矩阵的Γ逆与一类方程组的解

讨论了矩阵的Γ逆 ,对于线性方程组APx =b,A关于P的Γ逆起着通常广义逆对于线性方程组Ax =b所起的类似的作用     

矩阵的г逆与约束的线性方程组

把D~■看成Γ(=D~■环,定义A∈D~(mxn)的Γ广义逆.对于约束线性方程组Ax=b,x∈S,A的关于S上正交射影子P的Γ逆A_P~+起着通常广义逆对于线性方程组所起的类似的作用.     

广义逆下线性方程组的解结构及其推广

当rank(A)=rank(A,b)时,线性方程组Ax=b有解。利用广义逆矩阵表述了线性方程组的解并推广到矩阵方程的情形。     

广义逆在最小二乘问题求解中的应用

文中应用矩阵的广义逆讨论了相容线性方程组Ax=b的解,并用Penrose广义逆给出了矛盾方程组Ax=b的最小二乘解及极小范数最小二乘解的Moore-Penrose逆表示。     

四元数体上的广义逆矩阵及其在解线性方程组中的应用

本文将复数域上的广义逆矩阵推广到了四元数体上,并分别讨论了减号逆,最小二乘广义逆,极小范数广义逆,加号逆或Moore-Penrose广义逆在解四元数体上的线性方程组Ax=b中的应用。     

基于QR分解的线性方程组Ax=b解的结构

基于QR分解，运用列正交矩阵的定义和最小二乘广义逆的定义，得到线性方程组Ax=b解的几个性质．     

Moore-Penrose广义逆矩阵的一些性质

给出Moore -Penrose广义逆矩阵的一些性质 ,不相容线性方程组AX =b ,当A发生扰动E =(0 ,… ,a ,… ,0 ) ,b发生扰动Δb时 ,最小范数最小二乘解的扰动估计。     

矩阵A的广义逆A_(T，S)~((2))快速并行算法

提出了计算广义逆AT,S^（2）的一个并行算法，并且证明了理论结果：广义逆AT,S^（2）的并行计算复杂性，一般约束线性方程组Ax=b，x∈T，b∈R（A）求解，和计算m＋n-h阶矩阵A的特征多项式和行列式有同样的增长率，其中h=rank（G），R（G）=T和N（G）=S．     

亏秩线性最小二乘问题的AOR迭代法的半收敛性

本文研究了找不相容线性方程组Ax=b的极小范数最小二乘解x=A^＋b的AOR迭代法．利用广义逆矩阵的知识，我们给出了AOR法的迭代阵Br，ω半收敛的充分必要条件，并且给出了文[8]与[9]中几个主要定理的较简单的证明．     

广义逆矩阵简介

§1、g-逆对于每一个非异的 n 喻方阵 A,必有逆矩阵 A~(-1)。它是以确定的关系AA~(-1)=A~(-1)A=I_n与 A 相伴的唯一的 n 阶方阵。n 个未知数 n 个方程的线性方程组 Ax=b,当 A 非异时,其唯一解可由 A~(-1)表为 x=A~(-1)b。当系数矩阵 A 为任意矩阵(包括奇异的方阵和 mn的 m×n 矩阵)时,方程组 Ax=b的解是否也可以通过一个与 A 以某种恰当的关系相伴的矩阵表示出来呢?下述定理肯定地回     

《广义逆与约束矩阵方程的理论、应用及计算》项目通过市教委结题

2008年3月11日,在我校召开上海市教委科技发展基金项目《广义逆与约束矩阵方程的理论、应用及计算》结题会,结题会由学校科学技术处主持,项目负责人孙吉力副教授代表项目组作项目研究报告。项目研究利用GAG的{1}逆给出了的一种新的表示式,推广了Zlobec公式,另外,借助于子阵的逆,得到了的另一种新的表示式。探索了矩阵方程AXB=D,R(X)T,N(X)的数值解及其解的敏感性问题,得到了上述约束矩阵方程,通过适当分裂求解的一种迭代方法,推广了通过适当分裂求解约束线性方程组Ax=b,xT的迭代方法和Winkler、JI Jun等关于非奇异线性方程组Ax=b的解、线性最小二乘问题及加权线性最小二乘问题解的敏感性研究成果。《广义逆与约束矩阵方程的理论、应用及计算》项目通过市教委结题     

