非对称正定矩阵

一、引言 以R^rpcn表示n×n实矩阵的全体，A^T代表矩阵A的转置，En指n阶单位矩阵。     

关于矩阵偏序的一致理论

本文探讨矩阵偏序的一致理论。给出的一致刻划覆盖了所有的矩阵偏序。利用这个刻划可以构造许多矩阵偏序。     

几类广义正定矩阵之间的关系及有关性质

本文得到几类广义正定矩阵之间的关系,以及这几类矩阵各自的和,平方、主子阵、逆矩阵,Schur补、行列式不等式等一些结果,并提出几个有待解决的问题。     

线性矩阵方程(ATXA,BTXB)=(C,D) 的反对称解

利用矩阵对[A，B]的商奇异值分解(QSVD)，建立了线性矩阵方程(A^TXA，B^TXB)=(C，D)反对称解存在的充分必要条件，并给出了通解的表达式，同时导出了此方程的最小二乘反对称解的表达式。     

矩阵方程ATXA=B的反对称正交反对称最小二乘解

通过广义奇异值分解定理,得到了矩阵方程ATXA=B的反对称正交反对称最小二乘解表达式,同时导出了在相应解集中与已知矩阵最佳逼近的最小二乘解和矩阵方程的最小范数解.     

关于Schur补与逆M—矩阵问题的讨论

本文指出Ｌ．Ｎ．Ｉｍａｎ关于Ｓｃｈｕｒ补和逆Ｍ－矩阵问题的一些主要结果是错误的，我们修正了这些错误。     

矩阵方程A~T X A=B的反对称正交反对称最小二乘解

通过广义奇异值分解定理.得到了矩阵方程ATXA=B的反对称正交反对称最小二乘解表达式,同时导出了相应解集中与已知矩阵最佳逼近的最小二乘解和矩阵方程的最小范数解。     

关于Schur补与逆M─矩阵问题的讨论

本文指出Ｌ．Ｎ．Ｉｍａｎ关于Ｓｃｈｕｒ补和逆Ｍ－矩阵问题的一些主要结果是错误的，我们修正了这些错误。     

埃尔米特广义汉密尔顿矩阵的广义逆特征值问题

本文利用埃尔米特广义汉密尔顿矩阵的性质与矩阵的分解理论,导出了埃尔米特广义汉密尔顿矩阵的广义逆特征值问题解的一般表达式。进而运用希尔伯特空间的逼近理论,对任意给定的n阶复矩阵对,证明相关最佳逼近解的存在性与惟一性,得到了最佳逼近解的表达式。     

一类对称正交反对称矩阵反问题

设P是n阶对称正交矩阵,如果n阶矩阵A满足AT=-A和(PA)T=-PA,则称A为对称正交反对称矩阵。讨论了问题IPLS:给定n阶矩阵 A,n×m矩阵X和B,求n阶对称正交反对称矩阵A使得‖AX-B‖F=min和‖ A-A‖F=min。给出了该问题解的表达式及其数值方法,并将所得结果应用于研究对称正交反对称矩阵特征值反问题。     

对称Loewner型矩阵三角分解的快速算法

给出了对称Loewner型矩阵三角分解的快速算法，所需计算量为O（n^2)。一般矩阵三角分解的计算量为O（n^3)。     

构造对称和反对称M带正交小波滤波器的新方法

本文给出了构造M带对称和反对称的正交小波滤波器的新方法。该方法优点是计算简单,只需要解一些二次方程组。最后,得到了对称和反对称M带正交小波实系数滤波器组和复系数滤波器组。     

一类混合型Lyapunov矩阵方程的对称正定解

本文研究了一类混合型Lyapunov矩阵方程的对称正定解问题。首先将此方程转化为等价的含参矩阵方程,然后运用矩阵分解和紧凸集上不动点定理,给出了方程具有对称正定解的一些必要和充分条件:其次建立两种求方程对称正定解的参数迭代算法,分析了迭代的收敛性及参数的选取方法,并指出这两种算法的适应性和特点;数值算例表明上述算法的可行性和有效性,并对比出两种迭代的敛速。     

对称矩阵反问题的总体最小二乘解

最小二乘法是近年来求解对称矩阵反问题的一种常用方法,但因系数矩阵常常存在误差,方法本身具有很大的局限性.鉴于此,本文提出并讨论了对称矩阵反问题的总体最小二乘解,给出了解的一般表达式;证明了最佳逼近问题解的存在唯一性,给出了其具体表达式及数值算法,并将数值结果应用于求解对称矩阵反问题.     

分裂四元数矩阵方程$AXB+CYD=E$的最小二乘$\eta$-埃尔米特解问题

分裂四元数矩阵方程求约束解问题在数学研究和物理应用中有重要的科学意义,针对分裂四元数矩阵的范数定义所造成的最小二乘解求解困难问题,研究了分裂四元数矩阵方程$AXB +CY D = E$的最小二乘$\eta$-埃尔米特解。首先定义分裂四元数反对合变换和$\eta$-埃尔米特矩阵,其次引入分裂四元数矩阵的Frobenius范数,通过基于分裂四元数矩阵的复表示,解决最小二乘解的求解困难问题。最后利用矩阵的Moore-Penrose广义逆以及Kronecker积,推导出分裂四元数矩阵方程的最小二乘$\eta$-埃尔米特解以及唯一极小范数解的表达式。数值实验验证了该方法的可行性。     

矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解及其最佳逼近的迭代算法

本文建立了求矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的迭代算法。在不考虑舍入误差时,对任意给定的初始中心对称矩阵,该算法能够在有限步迭代后得到此方程的中心对称最小二乘解。当选取特殊的初始矩阵时,可得到极小范数中心对称最小二乘解。另外,在上述解集合中也可得到给定矩阵的最佳逼近矩阵的表达式。     

Hankel矩阵及其逆矩阵的快速三角分解算法的改进

本文改进了求Hankel矩阵及其逆矩阵三角分解的Chun-Kailath快速算法,减少了该算法的计算量,提高了精度。