1) schur triangular factorization
Schur三角分解
2) Schur decomposition
Schur分解
1.
In this paper,we point out the weakness of the previous methods anda new method of Fisher discriminant analysis with Schur decomposition is pro- posed.
本文提出了一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析的特征抽取方法。
2.
In this paper,we establish the condition number of Drazin inverse of a singular matrix A,where R(A~k) = R(A~(k*)) and k = index(A),by the Schur decomposition.
本文主要讨论奇异矩阵的Drazin逆的条件数问题,通过对奇异矩阵A进行Schur分解,我们给出其Drazin逆的一般显示表达式,其中假设矩阵A满足条件:R(A~k)=R(A~(k*)),k是A的指标。
3.
Firstly,two graphs representing inner-class neighbor relationship and inter-class neighbor relationship respectively were constructed;then,weight matrixes were calculated;finally,two orthogonal transform matrixes were computed based on Schur decomposition.
依据近邻的不同,构造2个分别表示类内近邻关系和类间近邻关系的图,计算2个图上的权重矩阵,基于Schur分解求出2个正交变换矩阵。
3) Schur factorization
Schur分解
1.
Schur factorization and normal matrices factorization of row(column) symmetric matrices;
行(列)对称矩阵的Schur分解和正规阵分解
2.
One Schur factorization of row(column) antisymmetric matrices;
关于行(列)反对称矩阵的Schur分解
4) Schur's unitary triangularization theorem
Schur酉三角化
5) simultaneous Schur decomposition
同时Schur分解
1.
Joint eigenvalue estimation by balanced simultaneous Schur decomposition;
基于平衡同时Schur分解的联合特征值估计(英文)
6) triangular factorization
三角分解
1.
Then,a new fast algorithm of the minimal norm least squares solution for linear system whose coefficients is an m×n symmetric Loewner matrix with full column rank is given by forming a special block matrix and researching the triangular factorization of its inverse.
对于工程计算中常常遇到的一类线性方程组的求解,通过构造特殊分块矩阵并研究其逆矩阵的三角分解,给出了求秩为n的m×n阶对称Loewner矩阵为系数阵的线性方程组,及极小范数最小二乘解的快速算法,该算法的计算复杂度为O(mn)+O(n2),而一般方法的计算复杂度为O(mn2)+O(n3)。
2.
In order to decrease the computation amount and reduce the triangular factorization error of Hankel matrix and its inverse,a new fast algorithm is presented in terms of the symmetrical structure of Hankel matrix.
为了降低Hankel矩阵及其逆矩阵三角分解算法的计算量和减小这类算法的误差。
3.
A fast algorithm for determining the triangular factorization of a symmetric r-circulant matrix and inverse matrix using O(n~2) operations is presented.
根据r-对称循环矩阵的特殊结构给出了求这类矩阵本身及其逆矩阵三角分解的快速算法,算法的运算量均为O(n2),一般矩阵及逆矩阵三角分解的运算量均为O(n3)。
补充资料：Schur指数
Schur指数
Schur index
irreduclble)，即如果K⑧、V是不可约的.上面提到的关于Schur指数的基本结果立刻导致R，Brauer结果的一个证明([ Al」).这结果是:设d是有限群G的指数(expollent ofa助jte grouP)(即d是最小的自然数使得夕J=l，对所有g任G)，则Q(l’/d)是G的分裂域. 对某有限群G，在群代数K(G)中作为分量出现的K上中心单代数的类的集合S(K)是K的B口-盯群(BlauergIDup)Br(‘)的子群，称为Br(犬)的Schur子群(Scll山，subgrouP). 关于S(K)的构造的结果可参见IA4].歇加r指数[段hur加汕既;m”a一洲八eKe]【补注】域K上中心单代数A的Schur指数(Schurindex ofacenllalsimPkal罗bra)见中心单代数(cen-喇slmPle al罗b份))是可除代数D的次数，其中A二M。(D)是D上全矩阵代数. 令G是有限群肠川te grouP)，K是域(6e】d)而又是K的代数闭包(日罗b面cc此眠).令V是具有特征标p的不可约K〔GI模(见不可约模(irreduci比n幻du贻)).令K(p)是由K添加p(9)，gCG，的值而得的域.模V的Schur指数(Schur indexof此价记妞七)，mK(V)，(或特征标夕的Sehur指数(Sch-ur index ofthecharacter))是K(p)的最小扩张域S的次数，它能使v降到S上，即有SfG]模体使V“雳⑧、万. 有限域K上的Schur指数永远是1(〔AI」). Schl江指数的基本结果是对每个KIG]模W，V在元⑧、体中的重数是琳尤(V)的倍数， 对有限群G，域sc=元是分裂域(sP枷ng反ld)，如果每个不可约S(G)模是绝对不可约的(absolu划y
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参考词条