非齐次线性方程组通解的一种简便求法

给出一种只需用矩阵的初等行变换求非齐次线性方程组的通解的一种简便方法。     

求解奇异线性方程组的双逐次投影法

用双逐次投影迭代法来求解奇异线性方程组,当线性方程组的系数矩阵是对称半正定时,给出了不同情形时有关参量的选取以及相应的算法,并就收敛结果分别与雅可比迭代法和Gauss-Seidel迭代法进行了比较,数值结果表明,该方法对求解奇异线性方程组是很有效的.     

逆矩阵的判定方法

判定矩阵是否可逆对矩阵的运算起着至关重要的作用。判定逆矩阵可用定义法、行列式法、初等变换法、初等矩务法、对角矩阵法、行列式性质法、线性方程组法、向量组的秩法等.     

R(1)空间的性质及应用

本文从理论的角度导出了R（1）的一些性质,这些性质使统计模型及计算的表达式得到大大简化,本文所应用的方法具有较强的示范性和适用性。     

高校图书馆学科服务模式构想

立足国内图书馆实情,学科服务应由学科团队完成,学科馆员兼任学术秘书之职,采用学科服务矩阵管理模式,设立首席学科馆员岗位,引入学科信息共享空间,采用先在某一重点学科试点后逐渐推广的方法.学科服务组建模式包括确定学科服务试点学院;规划学科服务内容,明确学科服务小组成员及其工作职责;选拔人才,合理组建学科馆员队伍;实施首席学科馆员负责制的矩阵管理模式;完善图书馆相关制度,推进学科服务进程.     

区间数互补判断矩阵的一致性

定义了检验区间数互补判断矩阵满意一致性的指标,得到了单个矩阵是满意一致的,其Hadamard组合矩阵也是满意一致的结论.     

小学生数学成就测验的编制:矩阵取样设计的途径

<正>随着各国政府对教育质量的日益关注,大尺度教育评估项目正在蓬勃开展[1]。TIMSS、PISA、NAEP等大型教育评估项目,以及国外的一些研究经验表明,矩阵取样是进行大尺度评估的一个有效途径[2][3][4],但在国内众多大型研究中矩阵取样     

两种聚类算法在欠定稀疏盲分离中的比较

欠定稀疏盲分离算法主要是采用"两步法":第一步用混叠信号估计混叠矩阵;第二步根据估计的混叠矩阵求解源信号.在两步法中,C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法常用来估计混叠矩阵,这两种聚类的研究理论都较成熟,故它们得到很大的应用.该文在欠定稀疏盲分离中,比较了这两种算法.试验结果表明,模糊C-均值聚类算法比C-均值聚类算法估计混叠矩阵更加精确,恢复源信号精度更高,但算法复杂,分离的时间长.     

一类矩阵方程组的双对称解及其最佳逼近

建立了求矩阵方程组的双对称解的迭代算法.使用该方法不仅可以判断矩阵方程组是否有双对称解,而且在有双对称解时,还能够在有限步迭代计算之后得到矩阵方程组的双对称极小范数解.同时,也能够在矩阵方程组的对称解集合中求得给定矩阵的最佳逼近.     

关于矩阵指数函数计算方法的改进

计算矩阵指数函数有许多种不同方法,如级数法、微分方程法、多项式法和矩阵分解法等等．无论是从理论或计算的角度来说,这些方法没有一个是完全令人满意的．为此,使用大学生熟悉的常系数线性齐次微分方程和哈密顿一凯菜定理,推出了计算矩阵指数函数的一种新方法．该方法使计算矩阵指数函数的实际操作更为简便．