Subdeterminants and subgraphs
Subdirect sums of doubly diagonally dominant matrices.
Subdirect sums of nonsingular -matrices and of their inverses.
Subdirect sums of -strictly diagonally dominant matrices.
Subdominant eigenvalues for stochastic matrices with given column sums.
Sufficient conditions to be exceptional
A copositive matrix A is said to be exceptional if it is not the sum of a positive semidefinite matrix and a nonnegative matrix. We show that with certain assumptions on A−1, especially on the diagonal entries, we can guarantee that a copositive matrix A is exceptional. We also show that the only 5-by-5 exceptional matrix with a hollow nonnegative inverse is the Horn matrix (up to positive diagonal congruence and permutation similarity).
Sur la transformée de Laplace de considérée comme fonction de la diagonale de
Sur l'orthogonalité de deux lois de probabilités correspondant à deux processus de Markov
Sylvesterovy–Hadamardovy, Kravčukovy a Sylvesterovy–Kacovy matice
Je zcela běžné, že speciální třídy matic jsou pojmenovány podle matematika, který je buď poprvé představil nebo podstatně přispěl k jejich studiu. Článek je věnován třem třídám matic nesoucích ve svých názvech jména čtyř matematiků: Sylvesterovým–Hadamardovým maticím, Kravčukovým maticím a Sylvesterovým–Kacovým maticím. Přestože na první pohled nemají uvedené třídy příliš společného, jsou v textu ukázány jejich vzájemné souvislosti.
Symmetric nonnegative realization of spectra.
Symmetric sign patterns with maximal inertias
The inertia of an by symmetric sign pattern is called maximal when it is not a proper subset of the inertia of another symmetric sign pattern of order . In this note we classify all the maximal inertias for symmetric sign patterns of order , and identify symmetric sign patterns with maximal inertias by using a rank-one perturbation.
Symmetric stochastic matrices with given row sums.
Characterizations of extreme infinite symmetric stochastic matrices with respect to arbitrary non-negative vector r are given.
Systems of four equations with a matrix application in a finite field