两类新的极小谱任意符号模式矩阵

来源 :中北大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:icetuping
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
符号模式矩阵是组合数学中一个重要研究课题,其应用背景十分广泛,涉及计算机科学,经济学,社会学,生物学,化学等众多学科。本文前两章介绍了谱任意符号模式矩阵的研究历史,相关知识和证明符号模式矩阵是谱任意的两种方法----构造法和幂零-雅可比方法,并对这两种方法进行了分析比较。后两章找到了两类符号模式矩阵,并运用幂零-雅可比方法证明了它们谱任意符号模式矩阵,并且是极小谱任意符号模式矩阵。 第一章主要是介绍符号模式矩阵的研究历史与相关基本概念,本文结论。 第二章通过举例介绍了两种证明符号模式矩阵是谱任意的方法----构造法和幂零-雅可比方法。 第三章找到一类含有2n个非零元的符号模式矩阵,运用幂零-雅可比方法证明了它是谱任意符号模式矩阵,并且是极小谱任意符号模式矩阵。 第四章找到另一类含有2n个非零元的符号模式矩阵,仍用幂零-雅可比方法证明了它是谱任意符号模式矩阵,而且也是极小谱任意符号模式矩阵。
其他文献
随着计算机技术的广泛应用,人类社会产生数据的速度急剧增加,大量有用信息被隐藏在海量数据中。数据挖掘则是人们提取这些信息,进而获得知识的重要技术。从大量的现实数据中
本文对高阶时滞差分方程的稳定性进行了研究。差分方程作为离散的动力系统,在诸如生命科学,化学,物理,经济,控制论以及计算机科学等领域有着广泛的应用。另一方面,差分方程作为微分
代价敏感学习是数据挖掘的研究热点,预算约束满足问题是人工智能和机器学习领域著名的问题之一。最近几年,研究最小测试代价下的属性选择问题一直是代价敏感学习中的重点。但
设G是简单图,顶点集为V(G)={υ1,υ2,…υn,},顶点υi的度为di,I=1,2,…,n,则π=(d1,…,dn)称为图G的度序列.如果π是某个简单图G的度序列,那么π称为可图序列,图G称为π的一个实现.对于给
近年来,粗糙集凭借其在处理不确定性问题中的优良表现,吸引了国内外众多学者的研究兴趣。作为一种处理不精确、不确定问题的数学工具,粗糙集理论得到了长足的发展,并且被广泛
由于近些年经济社会的不断发展,道路上出现的机动车辆也随之增多,这给有关部门的交通管理产生了巨大的压力。为了解决这一实际问题,目前大量学者已经研究出许多不同的车牌识