文章摘要
曾莉,肖明.非负矩阵Perron根与主特征向量的粒子迭代算法[J].西南民族大学自然科学版,2020,46(1):71-76
非负矩阵Perron根与主特征向量的粒子迭代算法
Particle iterative algorithm for nonnegative matrix Perron root and principal eigenvector
投稿时间:2019-09-27  修订日期:2019-12-26
中文关键词: 非负矩阵  Perron根  特征向量  粒子群算法
英文关键词: Non-negative matrix  Perron root  Feature vector  Particle Swarm Optimization algorithm
基金项目:西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(3182014NZYQN33
作者单位E-mail
曾莉 西南民族大学 Lzeng@126.com 
肖明 西南民族大学 xm0928@163.com 
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中文摘要:
      非负矩阵Perron根问题在数值分析、经济学及控制论等多方面有着重要的应用,如何快速求出非负矩阵Perron根与主特征向量的值,一直是矩阵理论研究的热点。结合矩阵Perron根和主特征向量的特性,给出基于粒子迭代的快速寻优算法,同时给出该方法的收敛性的证明,最后通过数值实验说明了该方法的优越性。
英文摘要:
      Perron root problem of non-negative matrix has important applications in numerical analysis, economics and cybernetics, etc. How to quickly find the values of Perron root of non-negative matrix and corresponding eigenvectors has always been the focus of matrix theory research. Combining the characteristics of Perron root of matrix and principal eigenvector, a fast optimization algorithm based on particle iteration is given . At the same time, the convergence of the method is proved. Finally, the advantages of the method are illustrated by numerical experiments.
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