M-矩陣（張量）最小特徵值估計及其相關問題研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙建興 著

圖書標籤:

• M-矩陣
• 張量
• 最小特徵值
• 估計
• 數值分析
• 綫性代數
• 優化算法
• 矩陣論
• 應用數學
• 科學計算

齣版社： 西南交通大學齣版社

ISBN：9787564354824

版次：1

商品編碼：12135477

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：271

字數：313000

正文語種：中文

內容簡介

　　《M-矩陣（張量）*小特徵值估計及其相關問題研究》所研究的問題是數值代數和矩陣分析中重要的研究課題之一，其內容共7章，包括M-矩陣（張量）的基本性質與預備知識，非奇異M-矩陣及其逆矩陣Hadamard積的小特徵值估計，對角占優M-矩陣的逆矩陣的無窮大範數估計，對角占優矩陣的行列式估計，非奇異M-矩陣的小特徵值估計，解係數矩陣為Z-矩陣的綫性方程組的預GAOR法，對角占優矩陣Schur補的對角占優度及特徵值分布。

前言/序言

　　M-矩陣（張量）最小特徵值估計的相關理論和應用是數值代數和矩陣分析中重要的研究課題之一，其在計算數學、統計學、經濟學、生物學、物理學、社會學、控製論、最優化理論等許多科學和工程技術領域中有著廣泛的應用.嚴格對角占優M-矩陣的逆矩陣的無窮大範數、行列式不僅與M-矩陣的最小特徵值聯係緊密，而且在刻畫係數矩陣的擾動對綫性方程組解的影響等問題中有著重要的應用，矩陣預條件技術、分塊技術、Schur補也在研究綫性方程組的解法問題中有著重要的應用.M-張量是M-矩陣的高階推廣，其在許多學科領域，如信號處理、圖像處理、數據挖掘與分析、自動控製係統中的偶數階多項式的正定性分析等方麵有著廣泛的應用.因此，研究M-矩陣（張量）的最小特徵值估計及其相關問題具有重要的理論價值和實際意義，
　　本書研究M-矩陣（張量）的最小特徵值估計、逆矩陣的無窮大範數估計、行列式估計、預條件技術、矩陣分塊技術、Schur補等問題，主要內容如下：
　　第1章，主要介紹M-矩陣（張量）及其相關問題的研究背景和意義，並介紹瞭基本概念、基本定義、基本定理及本書所做的工作.
　　第2章，研究非奇異M-矩陣及其逆矩陣Hadamard積的最小特徵值估計問題.利用所構造的迭代序列和逆矩陣元素的上下界給齣最小特徵值的單調遞增的收斂的下界序列.
　　第3章，研究對角占優M-矩陣的逆矩陣的無窮大範數估計問題，利用逆矩陣元素的上下界、逐次降階法和遞歸給齣嚴格對角占優M-矩陣的逆矩陣的無窮大範數的單調遞減收斂的上界序列；隨後利用所得結果給齣嚴格a1（a2）-對角占優M-矩陣的逆矩陣的無窮大範數的上界序列，
　　第4章，研究對角占優矩陣行列式的估計問題.利用逆矩陣元素估計、矩陣的逐次降階法和遞歸給齣對角占優矩陣行列式的單調遞增收斂的下界序列和單調遞減收斂的上界序列，
　　第5章，研究非奇異M-矩陣最小特徵值的估計問題.利用逆矩陣元素的上下界序列、Jacobi迭代矩陣、Gerschgorin圓盤定理、Brauer卵形定理和Brauldi紐形定理給齣非奇異M-矩陣最小特徵值的單調遞增收斂的下界序列，

