一类矩阵方程组带有子矩阵约束的最小二乘中心对称解

约束矩阵方程问题在控制理论、振动理论、工程和科学计算等领域具有重要应用.基于共轭梯度法的思想,本文构造了一种算法,以寻求一类矩阵方程组的带有子矩阵约束的最小二乘中心对称解.在没有舍入误差的情况下,该算法经过有限步迭代得到了矩阵方程组带子矩阵约束的最小二乘中心对称解,而且,通过选择一种特殊的初始矩阵,得到了矩阵方程组的带子矩阵约束的最小范数最小二乘中心对称解.数值实验显示该算法具有较快的收敛速度.

子矩阵约束下的埃尔米特广义反汉密尔顿矩阵特征值反问题及其最佳逼近

该文研究了子矩阵约束下埃尔米特广义反汉密尔顿矩阵特征值反问题,得到了该问题解的表达式.证明了该约束下其最佳逼近解的存在性和唯一性,建立了其最佳逼近解,并给出了求最佳逼近解的数值算法和算例.

主子阵约束下广义自反矩阵的广义特征值反问题

利用矩阵的奇异值分解和商奇异值分解,建立子矩阵约束下广义特征值反问题的广义自反解存在的充分必要条件,并给出通解的表达式.对任意给定矩阵的最佳逼近问题,得到了最佳逼近广义自反解,并对最佳逼近解进行扰动分析.

子矩阵约束下广义反中心对称矩阵的广义特征值反问题

讨论了广义特征值反问题在子矩阵束约束下的广义反中心对称解及其最佳逼近问题。应用矩阵对的商奇异值分解,导出了该问题有广义反中心对称解的充要条件及有解情况下的通解表达式,证明了最佳逼近问题解的存在性与唯一性,并得到了最佳逼近解的表达式。

结构动力模型更新中带有子矩阵约束的逆特征值问题

在结构动力分析中,由有限元模型得到的数值解往往与振动测试得到的值不一致,从而依据测量值更新现有的模型是很有必要的.本文研究了结构动力模型更新中的一类带有子矩阵约束的对称矩阵的逆特征值问题.方法借助于子空间的基将约束问题转化为非约束问题.给出了该逆特征值问题有解的充分必要条件和通解的表达式.基于逆特征值的结论,又讨论了一最佳逼近问题,得到了此问题可解的条件,并给出了最佳逼近解的表示.

中心主子阵约束下广义反中心对称矩阵的二次特征值反问题

利用矩阵的奇异值分解和商奇异值分解,建立了中心主子阵约束下二次特征值反问题的广义反中心对称解存在的充分必要条件,并给出了通解的表达式.进而,考虑了对任意给定矩阵的最佳逼近问题,得到了最佳逼近广义反中心对称解.

子矩阵约束下的双中心矩阵反问题及其最佳逼近

利用矩阵的奇异值分解及标准相关分解,建立子矩阵约束下双中心矩阵反问题解存在的充分必要条件,并给出了通解的表达式.进而得到了对任一给定矩阵的最佳逼近.

子矩阵约束下矩阵方程组的双对称最小二乘解

矩阵方程组l∑j=1在控制与系统领域中具有广泛应用.该文构造了一种算法求解这个矩阵方程组,其中X_j∈R^(n_j×n_j)(j=1,2,…,l)为带有特殊中心主子矩阵约束的双对称矩阵.在没有舍入误差的情况下,该算法经过有限步迭代得到[X_1,X_2,…,X_l],使得t∑i=1||l∑j=1A_(ij)X_jB_(ij)-C_i||=min.实例表明这种方法是有效的.

