开篇:润墨网以专业的文秘视角,为您筛选了一篇严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数上界的估计范文,如需获取更多写作素材,在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享!
摘要: 设A为严格对角占优的M-矩阵,给出了A-1∞新的上界估计式,并由此给出了A的最小特征值q(A)下界的估计式.
关键词: 对角占优矩阵;M-矩阵;矩阵的无穷大范数; 上界;最小特征值
中图分类号:O 151.21
文献标志码:A文章编号:1672-8513(2012)01-0052-05
Estimation on Upper Bounds for the Infinity Norms of Inverses of Strictly Diagonally Dominant M-Matrices
LI Yanyan1, LI Yaotang2
(1. Department of Mathematics and Physics, Wenshan University, Wenshan 663000,China; 2. School of Mathematics and Statistics, Yunnan University, Kunming 650091,China)
Abstract: Some new upper bounds of A-1∞ are given, where A is a real strictly diagonally dominant M-matrix. Furthermore, the lower bound of the smallest eigenvalue q(A) of A is presented.
Key words: diagonal dominance matrix;M-matrix; infinity norms of matrices; upper bound; minimum eigenvalue
1 引言及预备知识
M-矩阵是一个有着广泛应用背景的重要矩阵类,生物学、物理学、数学和社会科学中的许多问题都和M-矩阵有着密切的联系,M-矩阵理论因其为这些问题的研究和解决提供了数学基础和工具而被许多学者关注和研究.在这些研究中严格对角占优M-矩阵A的逆矩阵的无穷大范数A-1∞的上界估计是其热点之一,已获得了一系列估计式.本文继续这个问题的研究,给出了A-1∞的上界新的估计式,这些估计式改进了文献[1]中的相应结果.
为叙述方便,先给出一些记号、定义和引理.
3 数值算例
例 设
A=8-2-1-49-4-3-411 .
应用文献[1]中定理3.2的估计式得A-1∞≤0.699;应用本文定理2的估计式(17)得A-1∞≤0.407; 应用本文定理4的估计式(20)得A-1∞≤0.35;应用本文定理6的估计式(23)得A-1∞≤0.353.事实上,应用Matlab7.1计算得[WTHX]A[WTBX]-1=0.16310.05110.03340.11000.16700.07070.08450.07410.1257, A-1∞=0.3477.
上例表明,在某些条件下定理2、定理4、定理6的估计比文献[1]的估计更为精确.
参考文献:
[1]王亚强,李耀堂,孙小军,等. A new upper bound for A-1∞ of strictly diagonally dominant m-matrix[J].山东大学学报:理学版, 2010, 45(4):43-47.
[2]陈景良,陈向晖.特殊矩阵[M]. 北京:清华大学出版社,2000.
[3]黄廷祝,杨传胜.特殊矩阵分析及应用[M]. 北京:科学出版社,2007.
[4]SHIVAKUMAR P N, CHEW K H.A sufficient condition for nonvanishing of determinants [J]. Proc Amer Math Soc,1974,43 (1) :63-66.
[5]CHENG Guanghui, HUANG Tingzhu. An upper bound for A-1∞of strictly diagonally dominant M-matrices[J].Linear Algebra and its Applications,2007,426 (2/3):667-673.
[6]高美平.M-矩阵与其逆的Hadamard积的最小特征值下界新的估计式[D]. 昆明:云南大学,2009.
(上接第43页)
参考文献:
[1]TAYLOR S J. Modelling financial time series[M]. 2th ed. New York: World Scientific Publishing,1996.
[2]ANDERSEN T G, BOLLERSLEV T. Deutsche markdollar volatility: intraday activity patterns, macroeconomic announcements and longer run dependencies[J]. Journal of Finance,1998,53(1):219-265.
[3]ANDERSEN T G, BOLLERSLEV T, DIEBOLD F X, et al. The distribution of exchange rate volatility[J]. Journal of American Statistical Association,2001,96(453):42-55.
[4]周伟. MATLAB小波分析高级技术[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,2006.
[5]李媛. 小波变化及工程应用[M]. 北京:北京邮电大学出版,2010.
[6]钱舒. 小波在股市数据分析中的应用[J]. 经济数学,1999,19(4):80-84.
[7]袁修贵,侯木舟. 小波分析在证券分析中的应用[J]. 中南工业大学学报,2002,33(1):103-106.
[8]欧阳亮. 基于小波分析与神经网络的汇率组合预测研究[D]. 长沙:湖南大学,2008.
[9] GENCAY R, SELCUK F, WHITCHER B. Scaling properties of foreign exchange volatility[J]. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications,2001,289(1/2):249-266.
[10]RAMSEY J B, ZHANG Zhifeng. The analysis of foreign exchange data using waveform dictionaries[J]. Journal of Empirical Finance,1997,4(2):341-372.
[11]张德丰. MATLAB神经网络应用设计[M]. 北京:机械工业出版社,2009.
[12]侯媛彬,杜京义,汪梅. 神经网络[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,2007.
[13]王玉平,蔡元龙. 小波分析在信号处理中的应用[J]. 无线电工程,1994,24(3):11-18.
[14]史峰,王小川,郁磊,等. MATLAB神经网络30个案例分析[M]. 北京:北京航天航空大学出版社,2010.
[15]中国银行. 美元兑人民币的汇率基准价[EB]. (2010-01-01)www.省略/sourcedb/lswhpj.