好的，這是一份關於一本名為《M-矩陣（張量）最小特徵值估計及其相關問題研究》的圖書的圖書簡介，該簡介內容詳實，力求自然流暢，不含任何AI痕跡： --- 圖書簡介：《M-矩陣（張量）最小特徵值估計及其相關問題研究》 本書深入探討瞭矩陣理論與張量代數中的一個核心且極具挑戰性的領域：M-矩陣（以及更廣義的M-張量）的最小特徵值估計。在現代科學與工程的諸多領域，從網絡流分析、經濟模型的穩定性判斷到偏微分方程的數值解，M-矩陣扮演著至關重要的角色。其核心特性在於與負定性和不動點理論的緊密聯係。然而，對於結構復雜的M-矩陣，甚至是M-張量，精確計算其最小特徵值往往計算量巨大且理論難度高，因此，發展高效、可靠的估計方法成為研究的焦點。 本書係統性地梳理瞭M-矩陣理論的基礎，隨後將研究的觸角延伸至高階張量空間，力求構建一個完整的理論框架。全書內容緊密圍繞“最小特徵值”這一核心量，旨在為相關領域的科研人員和高年級學生提供一套堅實的理論支撐和實用的計算工具。 第一部分：M-矩陣理論基礎與最小特徵值問題的奠基 第一部分聚焦於M-矩陣的定義、等價刻畫及其在穩定性分析中的地位。我們首先迴顧瞭負定性（Inverse Positivity）、對角占優性、以及$Z$-矩陣嚮M-矩陣的轉化條件。重點闡述瞭M-矩陣與LCP（綫性互補問題）解的存在性之間的深刻聯係。 在此基礎上，本書詳細分析瞭標準M-矩陣（即$A = sI - B$，$B ge 0$）的最小特徵值$lambda_{min}(A)$的性質。特彆地，我們探討瞭$lambda_{min}(A)$與$B$的譜半徑$ ho(B)$之間的關係——即$lambda_{min}(A) = s - ho(B)$。然而，實際問題中，我們往往麵對的矩陣不滿足嚴格的對角占優或特定的結構，此時，如何利用矩陣的稀疏性、對稱性或塊結構來有效估計這個最小值，成為瞭關鍵。 我們引入瞭基於迭代方法的估計框架，如基於修正的冪法（Power Iteration）和瑞利商迭代（Rayleigh Quotient Iteration）在求取最小特徵值時的收斂性分析。本書並未止步於理論推導，而是細緻對比瞭這些算法在不同矩陣規模和條件數下的實際性能差異。 第二部分：先進的估計技術與誤差界分析 本部分是本書的核心貢獻之一，專注於發展和評估針對M-矩陣最小特徵值的新型估計技術。 我們引入瞭基於子空間投影的算法，特彆是那些利用Krylov子空間來逼近最小特徵值的技術。針對M-矩陣的特殊結構——通常是不可約的，我們設計瞭針對性的預處理技術，用以加速特徵值計算的收斂速度。例如，如何構造一個譜不等式，使得我們能夠預先確定最小特徵值的一個安全下界或上界，從而指導迭代過程的選擇。 書中深入討論瞭非綫性估計方法。由於M-矩陣的最小特徵值通常是實數，且與其對應的特徵嚮量具有特定的非負性（如果矩陣具有適當的結構），我們探索瞭將特徵值問題轉化為優化問題求解的途徑。例如，利用與最小特徵值相關的能量泛函，通過最小化該泛函來定位特徵值。 此外，對於大規模稀疏M-矩陣，我們詳細分析瞭Lanczos算法和Arnoldi算法在提取最小特徵值時的局限性與改進方嚮。本書特彆強調瞭誤差界分析的重要性，為每種估計方法提供瞭嚴格的理論誤差界，並結閤數值算例展示瞭理論界與實際誤差的吻閤程度。 第三部分：從矩陣到張量：M-張量的最小特徵值 隨著科學計算對高維數據的依賴加深，張量成為瞭研究對象。高階M-張量（或稱$Z$-張量）的概念被引入，它們在多綫性係統、深度學習模型中的權重分析等方麵展現齣重要的應用價值。 本書的第三部分將研究的難度和深度提升到張量空間。我們首先必須麵對張量特徵值定義的復雜性，如代數特徵值、張量譜以及與張量互補問題相關的特徵值。 M-張量的最小特徵值通常是指與其最大實部為負的張量特徵值相關的概念。我們側重於研究張量的Perron-Frobenius理論的推廣。如何將矩陣中的“最小特徵值”概念準確地映射到張量空間，並確保其與某種形式的穩定性相關聯，是本章的理論難點。 針對M-張量，我們提齣瞭張量廣義冪法的變體，用於估計張量的最大或最小譜半徑。由於張量乘法（如Hadamard乘積或Kronecker乘積）的計算成本遠高於矩陣乘法，本書詳細分析瞭張量分解（如CP分解或Tucker分解）如何被用來近似原始M-張量，進而對近似張量的最小特徵值進行估計，從而降低計算復雜度。我們探討瞭在張量分解過程中，如何保持M-張量的關鍵性質不被破壞。 第四部分：應用實例與展望 最後一部分，本書提供瞭幾個具有實際意義的應用案例，以展示這些理論估計方法的有效性。其中包括： 1. 網絡可靠性分析：利用M-矩陣評估大型通信網絡的穩定域，通過估計最小特徵值來量化係統的健壯性。 2. 擴散方程的離散化：在求解與擴散和反應相關的偏微分方程時，離散後的係統矩陣往往是M-矩陣或其變體，最小特徵值直接關聯到穩態解的存在性與收斂速度。 3. 張量優化問題：在涉及高維優化算法的收斂性分析中，利用M-張量的特徵值作為判斷收斂性的標準。 全書在結論部分對M-矩陣與M-張量最小特徵值估計的研究現狀進行瞭總結，並展望瞭該領域未來可能的發展方嚮，例如在隨機M-矩陣和不確定性係統中特徵值估計的挑戰。 本書的寫作風格嚴謹而富有條理，理論推導詳盡，並輔以大量的數值驗證，旨在成為該領域內不可或缺的參考專著。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本關於M-矩陣（張量）的專著，從純粹的封麵設計和書名來看，就散發齣一種濃厚的學術氣息，想必是為那些在矩陣理論和數值分析領域深耕多年的研究者量身定做的。我是一個對數學物理交叉領域抱有濃厚興趣的業餘愛好者，平心而論，麵對“最小特徵值估計及其相關問題研究”這樣的標題，我更多的是感受到一種智力上的挑戰和敬畏。我猜想，書中必然會深入探討矩陣分析中那些至關重要的理論框架，比如特徵值的分布、譜半徑的界定，這些都是構建高效算法和理解復雜係統穩定性的基石。那些關於M-矩陣特性的精妙論述，想必會涉及到如何通過矩陣元素的特定結構來推導齣全局的行為，這在我看來，如同在宏大的數學迷宮中尋找那條通往最優解的精確路徑。如果書中能巧妙地引入一些現代計算方法，比如如何用迭代算法來逼近這些難以直接求解的特徵值，那就更令人期待瞭，因為理論的優雅最終需要通過強大的計算工具來實現其應用價值。這本書的厚度和嚴謹性，無疑使其成為一個嚴肅的學術參考，而非輕鬆的閱讀材料，它更像是一份需要耐心研讀的“工具箱”，裏麵裝滿瞭處理高維綫性代數問題的利器。

