关于解矩阵方程A_(m×n)X_(n×s)=B_(m×s)

给出了矩阵方程A_(m×n)X_(n×s)=B_(m×s)的有解判别定理及其通解的显示表示,并给出了一种简便解法.     

在等价变换下矩阵的标准形的一个重要应用

[1]、[2]文中指出,用初等变换可把任意矩阵A化简为,用矩阵等式可表示成ABQ=其P,Q非奇异矩阵,并称A等价于本文利川(＊)式探求一般线性方程组Ax=b的可解性及在有解时解的结构.有定理 设A∈C~(m×n)(C~(m×n)表示复数域上mxn矩阵的全体),P,Q分别满足(＊)式的m,n阶非奇异矩阵,且Q=(q_1…q_rq_(r+1)…q_n),P~(-1)=(p_1…p_rp_(r+1)…p_m),则(i)q_(r+1)…q_n是(1)的导出方程组Ax=0的一组其础解系.     

和矩阵奇异值的极值表征

本文讨论两个m×n矩阵和的奇异值问题,给出了一个用矩阵迹的和表示奇异值之和的极值表达式。     

广义亚正定阵收敛算法

对重要矩阵类GMP={A∈Rn×n|正对角阵D,使得A0≠x∈Rn,x'(DA)x>0},用非线性规划的方法建立一个收敛算法,即使得当A∈Rnc={A∈Rn×n|A的一切主子式全为正}(这里矩阵类Rnc(∩)GMP)时,能判断是否A∈GMP;而当A∈GMP时,能具体求出满足条件的正对角阵D.     

矩阵A的中心化子可表成A的方阵多项式的充要条件

n阶矩阵A的中心化子C(A) ={B∈Pn×n|AB =BA} ,P[A] ={f(A)∈Pn×n|f(x)∈P[x] } 本文给出了C(A) =P[A] ,即A的中心化子可表成A的矩阵多项式的充要条件     

非奇异M-矩阵的新判据(英文)

在这篇短文中,我们主要证明了下列 定理1 设A=(α_(ij)=∈R~(n×n),其中α_(ij)≤0(i≠j,i,j=1,2,…,n),B∈R~((n-1)×(n-1)),α_(nn)∈R,α,β∈R~(n-1),那末A是非奇异M-矩阵的充要条件是α_(nn)>0且B-(1/α_(nn))αβ~T是非奇异M-矩阵。 根据定理1,我们能写出一个程序去判断A∈R~(n×n)是否非奇异M-矩阵,其计算工作量不超过O(n~3),而对于三对角矩阵,其计算工作量不超过2n-2。     

同顺序m×n排序问题的一种近似解法

“同顺序m×n排序问题”是指:n个零件Aj(j=1,2,……,n),要在m台机器M_i(i=1,2,……,m)上加工,并满足(1)Ai的加工顺序是相同的,即都是先在M_1上加工,再到M_2上加工,……,最后到M_m上加工。(2)每台机器在同一时间只     

一类计划排序问题确定相邻两零件次序的条件

文中考虑n个零件在m台机器上加工且在每两台机器加工时段之间存在停歇时段,以总加工时间最小为目标当零件加工同顺序的排序问题。其主要结果是将同顺序m×n排序问题中著名的越——韩条件推广到有停歇时间的问题中,得到两个确定相邻两零件次序的条件(定理4,定理5)。     

矩阵不等式AX≥B的一类反问题及其最佳逼近

讨论如下两个问题： 问题Ⅰ　给定非零向量Ｘ∈Ｒｎ,Ｂ∈Ｒｍ,求矩阵Ａ∈Ｒｍ×ｎ使得ＡＸ≥Ｂ． 问题Ⅱ　给定Ａ∈Ｒｍ×ｎ,求矩阵Ａ∈ＳＡ,使得 其中是Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数,ＳＡ表示问题Ⅰ的解集合。 给出了ＳＡ一般形式,对于问题Ⅱ,给出了解的表达式及一个数值例子。     

由一个数列单调性引发的探究

本文从数列(1+1n)n(n∈N*)和(1+1n)n+1(n∈N*)的单调性出发,探讨了数列(1+1n)n+12(n∈N*)的单调性,进而研究了数列(1+1n)n+a(n∈N*,a∈R为常数)的单调性,并得出一般性的结论.     

非搜索法测频接收机的一种新变型电路

本文提出了一种新的非搜索法测频接收机变型电路。在此接收机中利用高频信号的调相方法来减少滤波器数目。它只用(m+n)个滤波器,就可得到具有m×n个滤波器的一般分路测频接收机的频率分辨率。通过一个数值例子可以证明:它的性能胜过矩阵式接收机。     

关于多元指数型算子的一致逼近(Ⅰ)

本文主要涉及以下两方面的内容:(1)给出一类多元指数型算子的构造方法;(2)在一致逼近意义下,给出了多元指数型算子的饱和理论及逼近的等价定理,主要结果如下: A.设L_(n,m)(f;x,y,)表示二元指数型算子,则当f∈C_B(D),且满足αf/αx,αf/αy∈A,C,Loc,‖ψ~2×α~2f/αx~2‖,‖ψ~2×α~2f/αxαy‖,‖ψ~2×α~     

