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作者

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检索条件"主题词=复矩阵"
167 条 记 录,以下是1-10 订阅
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基于动力学方程求解复矩阵特征值问题的并行实现
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计算机学报 2002年 第7期25卷 716-722页
作者: 黄祖兰 蒋耀林 陈明敏 林小拉 贝尔实验室(中国) 北京100080 西安交通大学理学院 西安710049 香港城市大学创意媒体学院 香港城市大学计算机科学系
该文提出了一种利用动力学方程求解特征值及其特征向量的并行实现方法 .方法的原理为 :首先将特征值问题通过优化技术转化为一个非线性动力学系统的求解问题 ,然后利用电路模拟中的波形松弛法并行计算这组动力学方程的解 .该方法能够... 详细信息
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复矩阵乘的快速算法
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湖南师范大学自然科学学报 2001年 第4期24卷 21-24页
作者: 田泽荣 成礼智 湖南师范大学计算机系 中国长沙410081 国防科技大学数学系 中国长沙410073
介绍了文献 [1]中一类复矩阵乘的快速算法 ,提出并证明了这类矩阵的 2个重要性质及相关的结论 ,同时给出了另一类复矩阵矩阵乘快速算法 ,其算法杂性与 [1]相同 .
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复矩阵卷积算子F
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科学通报 1991年 第1期36卷 77-78页
作者: 曾学刚 吴万春 西安电子科技大学 西安710071
双频激励非线性稳态电路的分析是目前电路机助分析(CAA)中的一个难题。若直接采用单频激励分析中常用的谐波平衡法(HBM),由于两个激励频率f_1和f_2的随意性,在对非线性子电路的电流响应i(t)进行傅里叶变换求其频域交调矩阵{I(m,n)}时... 详细信息
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复矩阵正定性的进一步拓广
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数学杂志 1992年 第3期12卷 354-358页
作者: 冯慈璜 杭州大学
实对称矩阵的正定性的研究已取得丰富的成果,并为众多学科所应用。随着应用问题的研究对实矩阵的正定性已有种种推广[1][2][4]。特别[2]对正定 Hemite 阵作了推广。本文对复矩阵的正定性概念予以进一步拓广,建立了若干有趣的结果。
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复矩阵的对角相似矩阵的范数的一个估计(英文)
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应用数学 1994年 第2期7卷 151-154页
作者: 王新民 中国金融学院 北京100029
本文证明,对于任何复矩阵A,存在对角相似矩阵=(_(ij))使得||||_∞0为任意给定的;如果A不可约,则可进一步使∑|_(ij)|=||||_∞=ρ(|A|)i成立。
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复矩阵谱半径的一个逼近性质
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数学的实践与认识 1989年 第4期19卷 78-82页
作者: 杨尧菊 湖北教育学院
本文提出与矩阵追迹有关的一个数列,并证明了用此数列逼近矩阵谱半径的一个定理,估计了误差的阶数,同时提供了谱半径的一个近似算法.
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复矩阵截断奇异值分解的一类混合算法
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数学物理学报(A辑) 2022年 第6期42卷 1898-1921页
作者: 张玉心 侯文婷 周学林 李姣芬 桂林电子科技大学数学与计算科学学院 广西应用数学中心(桂林电子科技大学)广西高校数据分析与计算重点实验室广西桂林541004 云南大学数学与统计学院 昆明650000
截断奇异值分解是一类非常重要的矩阵分解,其在病态模型问题分析等领域有广泛的应用.该文主要研究复矩阵截断奇异值分解的有效算法,将问题转化为Stiefel乘积流形上的黎曼优化问题,进而设计基于乘积流形的黎曼混合牛顿法求解.为有效求... 详细信息
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复矩阵截断奇异值分解和一类Lyapunov方程低秩解的有效算法
复矩阵截断奇异值分解和一类Lyapunov方程低秩解的有效算法
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作者: 刘月园 桂林电子科技大学
学位级别:硕士
截断奇异值分解是一类非常重要的矩阵分解,常被用于解决病态模型问题.在病态模型问题中,模型的病态性主要体现在系数矩阵的小奇异值对参数及其方差的放大.截断奇异值法的基本思想是将这些小的奇异值截掉并重构系数矩阵以削弱模型的病态... 详细信息
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复矩阵奇异值的单边Jacobi型方法
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高等学校计算数学学报 1996年 第4期18卷 293-299页
作者: 征道生 艾克凤 华东师范大学数学系 华东师范大学数学系 上海 200062
Rijk于1989年较详细地讨论了实矩阵奇异值分解(SVD)的单边Jacobi法;并指出在串行环境下,单边Jacobi法与流行的Golub-Reinsch法是竞争的对手,由于Jacobi型方法具有高度并行性,因而在并行环境下,单边Jacobi法就更具吸引力了.
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一般复矩阵特征根和特征矢量求解及运用
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机械设计与研究 2010年 第4期26卷 12-14页
作者: 王磊 董文俊 西安理工大学选培办 西安710048 西北工业大学航空学院 西安710072
颤振方程在频率内的求解方法是通过状态方程中实矩阵的特征根和特征矢量求解来完成的。通过直接求解颤振方程中的复矩阵来计算颤振频率和颤振速度的,同时详细推导了一般复矩阵的特征根和特征矢量的计算过程。最后利用复矩阵求解特征根... 详细信息
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