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        廣義自反矩陣與廣義反自反矩陣的廣義逆特征值問(wèn)題

        2011-11-26 01:12:00劉能東張忠志
        關(guān)鍵詞:定義

        劉能東,張忠志

        (東莞理工學(xué)院數(shù)學(xué)系,中國(guó)東莞 523808)

        在振動(dòng)設(shè)計(jì)中,往往需要修改一個(gè)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的物理參數(shù),這在數(shù)學(xué)上可以歸結(jié)為矩陣的逆特征值問(wèn)題或是廣義逆特征值問(wèn)題[1].例如,振動(dòng)系統(tǒng)中剛度矩陣與質(zhì)量矩陣的校正問(wèn)題.

        設(shè)ω1,ω2,…,ωm(m≤n)是m個(gè)自然頻率,φ1,φ2,…,φm是相應(yīng)的振型.令

        設(shè)K為待校正的剛度矩陣,M為待校正的質(zhì)量矩陣,它們滿足下列條件:

        (1)特征方程:Kφ=MφΩ2;

        (2)對(duì)稱性:KT=K,MT=M.

        求解滿足上述約束條件的K,M等價(jià)于求解具有某種對(duì)稱結(jié)構(gòu)的關(guān)于K,M的廣義逆特征值問(wèn)題.

        通過(guò)試驗(yàn)觀察,統(tǒng)計(jì)分布的信息,或是利用有限元等方法可以得到剛度矩陣K的初始估計(jì)值K0和質(zhì)量矩陣M的初始估計(jì)值M0. 根據(jù)M.Baruch等人[2]提出的極小化加權(quán)歐幾里德模方法,可以校正K0和M0, 即求滿足條件(1)和(2)的矩陣K,M,使得min‖(K,M)-(K0,M0)‖.這表明如何確定結(jié)構(gòu)的剛度分布和質(zhì)量分布,使結(jié)構(gòu)具有要求的固有頻率和相應(yīng)的固有振型這一問(wèn)題可歸結(jié)為求解矩陣的廣義逆特征值問(wèn)題和與其相關(guān)的矩陣逼近問(wèn)題.

        由于廣義逆特征值問(wèn)題在力學(xué)、電學(xué)、參數(shù)識(shí)別、自動(dòng)控制等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用, 因而引起了眾多學(xué)者的關(guān)注. 關(guān)于廣義逆特征值問(wèn)題的研究已取得了一系列成果[3-7]. 廣義自反矩陣與廣義反自反矩陣產(chǎn)生于具有自反對(duì)稱結(jié)構(gòu)的物理問(wèn)題,它被廣泛地應(yīng)用于電網(wǎng)系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)分析等領(lǐng)域[8].本文就廣義自反矩陣與廣義反自反矩陣的廣義逆特征值問(wèn)題進(jìn)行討論.

        GRCn×n={P|PH=P,P2=I且P∈Cn×n}.

        定義1給定矩陣P∈GRCn×n,設(shè)x∈Cn.(1)若x=Px,則稱x為關(guān)于P的自反向量.(2)若x=-Px,則稱x為關(guān)于P的反自反向量.

        (1)

        定義2給定矩陣P∈GRCm×m,Q∈GRCn×n,設(shè)A∈Cm×n.

        本文所討論的問(wèn)題如下.

        1 問(wèn)題Ⅰ解的表達(dá)式

        利用定義1、定義2和矩陣P、Q的性質(zhì),不難證明下面兩個(gè)引理.

        引理1(1)A∈Crn×n(P,Q)當(dāng)且僅當(dāng)存在矩陣E1∈Cr×s,E2∈C(n-r)×(n-s),使得

        (2)

        (2)B∈Can×n(P,Q)當(dāng)且僅當(dāng)存在矩陣F1∈Cr×(n-s),F(xiàn)2∈C(n-r)×s,使得

        (3)

        X=X1+X2,

        (4)

        其中X1的列向量均是關(guān)于Q的自反向量,X2的列向量均是關(guān)于Q的反自反向量,即有X1=QX1,X2=-QX2.

        容易證明:條件X1=QX1等價(jià)于X1=Q1X1;X2=-QX2等價(jià)于X2=Q2X2.

