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1)  Generalized quaternion matrix
广义四元数矩阵
2)  Generalized Inverse of Quaternion Matrix
四元数矩阵的广义逆
3)  quaternion matrix
四元数矩阵
1.
Complex representation of the quaternion matrix equations and structure-preserving algorithm;
四元数矩阵方程的复转化及保结构算法
2.
Two categories solution of the quaternion matrix equation AX+YA=C and its optimal approximation;
四元数矩阵方程AX+YA=C的两种最佳逼近解
3.
Study of Solutions and Algorithms for Some Quaternion Matrix Equations;
几类四元数矩阵方程的解及其算法研究
4)  quaternion matrices
四元数矩阵
1.
Quaternion and quaternion matrices have been applied in many fields, such as in quantum physics and computer graphics.
四元数和四元数矩阵在量子物理学、计算机图形学等许多领域得到了应用,但由于四元数的乘法不满足交换律,阻碍了对四元数矩阵的研究,尤其是关于四元数矩阵广义逆的讨论还不多。
2.
By using transformation,the decomposition of quaternion matrices is presented and the equality constrained least squares problem of quaternion matrices with complex presentation and decomposition is studied.
利用Givens′变换给出了四元数矩阵的OR分解,并利用复表示和OR分解解决了2-范数下的四元数矩阵的等式约束最小二乘问题。
3.
Quaternion matrices and quaternion matrix equations play important roles in quan- tum mechanics.
四元数矩阵与四元数矩阵方程在力学和工程问题的理论研究和实际数值计算中都起到重要的作用。
5)  quaternionic matrix
四元数矩阵
1.
In recent 30 years, many experts and scholars were carrying on an extensive research about quaternionic matrix and got plenteous theoretical results.
近30年来,许多专家学者对四元数矩阵进行了广泛的研究,取得了丰硕的理论成果。
6)  generalized quaternion
广义四元数
1.
In this paper, by using the matrix representation of the generalized quaternion algebra, we discussed solution problem for two classes of the first_degree algebraic equation of the generalized quaternion and obtained critical conditions on existence of a unique solution, infinitely many solutions or nonexistence any solution for the two classes algebraic equation.
本文运用广义四元数代数的矩阵表示讨论了两类广义四元数的一次代数方程的解问题 ,并得到了这两类代数方程有唯一解、无穷多解、无解的判别条件。
补充资料:广义逆矩阵
      逆矩阵概念的推广。若A为非奇异矩阵,则线性方程组A尣=b的解为尣=A_1b,其中A的逆矩阵A_1满足AA_1=A_1A=I(I为单位矩阵)。若A是奇异阵或长方阵,A尣=b可能无解或有很多解。若有解,则解为尣=Xb+(I-XA)у,其中у是维数与A的列数相同的任意向量,X是满足AXA=A的任何一个矩阵,通常称X为A的广义逆矩阵,用Ag、A_或A等符号表示,有时简称广义逆。当A非异时,A_1也满足AA_1A=A,且。故非异阵的广义逆矩阵就是它的逆矩阵,说明广义逆矩阵确是通常逆矩阵概念的推广。
  
  1955年R.彭罗斯证明了对每个m×n阶矩阵A,都存在惟一的n×m阶矩阵 X,它满足:①AXA=A;②XAX=X;③(AX)*=AX;④(XA)*=XA。通常称X为A的穆尔-彭罗斯广义逆矩阵,简称M-P逆,记作A+。当A非异时,A_1也满足①~④,因此M-P逆也是通常逆矩阵的推广。在矛盾线性方程组A尣=b的最小二乘解中,尣=A+b是范数最小的一个解。
  
  若A是n阶方阵,k为满足的最小正整数(rank为矩阵秩的符号),记作k=Ind(A),则存在惟一的n阶方阵X,满足:
  
