非负矩阵谱半径的估计

对非负矩阵谱半径的界值给出了一个新的估计.并引进某些自由参数,使谱半径得到了更一般的结果。     

关于M-矩阵谱半径的估计

M-矩阵是一类特殊的矩阵.运用矩阵分析理论,给出了估计M-矩阵谱半径的一种方法,并且对其相关结论略作阐述.     

（0，1）矩阵最小谱半径的界

本文讨论具有τ个零的ｎ阶（０，１）矩阵，并确定了它的最小谱半径在τ＜时的界，从而完成了τ在任何情况下的最小谱半径的界问题。     

关于亚正定矩阵的数值半径

给出了亚(半)正定矩阵数值半径计算的一个方法,该结果与文献[1]结果的使用范围互不包含,给出了其Gerschgorin型简单实用的下界估计式,以及其它有关结果。     

几类矩阵的研究及其应用

对几类矩阵进行了刻划；对于非负阵谱半径的一个重要性质￣［１］，给出了新的简单证明；作为应用，得到有重要实际意义的某些类矩阵之逆的谱半径的界的估计。     

关于Z-矩阵的修正不完全高斯-赛德尔迭代法谱半径的单调性

分析了预处理经典高斯-塞德尔迭代法过程中参向量︿的选取对迭代的影响。在0≤︿≤e的情况下,证明了对于Z-矩阵,当经典高斯-赛德尔迭代法收敛时,修正不完全高斯-赛德尔迭代法的迭代矩阵的谱半径对于︿是严格单调递减的。     

迭代法迭代阵谱半径新上界

引用双严格对角占优的概念,针对线性方程组bAx=在求数值解时常用的迭代方法,给出了Jacobi和Gauss-Seidel迭代法迭代阵谱半径的新上界,该新上界优于严格对角占优矩阵条件下得到的已有的结果,是已有结果在更广泛矩阵类条件下的推广,对相应迭代法迭代阵谱半径的估计更加精确。最后给出了数值例子说明所给结果的优越性。     

一类M-矩阵阿达玛积最小特征根的下界

讨论一个 M- 矩阵与另一个 M- 矩阵的逆的阿达玛积的最小特征根,证明了对任一矩阵B,如果 B- 1 的主对角线元素的值相等,则q( A‘B- 1) > 1n ·q( A)q( B) .     

m个方差分量的非负二次同时估计的可容许性

给出了ｍ个方差分量的模型Ｅ（Ｙｎ×１）＝Ｘｎ×ｐβｐ×１,ｃｏｖ（Ｙ）＝∑ｍｉ＝１σ２ｉＶｉ的方差分量（σ２１,σ２２,…,σ２ｍ）的非负二次同时估计可容许的一个必要条件,推广了相关论文中的结果     

关于树图的谱半径的界

给出了由边数为m、顶点数为n的简单连通图G生成的树图T(G)及邻树图T*(G)的谱半径的上界:ρ(T(G))≤det(Hr(G))1-1mρ(T*(G))≤det(Hr(G))1-1χ′(G)其中χ′(G)是图G的边色数;并指出当G Cn时,ρ(T(G))的上界可达。     

关于Perron-Frobenius定理的两个推论

根据Perron-Frobenius定理论证两个推论以及若干结果,反映了不可约非负矩阵模等于谱半径的特征值对应的特征子空间之间的关系,对相关结论略有推广.     

迭代矩阵特征值模的界

在用迭代法解线性方程组时,迭代矩阵的谱半径估计在迭代法的收敛性分析中起着重要的作用。该文对一类Baily-Crabtree型对角占优矩阵M,给出了迭代矩阵M?1N的特征值模的上下界估计。并以此为基础,在一定条件下给出了当M是α?严格对角占优矩阵时的M?1N的特征值模的上下界估计。并以具体例子说明了所得结果的有效性。     

块Jacobi迭代阵的收敛性

研究大型线性方程组迭代解法中分块ＪＡＣＯＢＩ迭代阵的收敛性。采用块矩阵分析方法和谱半径降维估计法得到块Ｊａｃｏｂｉ迭代阵收敛的实用充分条件。     

对合矩阵与对角矩阵相似的一种证法

我们利用向量组的线性相关性以及分块矩阵的运算性质给出了下列命题的另一种有趣的证法：若n阶对合矩阵A满足条件秩（A＋In）=r，则A相似于对角矩阵diag{Ir，-In-r}．这种证法连同Schmidt标准正交化方法一起，还可以用来证明：当上述矩阵A是实对称（Hermite）矩阵时，A正交（酉）相似于对角矩阵diag{Ir,-n-r}．     

对合矩阵与对角矩阵相似的一种证法

我们利用向量组的线性相关性以及分块矩阵的运算性质给出了下列命题的另一种有趣的证法:若n阶对合矩阵A满足条件秩(A In)=r,则A相似于对角矩阵diag{Ir,-In-r}.这种证法连同Schmidt标准正交化方法一起,还可以用来证明:当上述矩阵A是实对称(Hermite)矩阵时,A正交(酉)相似于对角矩阵diag{Ir,-n-r}.     

关于加权广义逆的三个矩阵乘积的不变性

利用矩阵D-AXC的最大最小秩,给出了矩阵AXC的乘积、秩以及值域的不变性,其中X为矩阵B的各种加权广义逆.