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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
关于两类矩阵的特征值   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出了一种计算置换矩阵的特征值的简洁方法,同时也得到了置换矩阵与其转置矩阵之和生成的对称矩阵特征值的计算方法。  相似文献   

2.
实对称矩阵束广义特征值逆问题及其最佳逼近   总被引:1,自引:0,他引:1  
本讨论实对称矩阵束广义特征值逆问题及其最佳逼近问题,给出了解的一般表达式以及数值算法的算例,推广了献(1)的结果,讨论了实对称半征正定矩阵束广义特征值逆问题的解存在的条件并给出了通解表达式。  相似文献   

3.
在BCD-SVD算法的基础上给出了计算对称双边对角矩阵特征值的方法,这种方法可以计算对称双边对角矩阵的所有特征值和特征向量并且有很好的数值稳定性.  相似文献   

4.
利用矩阵分解和矩阵计算技巧研究了可对称化矩阵特征值的扰动界,得到了可对称化矩阵特征值的Weyl型绝对扰动上界,对以往的结果进行了改进,且得到的结果还对Kahan定理进行了推广.  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
给出了对称矩阵逆特征值问题的一个更一般的向后误差计算公式,推广了孙继广的结论,并给出一个简单的证明。  相似文献   

7.
讨论了矩阵及其特征值的一些性质,得出了最大特征值下界的两个定理。依据定理的结论可以确定矩阵的最大特征值的上下界,从而可以对遗传算法进行编码。基于遗传算法求得矩阵的最大特征值,并且跟幂法进行比较,得到了较好的结果。遗传算法不受特征值结构条件限制,能很快找到最优解,比传统搜索算法更加灵活。  相似文献   

8.
介绍了一般矩阵特征值的性质、求法、证法及一类特殊矩阵的特征值的求法,讨论了实对称矩阵有关特征值、特征向量的性质,以及正交变换化实对称矩阵为相似对角形矩阵,利用矩阵的特征值证明及求解行列式和矩阵。  相似文献   

9.
本文不同于传统的方法,通过构造阵M(P,Q)并利用实对称阵特征值的不等式,导出判定区间矩阵N(P,Q)稳定或不稳定的若干简捷有效的充分判据。同时还给出P,Q为实对称阵时N(P,Q)稳定的充要条件。  相似文献   

10.
文章研究了列随机矩阵的逆特征值问题。利用矩阵谱的性质,给出了以特殊数集为谱的列随机矩阵逆特征值问题有解的几个充分条件及解的表达形式,并给出了两个数值例子。  相似文献   

11.
通过对一类考研试题的探究,得出若已知n阶实对称矩阵A的s个互异特征值,则A可由它的任意s-1个特征子空间唯一确定这样一个结论。  相似文献   

12.
本文证明了实对称矩阵成为双正矩阵或严格双正矩阵的充分必要条件,此充分必要条件与所考虑实对称阵之主子矩阵的特阵的特征值及特征向量有关。  相似文献   

13.
谱σ={λ_1,λ_2,λ_3,0,….0}中至多有3个非零特征值λ_1,λ_2,λ_3,且λ_1≥0≥λ_2≥λ_3,λ_1+λ_2+λ_3=0,在某些特殊情况下,构造n×n阶对称随机矩阵使其以σ为谱的特征值反问题虽已解决,但当n是奇数时,以σ为谱的n×n阶对称随机矩阵是不存在的。  相似文献   

14.
本文给出了双对称矩阵的定义,并讨论了双对称矩阵的几个性质。  相似文献   

15.
讨论了线性流形上实对称矩阵的左右特征值反问题解存在的充分必要条件,并给出了通解表达式.对于给定的矩阵,得到了它的加权最佳逼近解的表达式.  相似文献   

16.
解决了在什么条件下可以找到实数c=(c1,c2,...cn)使得矩阵A ∑nt=1ctAt的特征值是已知实数λ1,λ2,...λn--(GH)问题并利用Greschgorin圆盘定理、不动点理论给出了有效的证明.  相似文献   

17.
研究四元数体上矩阵的特征值估计问题,得到了四元数方阵特征值的估计定理,在估计定理的基础上提出了对角线元素是实数的四元数方阵的特征值不等式。  相似文献   

18.
蔡崇春 《安康学院学报》2004,16(6):66-68,76
利用二次规划对实对称矩阵的所有特征值给出了上下界的估计.  相似文献   

19.
求矩阵特征值的一种分治法   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出一种求实对称三对角矩阵特征值问题的数值方法——分治法,并结合Householder矩阵将分治法思想推广到实对称矩阵特征值的求解上。并构造了具体的算法实现步骤。  相似文献   

20.
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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