广义逆张量Padé逼近的连分式递推算法

张量指数函数已经广泛应用于控制论、图像处理和各个工程领域.鉴于此,在矩阵广义逆的基础上,首次在张量内积空间上定义一种有效的张量广义逆,从而构造张量Padé逼近的一种连分式算法.利用张量t-积成功计算张量的幂,由此递推地给出张量指数函数的幂级数展开式.在前面两个工作的基础上,利用设计的连分式算法逼近张量指数函数,其特点在于,该算法可以编程实现递推计算,而且在计算过程中不必计算张量的乘积,也不必计算张量的逆.给出的两个张量指数函数的数值实验表明,将连分式算法与目前通常使用的截断法进行比较,在不降低逼近阶的条件下,所提出算法是有效的.如果张量的维数较大,基于张量广义逆的连分式算法仍然具有一定优势.

计算张量指数函数的广义逆张量ε-算法

张量指数函数已经广泛应用于工程领域.本文得到了一种有效的张量广义逆,并以此为基础构造了广义逆张量Pad′e逼近的一种ε-算法.该算法可以编程实施递推的计算,其特点是,在计算过程中,不必计算张量的乘积,也不必计算张量的逆.给出的计算张量指数函数的数值实验显示,将本文的方法与目前通常使用的截断法进行比较,在不降低逼近阶的条件下,ε-算法能很好地降低计算复杂度,尤其是在张量的维数比较大的时候.

一类张量方程的可解性及其最佳逼近问题

研究了张量方程A*_(n)X=B具有Hermitian解X的可解性问题,其中*_(n)表示张量的Einstein积.利用张量Moore-Penrose广义逆的性质,得到了该方程具有Hermitian解的充要条件及其通解表达式.同时,在张量的Frobenius范数意义下,考虑了对于任意给定张量的最佳逼近问题,得到了它的唯一解表达式.最后,通过数值例子说明了结论的可行性.

一种新型的矩阵Padé逼近方法

在科学计算中 ,用函数的Taylor展开的部分和作为该函数的近似是一种最基本的方法 ,Pade逼近则是一种特定类型的非线性逼近 .它是Taylor多项式逼近的自然延伸 .本文通过引入矩阵的内积 ,简要介绍一种新型的矩阵Pad啨逼近———基于广义逆的矩阵Pad啨逼近 .

一类张量线性系统的可解性及其应用

给出了基于Einstein积的张量线性系统A*nX=B具有Skew-Hermitian解X的充要条件,并得到了其一般解表达式.同时,并将上述结果应用到一类张量特征值反问题,得到了相应的可解性条件和解的具体表达式.数值例子说明了所得结果的正确性和可行性.

矩阵Padé逼近的一种算法

原有的广义逆矩阵Padé逼近(GMPA),由于要计算较为复杂的行列式,计算量很大。文章将Padé逼近的一些性质推广到广义逆矩阵Padé逼近的情形,给出了广义逆矩阵Padé逼近的一个算法。

积分方程解广义逆函数值ε-算法的一种新用法

广义逆函数值Pad逼近(GIPA)被引入来求解积分方程,而广义逆函数值ε 算法是计算GIPA的一种有效递推算法。本文用函数值ε 算法求出GIPA的分母多项式的零点,然后取它的实部作为积分方程特征值的近似值,与其它算法进行了实例比较,显示出估计积分方程特征值的ε 算法的优越性。

一类张量特征值反问题的可解性条件

利用张量Moore-Penrose广义逆的性质,得到Einstein积意义下Hermitian张量特征值反问题的可解性条件及其通解表达式。同时,对于任意给定张量,考虑上述反问题约束下的最佳逼近问题,得到它的唯一解表达式。给出的数值试验证实了这些结果的可行性。