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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
初等r—分块循环矩阵的几个性质   总被引:1,自引:1,他引:0  
将给出初等r-分块循环矩阵可逆的充要条件及逆矩阵的表达式;对奇异的初等r-分块循环矩阵给出A的一个反射g-逆表达式,特别当│r│=1,给出A的Moore-penrose广义逆矩阵表达式。  相似文献   

2.
我们解答了一个Vaserstein的公开问题;给定任意整数p,及Mn.Z中矩阵A,是否存在M.Z中矩阵x与y,使得A=x+y,且det(x)=p=det(y)?我们的解答是:若n为偶数,则答案总是肯定的,而当n为奇数时,则答案是肯定的当且仅当2P被A中所有元的最大公因数整除。  相似文献   

3.
本文论述了Fischer-Tropsch台成反应研究的意义及其重要性.概述了Fischer-Tropeh合成反应机理研究中的几种主要反应机理模型的内容,最后讨论了Fischer-Tropsch合成反应机理研究中存在的问题及未来研究方向.  相似文献   

4.
四元数矩阵的右特征值与三种奇异值的一些不等式   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出了四元数矩阵的右特征值与三种奇异值的一些不等式。这结结果推广、改进了Michael I.Gil,T.Ando和C.K.Li的相应结论。  相似文献   

5.
给出了四元数矩阵的右特征值与三种奇异值的一些不等式。这些结果推广、改进了MichaelI.Gil,T.Ando和C.K.Li的相应结论。  相似文献   

6.
M矩阵在矩阵论的研究中极为重要,并在很多学科中得到了广泛的应用N矩阵是与M矩阵关系密切的一类矩阵.本文在文献的基础上给出了N矩阵及逆N阵的Hadamard的不等式,并分别给出了证明  相似文献   

7.
将给出初等r分块循环矩阵可逆的充要条件及逆矩阵的表达式;对奇异的初等r分块循环矩阵给出 A 的一个反射g逆表达式,特别当|r| = 1 ,给出 A的 Moorepenrose 广义逆矩阵表达式  相似文献   

8.
使用Fisher公式,得到了因子分析模型和重复测量模型中有关对矩阵微商的公式.  相似文献   

9.
在介绍实Schur分解定理和Householer矩阵的定义基础上,先将实一般矩阵A通过Househoider矩阵转换成上Hessenberg矩阵H,再通过Francis QR法。即一种两步带有位移的OR法,将不可约的实Hessenberg矩阵H化料实Schur形,最后得到矩阵A的复(或实)特征值。如果在变换这前或变换过程之中发现上Hessenberg矩阵H可约,便将其分解成若干个不可红约的Hess  相似文献   

10.
矩阵方程AXB+CYD=E的解(Ⅱ)   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用矩阵的Moore-Penrose逆,给出了含两个未知矩阵X和Y的矩阵方程ADB+CYD=E有解的通解.  相似文献   

11.
本文以 P~n 上反对称线性泛函为工具。给出 detA 的一种公理化定义,论证了与传统定义 detA= 的等价性.  相似文献   

12.
基于VPBF网络的直接自适应逆控制方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
神经网络技术在非线性系统自适应控制器的设计中已得到广泛应用,但常见的神经网络存在着各种各样的缺点。为了改进自适应逆控制方法,同时克服一般神经网络的缺点,构造了一种结构简单的改进型VPBF网络,并将其引入自适应逆控制。利用该网络结构选择和参数选择上的优势,离线确定网络的初始规模和权值,在线学习非线性系统的逆,实现了一种非线性系统的直接自适应逆控制策略。仿真结果显示该控制系统能有效地克服扰动,有良好的鲁棒性能。  相似文献   

