《广义逆矩阵及其应用》系统地论述广义逆矩阵的理论、方法和应用。全书共分十章。第一章引进了广义逆矩阵的定义,介绍了历史发展概况。第二章从适于《广义逆矩阵及其应用》讨论的角度概述了矩阵论中的若干预备知识。接下来的六章系统地讨论了由Moore Penrose方程所定义的各种广义逆的性质、不等式、计算方法及一些直接应用。最后两章介绍广义逆在概率统计、数学规划、数值计算和网络理论等学科的应用。书后附有百余篇参考文献。
《广义逆矩阵及其应用》读者对象为高等院校数学、物理、工程、经济等有关专业的教师、高年级学生和研究生,也可供所有使用矩阵这一数学工具的广大科技工作者阅读.
第一章 引论
§1.1 广义逆矩阵的定义
§1.2 历史概略
第二章 矩阵论基础
§2.1 线性空间及其分解
§2.2 矩阵标准形
§2.3 矩阵同时对角化
§2.4 矩阵分解
§2.5 SChur补
§2.6 幂等阵与投影阵
§2.7 谱分解
§2.8 特征值的极值性质
§2.9 矩阵的范数
§2.10 奇异值
第三章 {1}-逆
§3.1 {1}-逆的结构
§3.2 基本性质
§3.3 矩阵方程的解
§3.4 投影阵的表示定理
§3.5 具有给定秩的{1卜逆
§3.6 具有给定列空间与零空间的{1卜逆
第四章 Moore-Penrose广义逆
§4.1 存在性及构造
§4.2 基本性质
§4.3 乘法公式
§4.4 (A十bc※)
§4.5 正交投影阵与线性流形
§4.6 展开定理
§4.7 连续性问题
§4.8 最小二乘问题
§4.9 加权Moore-Penrose广义逆
第五章 其他{i,j…,l}-广义逆
§5.1 {1,2卜逆
§5.2 {1,3}-逆
§5.3 {1,4}-逆
§5.4 {1,2,3}与{1,2,4}-逆
§5.5 {2}-逆
第六章 分块矩阵的广义逆
§6.1 行分块矩阵
§6.2 列分块矩阵
§6.3 四块矩阵
§6.4 镶边矩阵
第七章 广义逆不等式
§7.1 A+≤B+
§7.2 Cauchy-Schwarz型矩阵不等式
§7.3 Kantorovich型矩阵不等式
第八章 广义逆的计算
§8.1 基于满秩分解的方法
§8.2 基于分块矩阵的方法
§8.3 基于镶边矩阵的方法
§8.4 迭代方法
§8.5 其他方法
第九章 概率统计中的应用
§9.1 奇异多元正态分布
……
第十章 其他应用
参考文献
索引
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压缩感知中,测量矩阵在信号的获取和重构过程中起着重要的作用。传统的随机测量矩阵在采样率较高的情况下,能够获得比较好的重构效果,但在低采样率下的重构效果不够理想。确定性测量矩阵自身存在一些限制因素,与随机测量矩阵相比,重构效果有所降低。基于广义轮换矩阵(GR),提出了两种结构随机矩阵:广义二进制轮换矩阵(GBR)和伪随机广义二进制轮换矩阵(PGBR)。仿真结果表明,相对于传统的测量矩阵,新的测量矩阵在二维图像重建方面效果较好,所需重构时间相差不大,在较低的采样率下能够获得更加精确的重建。