求解正定矩阵最小和最大特征值对应的特征矢量  

Neural Network Approach to Computing the Eigenvectors Corresponding to the Largest and Smallest Eigenvalues of a Positive Matrix

作　　者：罗发龙[1] 李衍达[1] 

机构地区：[1]北京清华大学自动化系

出　　处：《电子学报》1994年第4期13-19,共7页Acta Electronica Sinica

基　　金：攀登计划资助;国家自然科学基金

摘　　要：本文给出实时求解正定矩阵最小和最大特征值对应特征矢量的神经网络模型。文中的理论分析和模拟结果表明：网络能在电路时常数数量级内给出所求的解，网络给出的解与准确的特征矢量可以任意接近。This paper presents a neural network approach to computing the eigenvectors corresponding to tae largest and smallest eigenvalues of a positive matrix. We show both analytically and by simulation results that this proposed network is guaranteed to provide the results arbitrarily close to the accurate eigenvectors within an elapsed time of only a few characteristic time constants of the network.

关 键 词：神经网络 信号处理 特征值 矩阵 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]