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1.
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不可约M-矩阵最小特征值的新算法
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段复建 张可村《数值计算与计算机应用》,2006年第27卷第2期
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我们利用M-矩阵与非负矩阵的关系,给出了求不可约M-矩阵最小特征值的新算法, 该算法具有计算量小,易在计算机上实现的特点,且可以达到实际需要的精度,并给出了收敛性证明．数值实验表明该算法具有可行性和有效性．
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2.
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不可约M-矩阵最小特征值的估计 被引次数：1
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章伟 黄廷祝《工程数学学报》,2004年第21卷第Z2期
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文献[1]中给出了估计弱对角占优M-矩阵的最小特征值的一些方法.本文中利用M-矩阵的最小特征值与非负矩阵谱半径之间的关系,给出了不可约M-矩阵最小特征值上下界的几个估计式.
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3.
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不可约M-矩阵最小特征值的估计
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章伟 黄廷祝《工程数学学报》,2004年第Z1期
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文献中给出了估计弱对角占优M-矩阵的最小特征值的一些方法。本文中利用M-矩阵的最小特征值与非负矩阵潜半径之间的关系,给出了不可约M-矩阵最小特征值上下界的几个估计式。
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4.
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不可约Z-矩阵最小特征值的数值算法
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刘利斌 刘焕文 殷丽霞《工程数学学报》,2010年第27卷第1期
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首先给出了不可约非负矩阵最大特征值的上下界。然后利用相似变换构造了一列相似矩阵,从而得到不可约非负矩阵最大特征值的逐步压缩的一列上下界,其极限为所要求的最大特征值。最后利用Z-矩阵与非负矩阵的关系,给出了计算不可约Z-矩阵最小特征值的一个新算法。理论上给出了收敛性证明。该算法迭代过程简单,不用计算逆矩阵,从而计算量小,占用内存少。数值实验的结果表明该算法具有可行性和有效性。
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5.
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Z-矩阵最小特征值及特征向量的数值算法 被引次数：2
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段复建 张可村《工程数学学报》,2007年第24卷第3期
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基于Z-矩阵与非负矩阵的关系,给出了不可约Z-矩阵最小特征值及特征向量的同步数值算法,数值实验表明算法是可行有效的。
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6.
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基于Perron补的Z-矩阵最小特征值界的估计
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杨志明《工程数学学报》,2011年第28卷第3期
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本文给出了估计不可约Z-矩阵的最小特征值上下界的一种简单方法,即以矩阵的广义Perron补为基础,将不可约Z-矩阵A=sI-B的最小特征值问题化为广义Perron补Ps-ρ(B)(A/Aα)的最小特征值问题,然后利用矩阵范数的性质导出了A的最小特征值界的估计式,同时也给出了非负不可约矩阵B的谱半径的一种简单估计式.
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7.
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满元素M-矩阵最小特征值的算法
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段复建 徐安农《桂林电子科技大学学报》,2002年第22卷第6期
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在许多科学领域中,诸多问题可以归结为具有特殊构造的矩阵问题,M-矩阵就是一类。在参考文献[1]中给出了正矩阵最大特征值的一种收敛算法,这种算法可以在计算机上快捷计算,并可达任意精度。而一类M-矩阵的最小特征值的算法经定理证明,可以在计算机上快捷计算,按照精度要求进行计算到满意为止。
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8.
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满元素M—矩阵最小特征值的算法
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段复建 徐安农《桂林电子工业学院学报》,2002年第22卷第6期
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在许多科学领域中，诸多问题可以归结为具有特殊构造的矩阵问题，M－矩阵就是一类。在参考文献[1]中给出了正矩阵最大特征值的一种收敛算法，这种算法可以在计算机上快捷计算，并可达任意精度。而一类M－矩阵的最小特征值的算法经定理证明，可以在计算机上快捷计算，按照精度要求进行计算到满意为止。
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9.
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具有极谱的二部竞赛矩阵 被引次数：1
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谭尚旺 张德龙《工程数学学报》,2002年第19卷第2期
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令Γm ,n 表示所有的不可约m×n二部竞赛矩阵 ,获得了如下主要结论 :(1)Γm ,n 中每个 (s,t)半正则二部竞赛矩阵的特征值的代数重数和几何重数相等 ;(2 )刻划了Γm ,n 中恰好有四个不同特征值的 (s ,t) 半正则二部竞赛矩阵 ,这些矩阵与组合设计有关 ;(3)设 lm ,n 表示 Γm ,n 中零特征值的最大代数重数 ,则lm ,n =m +n - 4 ,并给出了使该式成立的二部竞赛图的结构。
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10.
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关于正矩阵最大特征值的一种算法
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卢诚波《计算机应用与软件》,2007年第24卷第10期
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给出了估计正矩阵最大特征值的一种算法,对于非亏损的正矩阵,则给出了计算其最大特征值的一种平滑算法,该算法已编成M文件在Matlab 7.0上运行通过,验证了该算法是稳定有效的.
