1) Inverse characteristic matrix
逆特征矩阵
2) Inverse eigenvalue problem
矩阵逆特征值问题
1.
Inverse eigenvalue problems arise in a remarkable variety of applications.
矩阵逆特征值问题就是根据给定的谱数据构造矩阵，给定的谱数据可以是全部或部分关于特征值或特征向量的信息。
3) generalized inverse eigenvalue problems of matrices
矩阵广义逆特征值问题
4) characteristic matrix
特征矩阵
1.
Quality about rank of characteristic matrix s power;
特征矩阵方幂的秩的一个性质
2.
Leading into the complex refractive index and making use of the characteristic matrix method,the photonic bandgap of photonic crystal with the variety of the absorb is studied.
引入复折射率并利用特征矩阵法,研究了光子晶体的吸收对光子晶体能带的影响。
3.
Lead into the complex refractive index and make use of the characteristic matrix method,the photonic bandgap of TE wave and TM wave with the variety of the absorption were studied.
引入复折射率并利用特征矩阵法,研究了光子晶体的吸收对TE波和TM波的禁带的影响。
5) feature matrix
特征矩阵
1.
The Research and Application of Data Maining Methord Based on Feature Matrix;
基于特征矩阵的数据挖掘方法的研究与应用
2.
Quadric error metrics for mesh simplification based on feature matrix
网格简化中基于特征矩阵的二次误差测度算法
3.
An assembly feature matrix was established,the elements of which denote the degree of freedom(DOF) of assembly features of a part in its reference frame.
通过建立产品的装配特征矩阵,确定了装配零、部件在各个方向的自由度。
6) character matrix
特征矩阵
1.
In this paper, the reflexed coefficient of potential barrier of period is calculated by the method of character matrix.
应用特征矩阵方法计算周期势垒的反射系数，所得结论与文献结果一致，但计算方法较为简单，并且便于计算机处
2.
It describes original functions by character matrix and state vector,forms control matrix of multi-output functions according by choice least row-cover,and creates single-output unite logic complement sets by control matrix and state vector of complement sets.
根据单边逻辑函数的特性,介绍了一种多输入多输出单边逻辑函数补集方法,该方法采用二进制特征矩阵和状态矢量来描述原函数,进行最小列覆盖的选择形成多输出补集函数的控制矩阵,由控制矩阵与补集函数的状态矢量形成单边单输出补集合逻辑函数,通过多输出逻辑函数分解与合并最终产生多输出单边逻辑函数的补集。
3.
In this dissertation, we mainly use character matrix to research cryptology characteristic of Boolean function and m-ary logic function.
本文利用特征矩阵研究了密码学中逻辑函数的相关问题,主要做的工作有: 首先,根据Bent函数的自相关特征,利用特征矩阵给出了Bent函数的一个新的等价判别条件,并由此得到了4元Bent函数的一个完全构造方法。
补充资料：矩阵特征值问题数值解法
矩阵特征值问题数值解法
numerical solution of matrix eigenvalue problems
]uzhen tezheng zhi wenti ShuZhil}efQ矩阵特征值问题数值解法(n~ical solu-tion of matrix eigenvaluep均bl~)指在数字计算机上，研究如何采用有效的数值方法求矩阵特征值和特征向量的近似值的方法和过程。对元素为实数或复数的n xn维矩阵A，求数几和对应的非零向量x，使Ax二众，这样的问题称为矩阵特征值问题，也称代数特征值问题，几和x分别称为矩阵A的特征值和特征向量。矩阵特征值问题数值解常出现于动力系统和结构系统的振动问题，以及物理学中临界值的确定。对于微分方程等连续系统的特征值问题，若用离散化的数值方法求解也归结为矩阵特征值间题。此外，在其它数值方法理论分析和讨论计算过程对舍人误差的稳定性问题时，都与矩阵特征值问题有密切联系。 矩阵A的特征值几是特征多项式Pn(劝=det(汀一A)的根。其中I为n xn阶单位矩阵。传统方法是通过求凡(劝=0的根求出特征值几*(i二1，…，n)，再求其相应特征向量。这种方法只能求低阶矩阵特征值，对于。>4的高次多项式，一般不能用有限次运算求出根的精确值，直接用多矩·469·项式求根，工作量大且稳定性差。因此，目前求矩阵特征值和特征向量的方法主要是向量迭代法和变换方法两类。 向t迭代法不破坏原矩阵A，而是利用A对某些向量做运算产生迭代向量的求解方法，多用来求矩阵的部分极端特征值和相应的特征向量。乘不法和反苹法均属此类。 乘幕法用来求矩阵按模最大特征值与对应特征向量的一种迭代法，它以矩阵乘幂运算为主，也称幂法，设n阶矩阵A有一个完全的特征向量组，其”个线性无关的特征向量为x(l)，x(2)，…，x(·)，对应特征值按模大小满足条件:}几1}>}肠})…).、。:。任取一个初始向量，。笋。，且，。二乙。，x(决)(设。l护。)，于是、一、*，。一*、[·1一客一(佘)飞(，’] 由假设}久l}>}礼}，当k足够大时，Akvo除相差一个纯量因子外趋于幻所对应的特征向量，实际计算时为避免出现溢出，可采用规范化方法。最简单的幂法迭代格式如下: 取初始向量v0笋。(al半0)，计算 u*=A性一1，m*=rnax(u奋) Ukl，，，咋=—气纪=1，‘。’二 开扭走下三角矩阵、平面旋转阵、豪斯霍尔德矩阵等)，从矩阵A出发逐次进行相似变换，使变换后的矩阵序列趋于容易求得特征值的特殊形式的矩阵(如对角阵、三角阵、拟三角阵、三对角阵等)。这类方法多用于求中小规模矩阵的全部特征值，其优点是收敛速度快、计算结果可靠。
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