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矩阵方程A1Z+ZB1=C1的广义自反最佳逼近解的迭代算法
杨家稳,孙合明
作者单位
杨家稳 滁州职业技术学院基础部, 安徽 滁州 239000;河海大学理学院, 江苏 南京 210098 
孙合明 河海大学理学院, 江苏 南京 210098 
摘要:
本文研究了Sylvester复矩阵方程A1Z+ZB1=C1的广义自反最佳逼近解.利用复合最速下降法,提出了一种的迭代算法.不论矩阵方程A1Z+ZB1=C1是否相容,对于任给初始广义自反矩阵Z0,该算法都可以计算出其广义自反的最佳逼近解.最后,通过两个数值例子,验证了该算法的可行性.
关键词:  Sylvester矩阵方程  Kronecker积  复合最速下降法  最佳逼近  广义自反矩阵
DOI:
分类号:O241.6
基金项目:安徽省教育厅自然科学基金资助(KJ2011B119).
AN ITERATIVE ALGORITHM FOR THE GENERALIZED REFLEXIVE OPTIMAL APPROXIMATION SOLUTIONS OF MATRIX EQUATIONS A1Z+ZB1=C1
YANG Jia-wen,SUN He-ming
Abstract:
In this paper, we present an iterative algorithm to calculate the optimal approximation solutions of the Sylvester complex matrix equations A1Z+ZB1=C1 over generalized reflexive (anti-reflexive) matrices by using the hybrid steepest descent method. Whether matrix equations A1Z+ZB1=C1 are consistent or not, for arbitrary initial reflexive (anti-reflexive) matrix Z0, the given algorithm can be used to compute the reflexive (anti-reflexive) optimal approximation solutions. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by two numerical examples.
Key words:  Sylvester matrix equations  Kronecker product  hybrid steepest descent method  optimal approximation  reflexive matrix

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