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可表示为非奇异对角矩阵和反循环矩阵乘积的矩阵,我们称其为广义反循环矩阵。本文给出了单位矩阵与反循环矩阵的和矩阵以及单位矩阵与广义反循环矩阵的和矩阵为非奇异的充要条件,得到了这样和矩阵的相对增益阵列的显示表达式。 相似文献
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反循环矩阵在编码理论、数理统计等学科中都有应用.讨论反循环矩阵类的一般性质以及反循环矩阵与循环矩阵的相似关系,并且反循环矩阵的逆矩阵一定存在且也是反循环矩阵,反循环矩阵类的这些性质将有助于进一步研究反循环矩阵的应用. 相似文献
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讨论了求对称反循环矩阵逆矩阵的一般方法,并根据反循环矩阵与对称反循环矩阵的特殊关系给出几类特殊对称反循环矩阵的逆矩阵. 相似文献
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刘学鹏 《湖南城市学院学报》1990,(6)
受文[1]启发,笔者就实对称矩阵的对角化问题作了进一步研究,且用了文[1]的例2。 我们知道,任意n阶实对称矩阵都可以化成对角形矩阵,即如果A是n阶实对称矩阵,那么,总存在n阶正交矩阵T,使得 相似文献
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苏邦第 《湘潭师范学院学报(社会科学版)》1990,(6)
1 引言 我们感兴趣的是在整数上化对角矩阵的问题,即已知一个整数矩阵A,找一个整数的可逆矩阵P,使得P~(-1)AP成对角形,或者证明这样的矩阵不存在. 我们将解决这个问题.为了得到有关的性质(如本文定理5),我们将把在域上已非常熟悉的性质推广到交换环上 相似文献
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本文利用解方程组(λE—A)X=0的方法代替施密特(Schmcdt)正交化在化实对称矩阵为对角形的繁杂过程,从而使化实对称矩阵为对角形的计算过程更简便,且用正交变换化实二次型为标准形可用此法来解决。 相似文献
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薛炜 《佳木斯教育学院学报》2015,(1)
对于线性方程组Ax=b,当A是严格对角占优矩阵时大部分迭代法都收敛。当A不是对角占优矩阵时,预条件技术常被采用。本文给出了一种构造预条件矩阵P和Q的方法,把一个非对角占优的H-矩阵转化为严格对角占优矩阵。 相似文献
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蔡静 《湖州师范学院学报》2007,29(2):123-125
为了寻求将实对称矩阵对角化的相似变换阵的有效方法,利用Householder变换给出了将实对称矩阵对角化的一种直接算法,还可在有限步内求出将实对称矩阵对角化的正交相似变换矩阵.在此基础上,可求得实对称矩阵的全部特征值和特征向量. 相似文献
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有理矩阵在有理数域上合同对角化问题计算复杂,人工计算浪费时间,并且当矩阵的阶数较高时计算量就非常之大．然而已有的数学软件却不能精确解决有理矩阵在有理数域的合同对角化问题．根据矩阵合同对角化的一般方法,设计出有理矩阵在有理数域上合同对角化的算法及相应的C语言程序,并给出了计算实例． 相似文献
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张锦川 《泉州师范学院学报》2002,20(2):21-25
综述实与复方阵的相合标准形和同时对角化的研究成果 ,得到 :(i)正定与半正定实方阵的相合标准形、以及相合的全系不变量 .对应的实矩阵偶〈A ,B〉的相合标准形 ,其中A为 (半 )正定对称阵 ,B为斜对称阵 ;(ii)半正定与正定复方阵的H -相合标准形以及H -相合的全系不变量 .对应的复矩阵偶〈A ,B〉的H -相合标准形 ,其中A为 (半 )正定Hermite阵 ,B为斜Hermite阵 ;(iii)实 (复 )矩阵偶〈A ,B〉的相合 (H -相合 )标准形 ,其中A为半正定对称 (Hermite)阵 ,B为斜对称(Hermite)阵 .相应的二实 (复 )方阵同时相合 (H -相合 )对角化问题的结果 .最后特别指出复方阵一个独有的性质 ,给出两类可H -相合对角化的复方阵 . 相似文献
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给出半正定与正定四元数阵的GH合同标准形，以及两半正定（正定）四元数阵GH合同的充要条件．并给出两自共轭四元数阵（其一为半正定）的同时GH合同简化形，由此得到两自共轭同时对角化问题的一些结果． 相似文献
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对一类特殊对称矩阵进行合同变换,给出了这类特殊对称矩阵对应的二次型标准化的一种方法,该方法可以通过计算机编程实现. 相似文献
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讨论四元数Hermitian矩阵对在共轭合同关系下的同时对角化问题 .利用与每个四元数矩阵相关联的复伴随矩阵 ,问题被简化为关于复数矩阵的并行问题 .证明了任意 2个半正定四元数矩阵在共轭合同关系下均可同时对角化 . 相似文献
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文章对相似变换在对称矩阵对角化中的初等变换法,及其变换和结果的多样性进行了研究,并建立了初等变换的模型,使相似变换突出了程序化的特点。 相似文献
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詹仕林 《韩山师范学院学报》2005,26(6):8-10
指出了关于正定矩阵的迹中几个主要结论的错误并加以修正，得到了关于可正对角化矩阵的迹的等式tr（AB）^n=[tr（AB）]^n=tr（A^nB^n）成立的条件． 相似文献
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讨论可交换单纯矩阵族A的联合特征值估计问题.为了克服基于同时Schur分解和酉变换算法的收敛和性能分析缺陷,提出了一种基于同时相似对角化的联合特征结构估计算法.该算法通过对A交替进行同时Schur分解和范数平衡来实现矩阵族的对角化.该算法的有效性在于:每个子过程在优化自身代价函数的同时,还对另一子过程的收敛起到加速作用.在适当的假设条件下,可以证明该算法交替优化的2个代价函数(矩阵族范数和矩阵族下三角元素范数)的收敛性.基于多维谐波提取的数值仿真显示该算法在矩阵族偏离正规阵时收敛速度显著快于基于同时Schur分解和酉变换算法,并且联合特征值的估计性能可以进行简洁的闭式分析. 相似文献