Eigenvalue estimates and L 1 energy on closed manifolds

In this paper, we study Lichnerowicz type estimate for eigenvalues of drifting Laplacian operator and the decay rates of L1 and L2 energy for drifting heat equation on closed Riemannian manifolds with weighted measure.     

分析一道线性代数例题的解法

指出某线性代数教材中一道例题的解法存在疏漏之处,分析了其中不够严谨的地方,举例予以说明,并补充完善了原解法,介绍了推广后的相关定理.     

一类两个相同部件并联的可修系统解的渐近稳定性

研究了由一类两个相同部件并联的可修系统解的渐近性质.首先证明零不是该系统主算子的特征值,然后证明零不是该主算子共轭算子的特征值,最后证明在虚轴上除零外其它所有点都是此主算子的正则点,由此推出该系统的时间依赖解是强渐近稳定的.     

基于对数极坐标及对称循环矩阵的形状特征描述

在形状检索算法中,满足尺度和旋转不变是基本要求.本文将形状的边界用对数极坐标表示,使得形状的放缩和旋转化为简单的平移.由于计算机读取形状边界信息时与起点有关,当形状旋转时会带来边界点列的循环,影响旋转不变性.为消除边界点列循环带来的影响,本文首先证明"奇数阶对称循环矩阵,当生成元循环时,所得循环矩阵的特征值不变",在这个数学理论基础上,把形状边界点数插值到奇数,构造相应的对称循环矩阵,通过这个循环矩阵的特征值来描述形状特征,由此得到一种具有放缩旋转不变的形状检索新算法.实验表明,本文算法对运动目标和非刚性形变的形状检索具有良好的鲁棒性和快捷的运行速度,这在目标跟踪方面将发挥作用.     

具有正Ricci曲率紧Riemann流形上的第一特征值估计

M为紧致n维Riemann流形，Ricci曲率具有正下界n-1，d是M的直径，本文证明了其Laplace算子的第一特征值λ1≥π^2/d^2 n-1/2。     

一类非单调线性互补问题的高阶仿射尺度算法

In this paper, a new interior point algorithm-high-order atone scaling for a class of nonmonotonic linear complementary problems is developed. On the basis of idea of primal-dual affine scaling method for linear programming , the search direction of our algorithm is obtained by a linear system of equation at each step . We show that, by appropriately choosing the step size, the algorithm has polynomial time complexity. We also give the numberical results of the algorithm for two test problems.     

一类亚半正定矩阵的左右逆特征值问题

1．引言在工程技术中常常遇到这样一类逆特征值问题：要求在一个矩阵集合S中，找具有给定的部分右特征对（特征值及相应的特征向量）和给定的部分左特征对（特征值及相应的特征向量）的矩阵．文［2］，［3］讨论了S为。x。实矩阵集合的情形．文［4］－［7］对S为nxn实对称矩阵．对称正定矩阵，对称半正定矩阵集合的情形进行了讨论．文【川讨论了S为亚正定阵集合的情形．并提到了对于亚半正定矩阵的情形目下无人涉及，有待进一步研究．本文将对S为nxn亚半正定矩阵集合的情形进行讨论．给出了亚半正定矩阵的左右逆特征值问题有解的充要条件…     

基于信息压缩矩阵特征值映射的时变系统UD分解辨识算法

在系统辨识领域遗忘因子UD分解算法(一种通过对系统数据矩阵进行UD分解的在线辨识算法)具有对时变系统阶次和参数同步估计的优异性能,但传统的遗忘策略不能从根本上解决信息压缩矩阵数据过饱和问题,为了拓展现有UD分解算法在时变系统的适用范围,同时针对数据空间分布不均匀性,提出一种基于信息压缩矩阵特征值映射的UD分解辨识算法.从理论上分析辨识算法跟踪能力与参数估计矩阵有界性的对应关系,从而构造出一种基于信息压缩矩阵特征值映射的有界函数,特征值映射函数能够根据系统数据传递过程中信息量的大小动态调整遗忘因子,解决了参数辨识过程中数据过饱和及数据分布不均匀问题.仿真结果表明,相比于常规时变遗忘因子策略,带有特征值映射的UD分解算法能够更加准确跟踪系统参数的变化,且能够保证系统不是2N阶持续激励信号的情况下,也能对时变系统参数进行跟踪.     

自伴向量型Sturm-Liouville问题特征值λn,r的依赖性*

研究定义在区间[a,b]上的m维自伴向量型Sturm-Liouville问题.首先, 利用矩阵Pr¨ufer变换讨论该问题特征值的分布, 同时得到第n组特征值λ_n,r(n ∈ N₀, r = 1, 2, · · · , m)所对应的特征函数u_n,r(x)在区间(a,b)内恰有n个零点.然后, 研究了特征值λ_n,r分别关于算子系数和边界条件的连续依赖性. 在此基础上, 假设所有特征值都是单重的,建立了第n组特征值λ_n,r (r = 1, 2, · · · , m)关于首项系数P^-1, 势矩阵Q, 权矩阵W的微分表达式,进而讨论特征值关于P^-1, Q, W的单调性. 最后, 如果允许特征值的指标可以跳跃,则任一特征值都可以嵌入到一个连续的特征值分支中,从而证明λ_n,r关于边界条件中的参数α和β的连续可微性.