说明:双击或选中下面任意单词,将显示该词的音标、读音、翻译等;选中中文或多个词,将显示翻译。
您的位置:首页 -> 词典 -> 特征值大于1准则
1)  eigenvalue greater than 1.0 rule
特征值大于1准则
2)  feature-based registration
基于特征的配准
3)  the greatest eigenvalue
最大特征值
1.
In this paper,based on the analysis of the structure of bipartite graphs,the characteristic of Laplacian matrices of bipartite graphs is studied,and the new bounds for the greatest eigenvalue of Laplacian matrices of bipartite graphs are given according to the theory of nonnegative matrices.
文章通过分析二分图的结构,研究了二分图的Laplace矩阵的特点,利用非负矩阵的经典理论和图论方法,导出了一般二分图的Laplace矩阵的最大特征值的界值。
2.
One of well-known results is that the greatest eigenvalue of a nonnegative matrix lies between the smallest and the largest row sum.
一个著名的结果是一个非负矩阵的最大特征值在它的最小行和与最大行和之间。
3.
In this paper,we give some new bounds of the greatest eigenvalue for the three cornenwise matrix.
矩阵的特征值估计在矩阵理论和应用中占有比较重要的地位 ,文中给出了一类三对角矩阵的最大特征值或最小特征值的界的确定方法 ,使我们可以按照精度要求迅速求出这些
4)  maximum eigenvalue
最大特征值
1.
Finding maximum eigenvalues of positive matrices by using similarity transformation;
用相似变换求正矩阵的最大特征值
2.
Bounds for maximum eigenvalue of positive matrix
正矩阵最大特征值的估计
3.
This article discusses the maximum eigenvalue,the number of vertexes,and the relationship between the vertex numbers and the number of their sides,of the k cycle graphs of length 3.
设G为n阶的连通k(k 3)圈图,λ1(G)是图G的laplacian矩阵的最大特征值。
5)  maximal eigenvalue
最大特征值
1.
A refinement of bound-value estimation given by Person-Frobenlus on themaximal eigenvalue of nonegative matrix is given.
给出Perron-Frobenius关于非负矩阵的最大特征值界值估计的一个加细。
2.
A new method about maximal eigenvalue computation of nonnegative irreducible tridiagonal matrix is given.
就非负不可约三对角矩阵,给出了一种求最大特征值的方法,关键是求迭代因子g的新方法,且证明了此迭代因子大于文献[2]中的迭代因子(r+3d)/(r+2d),从而减少了迭代次数,节约了运算时间。
3.
in this paper we present an algorithm for computing the maximal eigenvalue and the corresponding eigenvector of an irreducible nonnegative matrix.
本文给出求任意不可约非负矩阵最大特征值及对应的特征向量的一种数值方法。
6)  the largest eigenvalue
最大特征值
1.
bounds of the largest eigenvalue and the second smallest eigenvalue are always utilized in many application.
在许多应用中,往往需要知道图的拉普拉斯矩阵的最大特征值μ_1 (G )的上界和次小特征值μn ?1 (G )的上下界。
2.
An inequality about degree of vertex of a connected graph can be given,and the upper bounds of the largest eigenvalue of the quasi-Laplacian matrix of a connected graph can be obtained.
用代数方法给出了一个关于连通图顶点度数的不等式,并给出了连通图拟拉普拉斯矩阵的最大特征值的几个上界。
补充资料:偏微分算子的特征值与特征函数
      由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题:是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2);Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解(非零解)的参数λ的值,称为特征值;相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x),使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为:当??可以"源形表达",即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时,展式平方平均收敛,且有帕舍伐尔公式:
  
  
  对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的,只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值,还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
  
  将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是(C.H.)H.外尔在1911年得到的(外尔公式):
  式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域,又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果:式中|嬠Ω|是区域边界之长,但尚未被证出。
  
  与此密切相关的是下面的MP公式:(t→+0)
  取一个渐近项时,用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象,但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出,后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
  
  特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系,M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释:可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长|嬠Ω|和洞的个数h!由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量,"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣,并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
  
  用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法,由T.卡莱曼于1934年首创,他还得到谱函数的渐近式:(λ→∞),式中δxy当x=y时为1,当x≠y时为0。
  
  上述关于拉普拉斯算子的结果,由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂,但结果十分简单整齐:;;式中 v(x) 表示集合{ξ||A0(x,ξ)|<1}的勒贝格测度,而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
  
  对于奇异情形,例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x,y,λ),特征展式为。由于可能出现连续谱,S(x,y,λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇(异)微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究,还只是限于少数特例。
  
  在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形,M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法,其中借助数学期望表出格林函数,有效地求出谱函数与特征值的渐近式:
  。
  
  当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆,或非自共轭,以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形,都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
  
  除上述问题外,特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
  

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