半正定矩阵是正定矩阵的推广。实对称矩阵A称为半正定的，如果二次型X'AX半正定，即对于任意不为0的实列向量X，都有X'AX≥0.
为了利用鉴别式方法来训练马可夫模型，我们重新参数化高斯分布，以单一半正定矩阵(positive semidefinite matrix)涵括所有所需之参数。我们在内文中将阐述如何利用以错误驱动的方式更新参数矩阵，并达到最小化错误率的目的。
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广义半正定矩阵 generalized positive semidefinite matrix
非奇异复半正定矩阵 Nonsingular complex positive semidefinite matrix
正半定矩阵 Positive semidefinite matrices
对称且正半肯定矩阵 Symmetric and positive semidefinite matrix
对称正半定矩阵 symmetric positive semidefinite matrix
复正半定矩阵 Complex positive semi definite matrix
半正定对称矩阵 Semi-Positive Definite Symmetric Matrix
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这些性质类似于通常的半正定矩阵及正定矩阵的性质。
These properties are similar to properties of positive semi-definite matrices and positive definite matrices.
给出了实部半正定矩阵的一种判定方法，并给出了该判定方法的算法。
A criterion for the real part positive semidefiniteness matrix is presented, and the algorithm for this criterion is given.
给出了次半正定矩阵的递归判别法，讨论了次半正定矩阵的次合同标准形。
Meanwhile the paper set up a new method to gain the standard form of a real symmetry matrix.
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