        定理1給定X∈Cn×m,Λ=diag(λ1,λ2,…λm)∈Cm×m,矩陣X1和X2滿足(4)式.設(shè)X1-X2Λ和X2-X1Λ的奇異值分解分別為

        (5)

        (6)

        其中G1∈Cr×(n-t1),G2∈C(n-r)×(n-t2)為任意矩陣.

        證由AX=BXΛ和(4)式,有A(X1+X2)=B(X1+X2)Λ,即AX1-BX2Λ=BX1Λ-AX2.由于X1的列向量均是關(guān)于Q的自反向量,X2的列向量均是關(guān)于Q的反自反向量,所以由引理2不難證明,矩陣AX1-BX2Λ的列向量都是關(guān)于P的自反向量,而矩陣BX1Λ-AX2的列向量都是關(guān)于P的反自反向量.因此,由(1)得AX1-BX2Λ=0,AX2-BX1Λ=0,即有A(X1,X2)=B(X2Λ,X1Λ).由引理1,有

        (7)

        因此,AX=BXΛ等價(jià)于下面2個(gè)等式

        (8)

        (9)

        由(8)式有

        (10)

        其中G1∈Cr×(n-t1)為任意矩陣.同理,由(9)和(5)兩式可得

        (11)

        其中G2∈C(n-r)×(n-t2)為任意矩陣.把(10)和(11)式分別代入到(2)式和(3)式,得問(wèn)題Ⅰ的解(6)式.證畢.

        2 問(wèn)題Ⅱ解的表達(dá)式

        (12)

        (13)

        排除標(biāo)準(zhǔn):需排除合并糖尿病酮癥酸中毒患者;排除合并精神疾病的患者;排除合并其他心腦血管病變患者;排除相關(guān)藥物過(guò)敏史患者[3]。

        ‖(A,B)-(A*,B*)‖2=‖A-A*‖2+‖B-B*‖2=

        (14)

        因此,由(14)式可知,當(dāng)且僅當(dāng)

        (15)

        (16)

        ‖(A,B)-(A*,B*)‖達(dá)到最小值.不難證明,(15)式等價(jià)于

        (17)

        (16)式等價(jià)于

        (18)

        將(17)、(18)兩式代入(6)式,得問(wèn)題Ⅱ的解(12)式和(13)式.證畢.

        3 擾動(dòng)分析

        (19)

        (20)

        由矩陣范數(shù)的性質(zhì),可得

        同理得

        于是,由(20)式知

        因此,(19)式成立.證畢.

        4 數(shù)值例子

        算法求解問(wèn)題Ⅱ的步驟如下:

        (1) 輸入P,Q,X,Λ,A*,B*;

        例1n=7,m=3,給定

        按以上算法得結(jié)果如下:

        參考文獻(xiàn):

        [1] 高福安,宋增浩,劉瑞慶.特征值問(wèn)題的分類,應(yīng)用及參數(shù)敏感性研究[C].全國(guó)第一次逆特征值問(wèn)題討論會(huì)論文.西安:陜西,1986.

        [2] BARUCH M. Optimization procedure to correct stiffens and flexibility matrices using vibration tests[J]. AIAA J,1978, 16(4):1208-1210.

        [3] 李伯忍,胡錫炎,劉學(xué)杰.譜約束下反對(duì)稱正交反對(duì)稱矩陣束的最佳逼近[J].數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2007,28(4):272-289.

        [4] 夏又生.解廣義特征值反問(wèn)題的同倫方法[J].計(jì)算數(shù)學(xué), 1993,15(3):310-317.

        [5] DAI H. An algorithm for symmetric generalized inverse eigenvalue problems[J].Linear Algebra Appl,1999, 296(6):79-98.

        [6] DAI H, LANCASTER P. Newton’s method for a generalized inverse eigenvalue problems,Number[J]. Linear Algebra Appl, 1997, 27(4):1-21.

        [7] 王江濤,張忠志,謝冬秀,等.埃爾米特自反矩陣的廣義逆特征值問(wèn)題與最佳逼近問(wèn)題[J].數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2009,31(3):232-240.

        [8] CHEN H C. Generalized reflexive matrices:special properties and applications[J]. Siam J Matrix Anal Appl,1998,1(30):140-153.

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