1) orthogonal matrix
正交矩阵
1.
The method of constructing the sign patterns that allow orthogonal matrix is given.
给出蕴含正交矩阵的符号模式的一种构造方法,并证明了一类给定符号模式蕴含正交矩阵,最后对蕴含正交矩阵的符号模式中零元的个数进行了研究。
2) Orthogonal array
正交矩阵
1.
Resilient functions are constructed by applying orthogonal array .
相关免疫函数和正交矩阵的研究是等价的 。
2.
The relationships between the dual distance of the code and the correlation-immune order are dis cussed in this paper,and a sufficient and necessary condition for the orthogonal array is derived.
本文讨论了码的对偶距离和相关免疫阶之间的关系,并且给出了正交矩阵的一个充要条件。
3) orthogonal matrix method
正交矩阵法
1.
Statistics analysis method uses orthogonal matrix method to set up the relation model between process parameters and affecting factors, the parameters are optimized by constraint optim.
统计分析法采用正交矩阵法建立了工艺指标与影响因素之间的关系模型,通过约束优化法进行参数优化;采用误差反向传递神经网络的智能方法通过对实验数据的学习来对工艺参数进行优化,结果表明神经网络方法优于传统方法,为进一步实用化奠定了基础。
4) sub-orthogonal matrix
次正交矩阵
1.
J-sub-orthogonal matrix and its properties
J-次正交矩阵及其性质
2.
In addition,we studied the relation between symmetric matrix and sub-involutory matrix,and the relation between symmetric matrix and sub-orthogonal matrix,which have been proved theoretically.
研究了次对称矩阵的性质,次对称矩阵与次对合矩阵,次正交矩阵的关系,并加以理论证明,得到了一些重要的结论。
3.
Some main properties of sub-characteristic value of general real matrix are given,and sub-characteristic value of(anti) asymmetric matrix,(anti) sub-symmetric matrix,sub-orthogonal matrix,involutary matrix and idempotent matrix is studied.
给出了一般实方阵次特征值的一些主要性质,并对(反)对称阵、(反)次对称阵、次正交矩阵,以及对合矩阵与幂等矩阵的次特征值的取值情况进行了研究,得到了一些新结果。
5) semiorthogonal matrix
亚正交矩阵
1.
By adopting the concepts of subsymmetric matrix,P-semiorthogonal matrix and P-semisymmetric matrix,their finite tensor products of subsymmetric matrix,P-semiorthogonal matrix and P-semisymmetric matrix are studied,and many new results are obtained.
利用次对称矩阵、P-亚正交矩阵与P-亚对称矩阵的概念,研究了它们的有限个矩阵张量积分别为次对称矩阵、P-亚正交矩阵与P-亚对称矩阵,得到许多新的结果。
6) almost orthogonal matrix
准正交矩阵
1.
In this paper, we defined Almost Orthogonal Matrix, Gave some conditions for a transformation on an Euclidean space being an Almost Orthogonal Transformations, and obtained some new properties of Almost Orthogonal Transformations, which generalize the corresponding results on Orthogonal transformations.
给出了准正交矩阵的概念 ,在文 [1]的基础上研究了Euclidean空间中的变换是准正交变换的几个条件 ,得到了准正交变换的一些新性质 ,推广了有关正交变换的相应结果。
补充资料:正交矩阵
正交矩阵
orthogonal matrix
正交矩阵【份血剧间叮.廿改;opT0r0I.幼1.11四M盯-四从a」 具有单位元l的交换环R上的一个矩阵(Inatrix),其转里矩阵(trans衅ed皿呱)与逆矩阵相同正交矩阵的行列式等于士IR上的所有n阶正交矩阵的集合构成一般线性群(gene阁如c盯grouP)GL。(R)的一个子群.对任何实正交矩阵a,存在一个实正交矩阵c,使得eae一’一d认g【土l,一,士l,a,,一’,arj,其中 }!。05 0 sin。}! a=11一J’J 11。 {{一sm毋,cos毋2 11一个非退化复矩阵a相似于一个复正交矩阵,当且仅当其初等因子(eleITrntary di访sors)系具有下列胜质: 1)对又笋士1,初等因子(x一又)爪和(x一厂‘)“重复相同的次数; 2)每个形如(x土l)2,的初等因子都重复偶数次.【补注】由正交矩阵A关于标准基以x)=Ax(x〔R”)定义的映射盯R”~R”,保持标准内积不变,因此定义了一个正交映射(ortllogonaln‘pp吨).更一般地,若V和W是具有内积<,),,,(,)甲的内积空间,则使得<:(x),二(y)),=(另,y>。的线性映射眠V~W称为正交映射. 任何非奇异(复或实)矩阵M允许一个极分解(polar deeomposition)M=SQ“Q:S:,其中S和S;对称,Q和Q:正交.
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条