展形的上界与下界估计

展形是一个重要且独特的代数特征量，它主要用于刻画特征值分布的稠密性。首先给出实对称矩阵展形的新的下界估计，然后给出 Toeplitz 矩阵、 Hankel 矩阵与循环矩阵的展形的上界估计，其结论是对已有结论的扩展。     

严格对角占优M-矩阵A的‖A-1‖∞的新上界

利用逆矩阵元素的范围,给出严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷大范数新的上界估计式,数值算例表明新估计式改进了已有结果．     

矩阵特征值估计的一个改进结果

首先给出了矩阵特征值模平方和上界估计的一个改进结果,然后得到矩阵特征值分布圆盘估计的一个改进结果,最后通过数值算例说明了所得结果的优越性.     

非负矩阵谱半径的上界估计

非负矩阵的谱半径估计是非负矩阵理论研究的重要课题之一.如果谱半径的上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.结合非负矩阵的迹分两种情况给出非负矩阵谱半径的上界序列,并且给出数值例子加以说明.     

矩阵Hadamard积特征值的估计

利用矩阵有向图上的k-path覆盖,给出了非负矩阵Hadam ard积的最大特征值上、下界的估计式,改进了相关结果,使估计更具优越性.     

M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积最小特征值下界的估计

关于M-矩阵A与其逆矩阵的Hadamard积A.A-1,利用Gerschgorin圆盘定理给出了A.A-1的最小特征值下界的一些新的估计式,改进了Fiedler和Markham的猜想.     

弱链对角占优M-矩阵最小特征值的下界研究

利用迭代的方法,借助弱链对角占优M-矩阵A的逆矩阵A-1的非主对角元素现有的上界估计式,给出了A-1非主对角元素新的提高的上界估计式以及主对角元素新的上下界估计式。把得到的这些新估计式与该类矩阵的最小特征值经典的下界估计式结合,得到新的下界。新的界提高了现有结果,且这些估计式只与矩阵元素有关,使得计算更加容易。     

非负不可约矩阵Perron根的上界

非负矩阵在数学物理、控制论、电力系统理论等领域有广泛的应用.非负矩阵Perron根的估计是矩阵分析理论研究中的重要问题.利用M-矩阵与非负矩阵之间的关系,给出计算非负不可约矩阵Perron根上界的一种新算法,数值例子表明该算法具有可行性.     

矩阵数值特征界的新估计

给出了矩阵展形和行列式界的一个新的估计,并用数值算例验证了所得结果的有效性.     

非负矩阵最大特征值的新界值

非负矩阵最大特征值的估计是非负矩阵理论中重要的课题,如果上下界能表示为收敛的序列,则能得到最大特征值更精确的估计。借助2个新的矩阵给出了非负矩阵最大特征值的一种新的估计方法,得到非负矩阵最大特征值范围的界,并通过实例说明了估计的有效性和精确性。     

关于双对称矩阵特征值的估计

对双对称矩阵，给出了一系列的特征值估计，利用其特殊的性质，通过降阶大大减少了计算工作量。     

非奇异M-矩阵Hadamard积的最小特征值的改进估计式

根据矩阵的Hadamard积和最小特征值的定义以及M-矩阵的性质特点,对不同情况下最小特征值τ(BA-1)和τ(AA-1)做了进一步研究(A,B为非奇异M-矩阵),给出了最小特征值τ(BA-1)和τ(AA-1)2个改进估计式,并从理论上证明了新估计式在一定条件下改进了现有文献的结果。数值算例结果也验证了新估计式改进了Fiedler和Markham的猜想以及现有文献的结果,提高了现有估计式的估计精确度。     

增长曲线模型中共同均值参数的线性容许估计和Minimax估计

研究具有共同均值参数的增长曲线模型，在二次损失下给出了共同回归系数矩阵的线性可估函数的线性估计，在给定的线性估计类中是线性容许的充要条件，同时给出了二次损失下共同回归系数矩阵的线性可估函数的惟一的线性容许Minimax估计。     

q-斜实循环矩阵的谱分解

利用实循环矩阵与实斜循环矩阵可进行酉对角化的结论,研究q-斜实循环矩阵的酉对角化,并给出q-斜实循环矩阵的酉对角化的谱分解结果.     

非负矩阵Hadamard积谱半径上界的不等式

非负矩阵的Hadamard积是矩阵分析理论研究中的重要问题.在H9lder不等式的基础上,利用相似矩阵具有相同特征值这一特点给出两个n阶非负矩阵A和B的Hadamard积AB谱半径的上界,所得结果只依赖于两个非负矩阵的元素,便于计算.数值例子表明新估计式在一定条件下改进了现有的一些结果.     

可对角化矩阵的一个性质

方阵是否可以对角化,是矩阵的一条很重要的性质.对方阵可对角化的充要条件的理解,一直是线性代数学习中的一个困难问题.本文利用矩阵秩的相关结论,给出并证明了可对角化矩阵的一个性质.事实上,它也是可对角化矩阵的一个充分条件.     

矩阵数值特征界的新估计

给出了矩阵展形和行列式界的一个新的估计,并用数值算例验证了所得结果的有效性。     

非负矩阵最大特征值的新界值

非负矩阵最大特征值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.本文通过构造两个收敛的序列得到非负矩阵最大特征值的新界值.数值算例表明其结果比有关结论更加精确.     

关于Hermite与次Hermite二次矩阵方程解的研究

以Hermite矩阵、斜Hermite矩阵与次Hermite矩阵、次斜Hermite矩阵的相近关系为基础,证明了从Hermite二次矩阵方程的矩阵解出发,可得到次Hermite二次矩阵方程的解的相应结果．应用这种方法,不仅给出了可概括这两类矩阵方程解的已有结论的充要条件,而且指出已有文献得到的是不以-1为特征值的矩阵解,因此,这些矩阵方程的“一般解”的研究还没有结束．     

层次分析法中群体决策的特征根排序法

本文将 AHP 中特征根排序法推广到群体 AHP 决策中,定义3群体决策的二次判断矩阵与群体特征权重向量。给出了群体特征权重向量存在的充要条件,在二次判断矩阵可逆的条件下,引入最优化问题并给出了群体特征权重向量的最优估计的计算公式,以及加权形式的最优估计的计算公式。