This paper addresses structured normwise, mixed, and componentwise condition numbers (CNs) for a linear function of the solution to the generalized saddle point problem (GSPP). We present a general framework that enables us to measure the structured CNs of the individual components of the solution. Then, we derive their explicit formulae when the input matrices have symmetric, Toeplitz, or some general linear structures. In addition, compact formulae for the unstructured CNs are obtained, which recover previous results on CNs for GSPPs for specific choices of the linear function. Furthermore, applications of the derived structured CNs are provided to determine the structured CNs for the weighted Toeplitz regularized least-squares problems and Tikhonov regularization problems, which retrieves some previous studies in the literature.


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中国神经科学学会(CNS)是由全国的科研、教学和医院等单位中的神经科学工作者组成的,具有独立法人资格的非营利性社会团体。自2016年起,学会开始致力于神经科学学科引领和学术战略规划。2016-2018年完成了中国科协《神经科学方向预测与技术路线图》项目和《生命科学领域前沿跟踪研究》项目,并且已经由科学出版社正式出版,2020年完成了《神经科学和类脑人工智能发展-新进展新趋势》。2020-2021年还将完成《我国类脑智能产业与技术发展路线图研究》和《科技经济融合发展-智能细胞制造科技创新与产业发展战略研究》。2020年开始学会将每年开展评选年度“中国神经科学重大进展”。 中国神经科学学会年会即全国学术会议,是我国神经科学领域规模最大、学术水平最高的学术会议。从2021年开始,改为一年一次,并且与海内外华人神经科学家研讨会结合在一起。学会下属专业分会每年召开形式多样、内容丰富的学术会议和培训班,促进了神经科学领域的学术交流和合作。
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