代数逆特征值及矩阵同时对角化问题

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1、湖北大学硕士学位论文代数逆特征值及矩阵同时对角化问题姓名:陈惠汝申请学位级别:硕士专业:基础数学指导教师:曾祥勇;孙志敏20080501摘要代数逆特征值问题,就是在一定的限制条件下,求矩阵使其具有预先给定的特征值和特征向量.代数逆特征值在结构设计、系统参数识别、主成分分析、电学、固体力学、结构动力学、分子光谱学、自动控制理论、振动理论等许多领域都有着重要应用.自1956年A.C.Downing和A.S.Housclder对代数逆特征值问题的研究成果发表以来,已经获得了大量成果;周树荃、戴华等一大批国内研究者也从代数逆特征值问题的提法、研究内容和

2、研究方法等方面进行了深入研究,取得了丰硕的成果,但仍有若干问题有待进一步探讨.矩阵可对角化问题与特征值也密切相关,而且在高等代数和线性代数中占有重要地位.两个矩阵的同时可对角化是矩阵束分解(广义特征值分解,广义Schur分解等)的基础.本文前面部分先给出正规矩阵的判定条件,讨论实正规矩阵的逆特征值问题,给出有解的充要条件及通解的表达式;再给出作为正规矩阵的特殊矩阵,正交矩阵的左右逆特征值问题.本文后半部分讨论两个矩阵可同时合同对角化、同时相似对角化的充分或充要条件,由此进一步推出了多个矩阵同时对角化的条件,并给出两个矩阵同时合同对角化和同时相似

3、对角化的算法.关键词:正规矩阵;正交矩阵;逆特征值问题;左右逆特征值问题;合同;相似;同时对角化AbstractThealgebraicinverseeigenvalueproblemistomakeamatrixhavethecharacteristicsofagiveneigenvalueandeigenvetorundercertainconditions.Ithasbeenwidelyusedinstructuraldesign,systemidentification,principalcomponentanalysis,electr

4、icity,solidmechanics,structuraldynamics,molecularspectroscopy,automaticscontroltheory,vibrationtheoryandSOon.SinceA.C。DowningandA。S。Householder’Spublicationoftheresearchresultsaboutthealgebraicinverseeigenvalueproblemin1956,alotofachievementshavebeengained.Alargenumberofdome

5、sticresearcherssuchasZhouShuquanandDaiHuahavemadedeepanalysisaboutpresentingthealgebraicinverseeigenvalueproblemaswellasresearchingcontentsandmethodswhichhaveachievedfruitfulresults,buttherearestillseveralissuestobefurtherexplored.Diagonalizationofthematrixiscloselyrelatedwi

6、thcharacteristicvalues,anditalsooccupiesanimportantpositioninadvancedalgebraandlinearalgebra.Thesimultaneousdiagonalizationoftwomatricesisthebasisofkeratosisbeamdecomposition(generalizedeigenvaluedecomposition,generalizedschurdecompositionandSOon).Theformerpartofthethesisoff

7、ersthedeterminingconditionsanddiscussestheinversematrixeigenvalueproblemofnormalmatrices.Thenecessaryandsufficientconditionsforsolutionandexpressionofthegeneralsolutionarealsogiven。Thenitpresentsthedecisionofanormalmatriceaswellastheleftandrightinverseeigenvalueproblemoforth

8、ogonalmatrices.Thelatterpartfocusesonthenecessaryandsufficientconditionsfor

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