周期pq的二阶广义分圆二元序列的自相关值分布和2-adic复杂度

对于2个不同的奇素数p和q,周期n=pq的二元广义分圆序列S=S(a,b,c)((a,b,c)∈{0,1}³)具有良好的自相关性质.在一些情况下，其有理想自相关或最优自相关.基于群环语言和群环R=Z[Г](Г是n阶循环群)上的二次高斯和版本，用一种统一的方法确定了所有(a,b,c)∈{0,1}³时的二元序列S=S(a,b,c)的自相关值分布和2-adic复杂度.     

求逆矩阵方法的进一步研究

在逆矩阵、线性方程组及分块矩阵有关知识的基础上，文中给出求逆矩阵的另外一些方法，即（1）利用线性方程组降矩阵；（2）由AB＝E，则A^-1=B；（3）分块求逆法。     

略论线性方程组解的误差估计

由于计算机计算时会出现舍入误差和舍位误差,因此用计算机解线性方程组Ax=b(A∈Cn×n,b∈Cn)时就不可避免地会有计算误差,本文借助矩阵范数和向量范数的概念,结合矩阵幂级数的有关结论,给出了线性方程组Ax=b(A∈Cn×n,b∈Cn)解的绝对误差和相对误差的四个上界.     

用基于矩阵正常分裂的迭代法求解长方或奇异线性方程组

本文证明了对于长方或奇异的线性方程组Ax=b,可以基于系数阵A的适当的正常分裂A=M-N,构造收敛的迭代矩阵MT,S^（1,2） N,使得迭代xj＋1=MT,S^（1,2） Nxj＋MT,S^（1,2） b对任何x0均收敛到Ax=b的一个解x∞≡limxj j→∞=（I-MT,S^（1,2） N）-1MT,S^（1,2） b=AT,S^（1,2）b.     

广义逆的连续性与最小二乘问题的扰动分析

主要论述了Moore—Penrose广义逆的连续性需要满足的条件，以及在保秩的前提下，对线性方程组(A δA)(x δx)=b δb的最小二乘问题的扰动进行了定性分析。     

Cauchy方程组极小范数最小二乘解的快速算法

对于秩为n的m×n阶Cauchy矩阵C,通过构造特殊分块矩阵并研究其逆矩阵的三角分解,进而间接地得到了线性方程组Cx=b的极小范数最小二乘解的显式表达式及其快速算法,所需运算量为O(mn)+O(n2),而通常构造法方程组的方法所需运算量为O(mn2)+O(n3),用正交化法虽然避免了构造法方程组,但所需的运算量更大些.     

非齐次线性方程组的半正解

线性方程组的不带负分量的非零解向量称为正半解.本文给出非齐次线性方程组AX=b(b≠0)的半正解结构,进而得到该类线性方程组有半正解的充分条件和必要条件以及唯一半正解的充要条件.该问题在有关计谋问题的数学体系中得到应用.     

广义逆A_T~((2)),S的扰动理论(英文)

建立了广义逆A(2 )T ,S的扰动理论 .这个理论是建立在一个有用分解式的基础之上 .当 (W )条件成立且‖B -A‖很小时 ,对任意的乘法矩阵范数 ,给出了‖B(2 )T ,S-A(2 )T ,S‖的估计 .在类似的条件下 ,也给出了一般的约束线性方程组 :Ax =b ,x∈T(其中b∈AT ,dimT =dimAT)唯一解的扰动界 ,推广了相应的结论 .     

一类四元数矩阵方程的最小二乘解

利用广义自反矩阵和广义反自反矩阵的性质讨论了线性方程组AX=b和矩阵方程AX=B的最小二乘解问题.当A为广义自反矩阵或广义反自反矩阵时,可将线性方程组AX=b的最小二乘解问题化为两个较小独立的子问题;当A、B都是广义自反矩阵或广义反自反矩阵时,可将矩阵方程AX=B的最小二乘解问题化为线性方程组的最小二乘解问题,从而使这些问题的讨论得到简化.