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两个矩阵和的{1,3}-逆与{1,4}-逆
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作者 张凤霞 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期136-139,共4页
利用矩阵的秩方法与广义Schur补的最大秩与最小秩,研究两个矩阵和的{1,3}-逆与{1,4}-逆分别与各个矩阵的{1,3}-逆与{1,4}-逆的和之间的关系.得到{A^((1,3))+B^((1,3))}={(A+B)^((1,3))}以及{A^((1,4))+B^((1,4))}={(A+B)^((1,4))}成立... 利用矩阵的秩方法与广义Schur补的最大秩与最小秩,研究两个矩阵和的{1,3}-逆与{1,4}-逆分别与各个矩阵的{1,3}-逆与{1,4}-逆的和之间的关系.得到{A^((1,3))+B^((1,3))}={(A+B)^((1,3))}以及{A^((1,4))+B^((1,4))}={(A+B)^((1,4))}成立的充要条件. 展开更多
关键词 {1 3}-逆 {1 4}-逆 广义SCHUR补 最大 最小 矩阵秩方法
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两个线性模型间最优线性无偏预测的等价性(英文)
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作者 刘永辉 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第5期522-532,共11页
设M_1和M_2是两个带有预测量的线性模型,通过使用矩阵秩方法,本文给出了模型M_1下预测量的最优线性无偏预测同时也是模型M_2下的最优线性无偏预测的充分必要条件.作为这个结果的应用,我们给出了两个线性混合模型间最优线性无偏预测等价... 设M_1和M_2是两个带有预测量的线性模型,通过使用矩阵秩方法,本文给出了模型M_1下预测量的最优线性无偏预测同时也是模型M_2下的最优线性无偏预测的充分必要条件.作为这个结果的应用,我们给出了两个线性混合模型间最优线性无偏预测等价性的充分必要条件. 展开更多
关键词 一般线性模型 混合线性模型 最优线性无偏预测 矩阵秩方法
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行块矩阵M-P逆的充要条件 被引量:1
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作者 李晓彬 刘永辉 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2008年第21期233-236,共4页
通过使用矩阵秩方法,证明了如下结果:[A,B]+=[αA+βB+]βAA*αBB*.[A,B][A,B]+=αAA++βBB+R(A)=R(B).这里,α+β=1,α>0,β>0.这两个结果是2007年田永革在国际线性代数学会会刊中获得的相应结果的推广.
关键词 Moore—Penrose广义逆 矩阵秩方法 代数 数学教学
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