Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "równanie macierzowe" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Existence and Computation of the Set of Positive Solutions to Polynomial Matrix Equations
    Autorzy:
    Kaczorek, T.
    Łopatka, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/911183.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    obliczanie
    równanie macierzowe
    computation
    set of positive solutions
    polynomial matrix equation
    Opis:
    Necessary and sufficient conditions are established for the existence of positive solutions to polynomial diophatine equations. A method of computing of the set of positive solutions to a polynomial diophatine equation based on extreme points and extreme directions is proposed. The effectiveness of the method is demonstrated on a numerical example.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2000, 10, 2; 309-320
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Iterative Model Reduction of Large State-Space Systems
    Autorzy:
    Huhtanen, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908302.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    redukcja modeli
    metoda iteracyjna
    równanie macierzowe Lyapunova
    kondycjonowanie
    operator Hankela
    model reduction
    iterative methods
    Lyapunov matrix equations
    Hankel operator
    preconditioning
    Hankel singular values
    Opis:
    There exist criteria for reducing the order of a large state-space model based on the accuracy of the approximate solutions to the Lyapunov matrix equations and the Hankel operator. Iterative solution techniques for the Lyapunov equations with the Arnoldi method have been proposed in a number of papers. In this paper we derive error bounds for approximations to the solutions to the Lyapunov equations as well as for the Hankel operator that indicate how to precondition while solving these equations iteratively.These bounds show that the error depends on three terms: First, on the amount of invariance of the constructed subspace for A, second, on the eigenvalues of A at least in proportion to 1/|Re l|, and third, under a certain condition on projectors P_l=W_lW_l* ,on the factor min_{X in C^{l x p}}|| B-( l I-A)W_lX|| for l on a path G surrounding the spectrum of A. Consequently, in order to compensate for those parts of the spectrum where 1/|Re l| is not small, preconditioning or an inverse iteration is needed to keep the sizes of the matrices used in construction of a reduced-order model moderate.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 2; 245-263
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the computation of the minimal polynomial of a polynomial matrix
    Autorzy:
    Karampetakis, P.
    Tzekis, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908531.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    wielomian minimalny
    dyskretna transformacja Fouriera
    macierz wielomianowa
    macierzowe równanie liniowe
    minimal polynomial
    discrete Fourier transform
    polynomial matrix
    linear matrix equations
    Opis:
    The main contribution of this work is to provide two algorithms for the computation of the minimal polynomial of univariate polynomial matrices. The first algorithm is based on the solution of linear matrix equations while the second one employs DFT techniques. The whole theory is illustrated with examples.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 3; 339-349
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies