Un Método numérico para obtener matrices no negativas simétricas basado en una mejora de las condiciones de suleimanova
Descripción del Articulo
En este trabajo presentamos un método numérico, para resolver dos tipos de problemas inversos de valores propios reales, uno para matrices no negativas RNIEP y otro para matrices no negativas simétricas SNIEP. Primero construimos una matriz 2 X 2 no negativa y también una matriz no negativa simétric...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2016 |
| Institución: | Universidad Nacional del Callao |
| Repositorio: | UNAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/1590 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/1590 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Inverse eigenvalue problem Matrices nonnegative and nonnegative symmetrical Numerical method Problema inverso de valores propios Matrices no negativas y no negativas simétricas Método numérico |
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Un Método numérico para obtener matrices no negativas simétricas basado en una mejora de las condiciones de suleimanova Flores Montoya, Edwin Antero Inverse eigenvalue problem Matrices nonnegative and nonnegative symmetrical Numerical method Problema inverso de valores propios Matrices no negativas y no negativas simétricas Método numérico |
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Inverse eigenvalue problem Matrices nonnegative and nonnegative symmetrical Numerical method Problema inverso de valores propios Matrices no negativas y no negativas simétricas Método numérico |
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En este trabajo presentamos un método numérico, para resolver dos tipos de problemas inversos de valores propios reales, uno para matrices no negativas RNIEP y otro para matrices no negativas simétricas SNIEP. Primero construimos una matriz 2 X 2 no negativa y también una matriz no negativa simétrica. Para ello discutiremos las condiciones para que dos valores propios sean el espectro de dicha matriz, discusión que reflejamos en dos lemas. Luego construimos una matriz de orden n X 71, para esta construcción usamos el teorema de Nazari y Sherafat, y otros resultados, en cada paso buscamos matrices con los valores propios deseados y una estructura deseada, y luego los combinamos para resolver los RNIEP o SNIEP, esta construcción lo presentamos en nuestro método numérico y luego damos algunos ejemplos numéricos. Posteriormente se discutiré como la construcción 2 X 2 puede ser aplicado a problemas inversos de valor propio para matrices estocásticas. |
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Posteriormente se discutiré como la construcción 2 X 2 puede ser aplicado a problemas inversos de valor propio para matrices estocásticas.We present a numerical method to solve two types of inverse problems of real eigenvalues, one for nonnegative matrices RNIEP and one for symmetric matrices SNIEP nonnegative. First we construct a nonnegative 2 X 2 matrix and a symmetric nonnegative matrix. To do this we will discuss the conditions for two eigenvalues are the spectrum of said matrix, discussion we reflect on two slogans. Then we built a matrix of order n X n, for this construction we use the theorem Nazari and Sherafat, and other results, every step we look matrices with desired eigenvalues and a desired structure, and then combine them to solve RNIEP or SNIEP, this construction we present our numerical method then give some numerical examples. It will be discussed later as the construction 2 X 2 can be applied to inverse eigenvalue problems for stochastic matrices.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional del CallaoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/Repositorio institucional - UNACUniversidad Nacional del Callaoreponame:UNAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional del Callaoinstacron:UNACInverse eigenvalue problemMatrices nonnegative and nonnegative symmetricalNumerical methodProblema inverso de valores propiosMatrices no negativas y no negativas simétricasMétodo numéricoUn Método numérico para obtener matrices no negativas simétricas basado en una mejora de las condiciones de suleimanovainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDULicenciado en MatemáticaUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ciencias Naturales y MatemáticasTítulo ProfesionalMatemáticaTEXTEdwin_Tesis_tituloprofesional_2016.pdf.txtEdwin_Tesis_tituloprofesional_2016.pdf.txtExtracted texttext/plain68036https://repositorio.unac.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/66c3ae33-dbcc-4975-95cf-0e20117ee7be/content2f8f507e7393ec5331885d56fc110d8eMD56THUMBNAILEdwin_Tesis_tituloprofesional_2016.pdf.jpgEdwin_Tesis_tituloprofesional_2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8800https://repositorio.unac.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/2a2bf87c-f0e9-409b-95c7-a1e960f9ecaf/content563251389b67b7ad2f4073d6e294a0eaMD57ORIGINALEdwin_Tesis_tituloprofesional_2016.pdfEdwin_Tesis_tituloprofesional_2016.pdfTexto completoapplication/pdf4655111https://repositorio.unac.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/70b51b8b-450d-48d3-b818-36ac17c967cc/content9669b57aa1660cf433757b105dba846fMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.unac.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a259a77e-2569-4f78-a937-97507695b101/contentbb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.unac.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/24801501-8a85-432c-8fc5-72d8729f025a/content85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5320.500.12952/1590oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/15902025-08-03 23:50:42.372https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.unac.edu.peRepositorio de la Universidad Nacional del Callaodspace-help@myu.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 |
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