Leibniz公式的推广

在一元函数微积分中,我们熟知两个函数乘积求导的Leibniz公式,它可表述为:设f,g:I(R)→R是两个n次可导函数,则我们有x∈I (fg)~((n))=f~((n))(x)g(x)+C_n~1f~((n 1))(x)g′(x)+     

关于多项式最大公因式矩阵求法的补充

λ——矩阵的等价标准形定理,即 定理1任一非零的m×n的λ——矩阵A(λ)等价于其标准形r≥1,d_(i(λ))(i=1,2,…,r)是首项系数为1的多项式,且d_(i(λ))|d_(i+1)(i=1,2,…,r—1)□ 所谓λ——矩阵A(λ)与B(λ)等价即可通过一系列初等变换将A(λ)化成B(λ)。由初等变换与初等矩阵的关系得,A(λ)与B(λ)等价的充要条件是存在一系列初等阵P_1,…,P_5和Q1,…,Q_t使 P_1P_2…P_5A(λ)Q_1Q_2…Q_t=B(λ)令P(λ)=P_1P_2…P_5,Q(λ)=Q_1Q_2…Q_tm收P(λ),Q(λ)皆可逆。从而,任意的m×n的λ——矩阵A(λ)与B(λ)等价的充要条件是有m级可逆阵P(λ)和几级可逆阵Q(λ),使P(λ)A(λ)Q(λ)=B(λ)。于是,定理1的一个等价说法即任意一个非零的m×n的λ——矩阵A(λ),有m级可逆阵P(λ)和几级可逆阵Q(λ)使P(λ)A(λ)Q(λ)=D(λ).特别地,A(λ)是1×n的λ——矩阵时,有D级可逆阵Q(λ)使A(λ)Q(λ)=D_0(λ)=diag(d(λ),0,…,0),d(λ)是首项系数为1的多项式。     

当今数学最重要的问题是什么?

许多数学家会说,当今数学最重要的问题是他们正在致力于解决的问题,但在所有著名的未解决问题中,有一个问题引人注目--黎曼假设(Riemann hypothesis)。黎曼假设由德国数学家格奥尔格·弗里德里希·伯恩哈德·黎曼(Georg Friedrich Bernhard Rie-mann)于1859年提出,自那时以     

二维多目标凸规划较多解的求解方法

(其中C∈Rm×2,g(x)=(g_1(x),…,g(x))~T∈R~?,b∈R~?,g(x)(i=1,2,…,p)为凸函数)较多有效解的求解方法。 记C~i为矩阵C的第i个行向量,且 X={x∈R~n|g(x)≤b}≠φ由[2]知,若x~*是问题(1)的较多有效解,则     

黄土高原旱地果园径流集水技术经济分析

该文通过对黄土高原旱地果园经不同处理后的集流面相关的经济指标对比分析后认为：对面积为3 m×4 m、3 m×3 m的坡面进行有机硅喷涂和压实拍光处理均是提高黄土高原旱地果园经济效益的有效方式。对面积为3 m×4 m的坡面进行有机硅喷涂处理,效益最好,其9年（从造林至结果）的净现值为37 060.28元/hm²,其产出投入比最高;对面积为3 m×3 m的坡面进行有机硅喷涂,效益其次,其9年的净现值为30 408.72元/hm²;对面积为3 m×4 m的坡面进行压实拍光处理后,9年的净现值为25 198.68元/hm²。在所有处理中,对面积为3 m×3 m的坡面进行压实拍光处理的效果最差,9年的净现值为21 233.32元/hm²,但产出投入比仍较高,为4.52∶1。     

一类指数型算子的一致逼近

由文献[4]我们知道,当P(x)不同时,由齐次偏微分方程(α/αx×w(n,x,u)=n/p(x)×w(n,x,y)·(μ-x)及规范化条件integral from -∞=1 to ∞×w(n,x,u)du=1确定出的指数型算子integral from -∞=1 to ∞×w(n,x,u)f(u)·du亦不同。文[1]讨论了p(x)是至多二次的多项式时指数型算子的一致逼近问题,本文将就P(x)的更一般的情形给出一致逼近的正定理及饱和类。     

矩阵的分解及其应用

<正> 矩阵的分解是指将一个矩阵化为若干个县有良好性质的矩阵之积或和.矩阵可以作各种各样的分解,每一种分解都有重要的应用.1等价分解定理1,设rk(A_(n×m))=r,则存在非退化阵P_(n×m),Q_(m×m),使得     

一个不等式的证明与Holder不等式的推广

文[1]证明了下面这一形式优美应用广范的不等式:设a_i,b_i∈R~+(1≤i≤n),α,β∈R,γ∈R~+,且αβ>0,α-β≤γ则 本文将给出当α-β≥γ时的相应结论,即有 定理 设a_i,b_i∈R~+,(1≤i≤n),α,β∈R,γ∈R~+,且αβ>0,α-β≥γ,则