一类矩阵方程的最佳逼近解

利用矩阵的奇异值分解和商奇异值分解,建立了子矩阵约束下的矩阵方程XAX=B解存在的充分必要条件,并给出了通解的表达式。进而,考虑了对任一给定矩阵的最佳逼近问题,得到了最佳逼近解。

子矩阵约束下矩阵反问题的对称解及其最佳逼近

利用矩阵的奇异值分解,建立了子矩阵约束下的矩阵反问题 AX=B 对称解存在的充分必要条件,并给出通解的表达式。进而,考虑了对任一给定矩阵的最佳逼近问题,得到了最佳逼近解。

主子矩阵约束下矩阵反问题X^TAX=B的对称解及其最佳逼近

利用矩阵的奇异值分解和商奇异值分解,建立子矩阵约束下的矩阵反问题XTAX=B对称解存在的充分必要条件,并给出了通解的表达式,得到了最佳逼近对称解.

子阵约束条件下一类矩阵方程的对称半正定解

研究了下列问题:给定X∈Rn×p,B∈Rp×p,A0∈SRn× n>0(p<n),求子阵约束条件下n×n阶对称半正定矩阵A,使得XTAX=BTB s.t.A([1,r])=A0,其中A([1,r])是矩阵A的r×r阶主子阵.讨论了该问题有解的充要条件,并在有解时,给出了通解的一般表达式.

基于商奇异值分解的一类二次特征值反问题

讨论二次特征值反问题在主子阵约束下广义反自反解及其最佳逼近问题。利用矩阵的奇异值分解和商奇异值分解,建立了在主子阵约束下广义反自反矩阵解的充要条件,并给出了其通解的表达式。进而考虑了其最佳逼近问题解的存在性与唯一性,得到了最佳逼近解的表达式。

实子矩阵约束下矩阵方程AX=B的共轭梯度迭代解法

本文研究了实子矩阵约束下矩阵方程AX=B及其最佳逼近的共轭梯度迭代解法.首先运用矩阵分块将原方程AX=B转换为2个低阶方程,利用共轭梯度的思想构造迭代算法;然后证明了算法的有限步终止性;最后给出数值实例验证算法的有效性.

中心主子阵约束下矩阵方程AX=B的双对称解

中心主子阵是指划去周边相同的行和列所得的主子阵。从中心主子阵扩充到双对称矩阵是有效和自然的一种矩阵扩充。通过分析双对称矩阵以及中心主子阵的结构,不仅给出了方程AX=B在中心主子阵约束下有双对称解的充分必要条件,而且给出了通解的表达式。在此基础上,也给出了最佳逼近问题的解的表达式。

子矩阵约束下矩阵方程的中心对称最小二乘解

研究了一类矩阵方程在子矩阵约束下的中心对称最小二乘解,给出了求解该问题的具体算法,并证明了算法的收敛性,数值实验证明该算法是行之有效的。

带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿矩阵迭代解

针对带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿结构矩阵解问题,给出了一种共枙梯度迭代算法。首先提出了带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘问题及其最佳逼近问题;然后分别给出了基于共轭梯度的迭代算法,证明了算法的收敛性。对于任意初始约束矩阵,在不存在舍入误差的情况下,用该迭代算法可以在有限步迭代中得到迭代解。最后,给出了一个数值实例,数值实例证明了所提算法的有效性。

约束矩阵方程的Hermitian解的共轭梯度迭代算法

本文讨论矩阵方程在子矩阵约束下的Hermitian解的共轭梯度迭代算法,先转化成两个低阶方程,然后利用共轭梯度思想分别构造出低阶方程的共轭梯度迭代算法,运用算法求出矩阵方程的Hermitian解及最佳逼近,最后给出了数值实例来验证算法的有效性.

子矩阵约束下的反对称阵特征值反问题

矩阵的特征值反问题在结构设计、振动系统参数识别和自动控制等领域具有广泛应用。给出了子矩阵约束下反对称矩阵反问题解的一般表达式,并且给出了解的最佳逼近解。

一类单变量非线性方程特殊约束的In-N-MCG算法

本文基于Newton迭代算法和修正共轭梯度法,构造出一种计算单变量非线性矩阵方程ATX-1A=B的子矩阵约束对称解的新迭代算法,称为Inexact-Newton-MCG算法。利用Newton算法计算非线性矩阵方程的子矩阵约束对称解,应用修正共轭梯度法计算由Newton算法迭代出的线性矩阵方程。数值算例表明,Inexact-Newton-MCG算法是有效的。