半张量积概念最初由中科院程代展教授提出[An introduction to Semi-Tensor product of m atrices and its applications, W orld Scientific,2012],在尚维数据排列、多线性函数矩阵表示、电力系统稳定性控制等领域应用广泛，且为布尔网络、密码学、图染色、模糊控制等研究提供一种新的研究工具.本文在前人研究基础上，考虑半张量积下矩阵方程组AX= B,XC= D的可解性，相容解的具体解析表达式及其不相容情况下的最小二乘解.Stiefel流形约束矩阵优化问题是指自变量矩阵满足列正交约束下极小化目标函数，其广泛应用于稀疏主成分分析、线性与非线性特征值、二次分配、信息检索、低秩相关矩阵、原子化学等领域。本文从数值角度研究来源于原子化学中的Stiefel流形一类矩阵最小二乘问题。　　本研究主要内容包括：⑴研究半张量积下AX= B,XC=D的可解理论.分两种情况即未知X为向量和矩阵展开讨论，并分别给出半张量积定义下维数相容条件，相容解存在的充要条件及其具体解析表达式。⑵讨论半张量积下AX= B,XC= D的最小二乘解.通过半张量积的定义,将该问题等价转化为普通矩阵乘积下的相关问题，并结合奇异值分解分别给出当未知X为向量和矩阵情形下最小二乘解的解析表达式。⑶从数值角度研究来源于原子化学中非线性矩阵方程XTAX= B的Stiefel流形约束最小二乘解.从可行和不可行方法两方面设计若干迭代算法，包括梯度下降法、采用Barziiai-Browein步长法则的曲线搜索法、交替方向法、分裂正交约束法和临近交替增广拉格朗日法.通过大量数值实验验证各算法的有效性并比较迭代效率。