  (1) AkXA=Ak;(2) XAX=X; (3) AX=XA。通常称X为A的德雷津广义逆矩阵,简称D逆,记??Ad,A(d)或AD等。虽然它和线性代数方程组的解无关,但它在线性差分方程、线性微分方程、最优控制等方面都有应用。例如,设A、B是n阶方阵,齐次差分方程,如果存在一个数λ,使 存在,则它的一般解为
  式中q为任意n维向量;;。
  
  根据实际问题需要还定义了其他各种类型的广义逆矩阵,如网络理论中用到的博特-达芬逆矩阵等。一般说来,它们都具有下列一些性质:当A非异时,广义逆矩阵就是A_1;广义逆矩阵必存在;广义逆矩阵具有逆矩阵的某些性质(或适当修改后的性质),如(A_1)_1=A,(A_1)*=(A*)_1等等。
  
  广义逆的思想可追溯到1903年(E.)I.弗雷德霍姆的工作,他讨论了关于积分算子的一种广义逆(他称之为伪逆)。1904年,D.希尔伯特在广义格林函数的讨论中,含蓄地提出了微分算子的广义逆。而任意矩阵的广义逆定义最早是由E.H.穆尔在1920年提出的,他以抽象的形式发表在美国数学会会刊上。当时人们对此似乎很少注意。这一概念在以后30年中没有多大发展。曾远荣在1933年,F.J.默里和J.冯·诺伊曼在1936年对希尔伯特空间中线性算子的广义逆作过讨论。20世纪50年代围绕着某些广义逆的最小二乘性质的讨论重新引起了人们对这个课题的兴趣。1951年瑞典人A.布耶尔哈梅尔重新发现了穆尔所定义的广义逆,并注意到广义逆与线性方程组的关系。T.N.E.格雷维尔、C.R.拉奥和其他人也作出了重要的贡献。1955年,彭罗斯证明了存在惟一的X=A+满足前述性质①~④,并以此作为 A+的定义。1956年,R.拉多证明了彭罗斯定义的广义逆与穆尔定义的广义逆是等价的,因此通称A+为穆尔-彭罗斯广义逆矩阵。
  
  广义逆的计算方法大致可分为三类:以满秩分解和奇异值分解为基础的直接法,迭代法和其他一些常用于低阶矩阵的特殊方法。
  
  以A+的计算为例。若A是一个秩为r的m×n阶非零矩阵,记作,有满秩分解A=F·G,其中,则,即将广义逆矩阵的计算化为通常逆矩阵的计算。常用LU分解和QR分解等方法实现满秩分解,然后求出A+
  
  若A有奇异值分解A=UDV*,其中U、V为m阶和n阶酉矩阵,是m×n阶矩阵,是r阶对角阵,对角元是A的r个非零奇异值(AA*的非零特征值的平方根),则A+=VD+U*,其中是n×m阶矩阵。也可用豪斯霍尔德变换先将 A化为上双对角阵J0=P*AQ,然后再对J0使用QR算法化为矩阵D=G*J0h,于是A=(PG)D(Qh)*,故A+1=(Qh)D+(PG)*
  
  设λ1是AA*的最大非零特征值,若0<α<2/λ1,则计算A+的一个迭代法是x0=αA*,xn+1=(2I-Axn),当n→∞时,xn收敛于A+
  
  格雷维尔逐次递推法也是计算A+的常用方法。设A的第k列为αk(k=1,2,...,n),A11,Ak=(Ak-1k)(k=2,3,...,n),则
  ,式中
   ;
  ; 
  
  1955年以后,出现了大量的关于广义逆矩阵的理论、应用和计算方法的文献。70年代还出版了一些专著和会议录,指出广义逆矩阵在控制论、系统辨识、规划论、网络理论、测量、统计和计量经济学等方面的应用。
  
  

参考书目
   S.L.Campbell and C.D.Meyer,Jr.,Generalized Inverses of Linear TransforMations,Pitman,London, 1979.
   M.Z.Nashed, ed.,Generalized Inverses and Applications,Academic Press,New York,1976.
  

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