矩阵理论及其在统计线性模型中的应用

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矩阵秩是一种有力的工具,其在诸多领域有着广泛的应用.比如,矩阵秩可用于研究方程组的可解性问题,刻画矩阵对的结构标准型的若尔当对以及判别线性系统是否可控,等等.在本文中,我们研究(非)线性方程组某些特定解的存在性及其通解表达式,最佳线性无偏估计(BLU估计)/最佳线性无偏预测(BLU预测)在不同线性混合模型下的关系以及给出关于(1,j)-逆,j=3,4的一些有趣结果.这些工作将丰富和深化矩阵理论和统计领域的结果.全文共分为五章.第一章综述了本文的研究背景、现状和研究进展,此外还回顾了论文所涉及的一些基本概念和常用结果,其中包括关于矩阵方程、矩阵秩、广义逆,统计线性模型等方面的一些预备知识.第二章给出了复数(反)对称矩阵对在相似合同变换下的结构标准型.在此基础上,对于复数(反)对称矩阵对(A,B),我们给出了二次方程组XAX=B存在对称解的充分必要条件.即,上述方程组存在对称解当且仅当矩阵对(A,B)的结构标准型中相同阶数的右零若尔当块个数不少于左零若尔当块个数.第三章针对一般线性混合模型,即线性模型的随机效应与随机误差相关时,本章研究BLU估计/预测在两个协方差阵不等的线性混合模型下的关系.第四章研究了四元数矩阵方程组AX=C,XB=D存在双对称/双对称半正定矩阵解存在的充要条件,并确立了达到最大秩/最大惯性指数,最小秩/最小惯性指数的该种解的通解表达式.最后,我们以一个数值例子加以说明.第五章则研究矩阵集合{A(1,j)}与{PN(1,J)Q}间的关系.比如,我们确定了使{A(1,j)}∈{PN(1,j)Q},{A(1,j)}={PN(1,j)Q}成立的充分必要条件.作为应用,我们给出了一些关于矩阵(1,j)-逆,j=3,4的一些有趣结果.
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