13.
针对误差分散半调图像,提出了一种基于自适应中值滤波的逆半调算法。该算法是在传统低通滤波逆半调算法基础上进行改进,先用一个大小为11×11、方差为1.3的高斯低通滤波器对半调图像A进行平滑处理,利用自适应中值滤波器得到图像B,在平滑非脉冲噪声的同时试图保留细节;然后通过带通滤波器得到图像B的边缘,并对边缘进行去噪增强处理,得到边缘图像F;最后把处理后的边缘图像F以一定的增益倍数与图像B进行线性相加,得到最终逆半调图像。试验结果表明,该算法在进行图像平滑的同时有效地保留了图像细节,处理后的图像的峰值信噪比比传统低通滤波方法高,图像的信息熵也有了提高。  相似文献   

14.
多层壁导热反问题的解析公式及其应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文给出了多层壁导热反问题的解析公式,利用该公式,给出一种通过测试多层壁的一侧边界热流通量及温度,确定另一侧边界温度或热流通量的反问题解法。该方法的优点是不需要已知多层壁的初始温度分布,文中一个算例说明了该方法是一个简单有效的方法。  相似文献   

15.
基于RBF和BP网络的机器人逆运动学求解   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的求逆运动学方法相当复杂以及一般的神经网络收敛速度慢、精度不高的缺陷,提出一种由1个RBF(Radial Basis Function)网络和2个BP(Back Propagation)网络组成的系统来解决运动学逆问题,输入数据分别通过3个并行的神经网络,对输出分别求正运动学解,计算误差,选择误差最小的作为系统的输出,其中BP网络运用LM(Levenberg-Marquardt)方法进行训练.仿真表明:该方法可以有效的解决运动学逆问题,避免了传统解法中的一些棘手问题.  相似文献   

16.
ADifferentialContinuation-RegularizationMethodforSolvingInverseProblemsofAcousticWaveEquations¥(张大力)(韩波)(刘家琦)(姜立功)ZHANGDali;H...  相似文献   

17.
To solve the inverse kinematics problem for redundant degrees of freedom (DOFs) manipulators has been and still continues to be quite challenging in the field of robotics. Aiming at trajectory planning for a 7-DOF space manipulator system, joint rotation trajectories are obtained from predetermined motion trajectories and poses of the end effector in Cartesian space based on the proposed generalized inverse kinematics method. A minimum norm method is employed to choose the best trajectory among available trajectories. Numerical simulations with the 7-DOF manipulator show that the proposed method can achieve the planned trajectory and pose under the circumstances of minimum angular velocities. Moreover, trajectory results from the proposed kinematics model and inverse kinematics method has the advantages of simple modelling, low computation cost, easy to solve and plan trajectory conveniently. The smooth and continuous joint rotation functions obtained from the proposed method are suitable for practical engineering applications.  相似文献   

18.
分块矩阵的Dra2in逆不仅在矩阵理论上被广泛研究而且在自动控制、广义系统、概率统计等方面有重要的应用.给出了当广义Schur补S=D- CADB可逆时,分块矩阵M=[A B C D]∈ C m×n(A,D是方阵)在满足下列条件之一时的Drazin逆表示;1)BCAπ=O,BDCAπ=O,D2 CAπ=O;2)CAπA2 =O,CAπBC =O,CAπBD=O,CAπAB=O.这些结果推广了文献[9-10,12]的结论.  相似文献   

19.
一种新型无荧光防塌降滤失剂的性能研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了一种新型无荧光防塌降滤失剂YW-22的性能研究情况,它是一种油深性单体和水溶性阳离子单体的共聚物。实验对YW-22的降失水效果、抑制性能、抗温性能、润滑性等指标进行了评价。室内及现场实验结果表明,YW-22有明显的降失水和防塌作用,能抗160℃以上的高温,而且润滑效果好,综合结果显示YW-22是一种性能都极佳的钻井液处理剂。  相似文献   

20.
利用矩阵的奇异值分解及张量积与拉直的性质,讨论了P-亚对称矩阵的反问题,得到了此类矩阵反问题有解的充分必要条件及通解表达式,并给出了矩阵方程解集合中与给定矩阵的最佳逼近解的表达式.  相似文献   

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