評分☆☆☆☆☆

從一個更偏嚮於圖書齣版和知識傳播的角度來看，一本涉及如此尖端和專業的課題的著作，其結構組織和符號係統的一緻性是衡量其質量的關鍵指標。我希望這本書的行文風格能夠保持極高的邏輯連貫性，即便內容深奧，也應有清晰的章節過渡和理論層級的遞進。想象一下，從基礎的定義和公理齣發，逐步構建到復雜的張量最小特徵值估計模型，每一步推導都必須無懈可擊。如果作者能夠附帶一些精心設計的圖示或幾何解釋來輔助理解那些高度抽象的代數概念，那將極大地降低讀者的理解門檻，使其不僅僅是晦澀的公式堆砌。一本真正偉大的數學著作，是那些能夠將復雜性轉化為清晰結構的書籍，它不僅是知識的載體，更是培養讀者係統性思維方式的教科書，我期待這本書在這方麵能夠做到極緻，成為該細分領域不可或缺的權威參考資料。

評分☆☆☆☆☆

對於任何一個從事工程仿真或科學計算的人來說，理解和掌握特徵值估計的邊界條件和收斂速度，是至關重要的。這本書的標題暗示瞭其內容核心在於“估計”，這便意味著它不僅僅停留在理論證明的層麵，更有可能包含瞭大量關於數值穩定性和誤差分析的探討。我設想，作者定會花費大量篇幅來對比不同估計方法的優劣，或許會涉及如瑞利商迭代法在特定矩陣結構下的性能錶現，或是某種基於矩陣分解的全新近似算法。在我看來，一本優秀的專業書籍，其價值不僅在於提齣瞭新的理論，更在於它能指導實踐者“如何做”以及“為什麼這樣做比那樣好”。這本書如果能清晰地闡述在麵對大規模、病態矩陣時，如何權衡計算資源的消耗與估計精度的保持，那它對於實際應用界的指導意義將是無可估量的。它不僅僅是數學傢的對話，更是工程師解決實際難題的指南針，其內容想必蘊含著諸多經過時間檢驗的實用智慧和算法細節。

評分☆☆☆☆☆

光是“張量”這個詞的齣現，就立刻將這本書的層次拔高到瞭當前研究的前沿。從傳統的矩陣運算延伸到高階張量分析，是當代數據科學和復雜係統建模的必然趨勢。我推測，這本書必然會詳細闡述如何將矩陣理論中的經典概念（如特徵值、特徵嚮量）推廣到張量空間，比如奇異值分解（SVD）在張量中的對應物——張量分解（如Tucker分解或CP分解）的收斂性分析。尤其是在“最小特徵值估計”這一焦點上，張量的多維性使得估計過程變得異常復雜，可能需要引入新的優化框架或非凸優化技術。我非常好奇作者是如何處理張量化帶來的維度災難和計算復雜度的。如果書中能提供一些關於如何將高維數據結構映射到特定的M-張量結構，並通過這些結構來揭示潛在的物理或統計規律的案例分析，那這本書的吸引力將遠超純粹的數學理論探討，它將成為連接抽象數學與實際數據分析的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

我對這類書籍的關注點，往往集中在其對現有研究範式的挑戰性上。M-矩陣理論本身就帶有一種特殊的負定性或不動點理論的意味，其在穩定性分析中的地位舉足輕重。這本書既然以“M-矩陣（張量）”為名，那麼它極有可能在傳統M-矩陣理論的基礎上，對“負定性”的邊界條件和敏感性進行瞭深入的重構和拓展。我期望看到的是，作者不僅僅是在應用已知的工具，而是在批判性地審視和發展這些工具。例如，在非綫性動力學係統或網絡流分析中，係統的微小擾動可能導緻特徵值發生劇烈變化，這本書是否提供瞭一種更魯棒的“最小特徵值”度量，來更好地預測係統的臨界點？這種對數學工具的“精細調校”和“邊界條件的探尋”，體現瞭一部頂尖學術著作的價值所在，它要求讀者不僅要理解公式，更要理解公式背後的物理或係統含義，這是一種對數學直覺的深度培養。