对称矩阵的加权最小二乘解

通过矩阵的奇异值分解得到了线性流形上矩阵方程在加权范数下的最小二乘解,同时导出了解集合中与给定矩阵的加权最佳逼近解的表达式。     

线性微分方程组的解法研究

线性微分方程组在物理、化学等领域的应用相当广泛,线性微分方程组的求解就显得相当重要了。本文概括了求解线性微分方程组的方法。     

方阵中心化子的几个性质

给出了方阵中心化子的几个性质。     

矩阵方程AX=XB的HERMITE解

本文给出了矩阵方程有Hermite解,Hermite半正定解和Hermite正定解的必要且充分条件,并给出了解的表达式。     

求逆阵及解线性方程组的迭代算法

本文给出求可逆方阵的逆矩阵和利用线性代数方程组AX=b的系数矩阵A的一个初始近似逆阵P求解方程组的迭代算法,这种算法具有迭代格式简单,能有效地控制求解过程中的舍入误差的影响,灵活确定迭代次数等特点。     

不定方程Px~2+Qy~2=Z~n的整数解

本文给出不定方程Px~2+Qy~2=Z~n的整数解公式。     

Fuzzy方程解的性质

本文主要讨论了Fuzzy方程AoX=B解的一些性质,同时给出了方程的完全解集。     

非线性中立型差分方程的最终正解

该讨论非线性差分方程△（anxn-bnxn-τ）^a qnⅡ^mi=1|fi(xn-σi)|sgnxn-σ1=0,n≥0最终正解的存在性，推广了[1]的结果。     

Hermite阵与李雅普诺夫方程

本文研究了Hermite阵与李雅普诺夫方程间的关系,获些有趣结论。