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给出求解广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及方程组的一种新的分解算法.它将原问题分解为一系列相互独立的子问题.和原问题相比,子问题具有较小的维数,因此它具有更好的特性和更小的舍入误差.特别是,能够带来较高的计算效率.数值算例和在结构计算中的应用表明算法是适用的.
广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及在结构计算中的应用
【摘 要】
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给出求解广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及方程组的一种新的分解算法.它将原问题分解为一系列相互独立的子问题.和原问题相比,子问题具有较小的维数,因此它具有更好的特
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院
【出 处】
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南京航空航天大学学报
【发表日期】
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2003年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技