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11.
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一类幂p. n. p.矩阵的谱性质
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刘磊《吉林化工学院学报》,2008年第25卷第1期
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在[1]文中的基础上讨论了幂p. n. p.矩阵最大特征值m（A）的谱性质,在A的特征值为实数时给出了不可约幂p. n. p.矩阵的判定准则.
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12.
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N0-矩阵的模最小特征值的估计
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李华 屈鹏展《河南城建高等专科学校学报》,2009年第1期
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在M-矩阵和逆M-矩阵的Hadamard积的性质的基础上给出了N0-矩阵的几个性质，并讨论了N0-矩阵和逆M-矩阵Hadamard积的模最小特征值以及N0-矩阵的模最小特征值的估
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13.
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N_0-矩阵的模最小特征值的估计
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李华 屈鹏展《平顶山工学院学报》,2009年第18卷第1期
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在M-矩阵和逆M-矩阵的Hadamard积的性质的基础上给出了No-矩阵的几个性质,并讨论了N0-矩阵和逆M-矩阵Hadamard积的模最小特征值以及N-矩阵的模最小特征值的估计.
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14.
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具有奇异M-矩阵结构的非线性特征值问题的正特征向量及其牛顿迭代解
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张成毅 宋耀艳 薛子臣《纺织高校基础科学学报》,2017年第30卷第1期
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提出具有不可约奇异M-矩阵结构的非线性特征值问题有唯一正特征向量的充分条件.研究表明任意一个正数都是非线性特征值问题的特征值,并且与这些特征值相对应的正特征向量是唯一的.同时,构建数值求解此正特征向量的牛顿迭代法,并给出其收敛性.数值实验表明该迭代法是有效的.
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15.
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箭头矩阵在最小最大特征值条件下的完成问题
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陈兴同 刘文斌《中国矿业大学学报》,2012年第41卷第1期
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引入并讨论了对称箭头矩阵完成问题:在事先给定的对称箭头矩阵中嵌入一行一列使之成为新的对称箭头矩阵,并且具有指定最小最大特征值.利用箭头矩阵特征多项式之间的递归关系,给出并证明了这个问题存在惟一解的充要条件,以及解的一般公式与计算方法.同时还给出了存在非负解及均匀箭柄解的充要条件.利用该问题解决了逆特征值问题:求一个对称箭头矩阵,使它的各阶顺序主子阵具有给定的最小最大特征值.并给出该逆特征值问题解的计算方法.数值计算表明,该算法更有效.
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16.
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M矩阵与其逆的Hadamard积的特征值下界
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卢飞龙 何希勤《鞍山钢铁学院学报》,2010年第5期
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为了给出M矩阵及与其逆的Hadamard积的最小特征值的准确下界,在M.Fiedler等人研究工作基础上,结合n阶行或列严格对角占优矩阵的一些性质,给出了M矩阵及与其逆的Hadamard积的最小特征值的一个新的下界。算例结果表明,该结果优于已有的结果。
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17.
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不可约对称三对角矩阵特征值的Newton迭代算法
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谷根代《华北电力大学学报(自然科学版)》,2000年第27卷第3期
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依不可约对称三对角矩阵特征值的隔离性质，构造出具有分段严格单调性的等价模型，证明在每一单调区间内有且仅有一个根，并采用具有二次收敛的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法求解。最后，给出了算法及算例。
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18.
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Z-矩阵最小特征值界的估计
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杨志明《数值计算与计算机应用》,2011年第32卷第2期
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文章讨论了不可约Z-矩阵A=sI-B的广义Perron补P8-t（A／A[α]）与非负不可约矩阵B的广义Perron补Pt（B／B[α]）之间的关系，并由Pt（B／B[α]）给出了估计A的最小特征值上下界的一种方法．数值例子表明这种方法是行之有效的．
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19.
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关于M-矩阵Fan积最小特征值的不等式
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《中北大学学报(自然科学版)》,2018年第6期
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根据M-矩阵Fan积的性质,对两个M-矩阵Fan积最小特征值的下界做了进一步的研究.利用特征值包含域定理,给出两个M-矩阵Fan积最小特征值下界的新估计式.新估计式只依赖于两个M-矩阵的元素,计算简单易行.最后给出数值例子验证新估计式,提高了现有估计式的精度.
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20.
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基于不可区分矩阵的属性频率约简
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傅强 张天永 彭隆泽《重庆建筑大学学报》,2004年第26卷第1期
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根据不可区分关系,提出了不可区分矩阵的概念.证明了不可区分矩阵与区分矩阵的关系,指出了不可区分矩阵约简算法的优势.给出了基于不可区分矩阵的属性频率约简算法.相对于区分矩阵算法,该算法在时间和存储空间花费上都有较大的改善和提高.
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