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11 个结果
  • 简介:Inordertoconstructestimatingfunctionsinsomeparametricmodels,thispaperintroducestwoclassesofinformationmatrices.Somenecessaryandsufficientconditionsfortheinformationmatricesachievingtheirupperboundsaregiven.Fortheproblemofestimatingthemedian,someoptimumestimatingfunctionsbasedontheinformationmatricesareacquired.Undersomeregularityconditions,anapproachtocarryingoutthebestbasisfunctionisintroduced.Innonlinearregressionmodels,anoptimumestimatingfunctionbasedontheinformationmatricesisobtained.Someexamplesaregiventoillustratetheresults.Finally,theconceptofoptimumestimatingfunctionandthemethodsofconstructingoptimumestimatingfunctionaredevelopedinmoregeneralstatisticalmodels.

  • 标签: 极大信息 最优估计函数 拟Fisher信息 回归模型 无偏估计 中位数
  • 简介:Anewmethodforestimationtheboundsofeigenvaluesispresented.InordertoshowthatthemethodproposeisaseffectiveasQiu’s,anundampingspring-masssystemwith5nodesand5degreesoffreedomisgiven.Toillustratethatthepresentmethodcanbeappliedtostructureswhichcannotbetreatedbynon-negativedecompsition,aplandframewith202nodesand357beamelementsisgiven.TheresultsshowthatthepresentmethodiseffectiveforestimatingtheboundsofeigenvaluesandismorecommonthanQiu’s.

  • 标签: BOUNDS of EIGENVALUES non-negative decomposition EIGENVALUE
  • 简介:Inthesystemofm(m≥2)seeminglyunrelatedregressions,weshowthattheGauss-Markovestimator(GME)ofanyregressioncoefficientshasuniquesimplifiedform,whichexactlyequalstotheonestepcovariance-adjustedestimatoroftheregressioncoefficients,andhenceweconcludethatforanyfinitek≥2thek-stepcovariance-adjustedestimatordegeneratestotheone-stepcovariance-adjustedestimatorandthecorrespondingtwo-stageAitkenestimatorhasexactlyonesimplifiedform.Also,theuniquesimplifiedexpressionoftheGMEisjusttheestimatorpresentedintheTheorem1ofWang’work[1988].Anewestimateofregressioncoefficientsinseeminglyunrelatedregressionsystem,ScienceinChina,SeriesA10,1033-1040].

  • 标签: 线性回归系统 系数估计 协方差改进估计 回归系数 回归模型 马尔可夫
  • 简介:拿估计到达的方向被介绍的进报道的在数组元素之中的相互的联合的一个multi-subarraysubspace试穿方法。一致线性数组的相互的联合矩阵与banded被建模对称的Toeplitz矩阵。根据相互的联合矩阵的DOF(自由的度),在二个方面的数组元素的部分被忽视。精神算法的理论特征,适合算法的subspace之一,被学习。为大N和一致线性数组,MCLS精神评价错误是asymptotically,联合,与零个工具散布的Gaussian,和它的协变性表达式被获得。它从模拟被知道在那里存在当当它的变化有一些增加时,相互的联合不存在时,有为数组元素和信号来源的某些数字的最低评价错误的subarray,和它估计到达的方向的性能接近理想的状况。方法与高分辨率被用于深测术的sidescan声纳,并且好结果被获得了。以增加数组元素的数字的成本,方法能减少在数组元素之中的相互的联合的爱。

  • 标签: 方向估计 多阵子空间拟合 相互耦合 声学工程
  • 简介:纸与纺织品商人核矩阵的标准估计有关。为一些纺织品商人核矩阵在上的瑞利熵号码的更低、上面的界限估计[0,1]脳[0,1]基于Bernstein-Durrmeyer操作员,核被获得,与哪个并且Bernstein-Durrmeyer操作员的近似性质瑞利熵的更低、上面的界限数并且l2—为一般纺织品商人核矩阵在上的标准[0,1]×[0,1]被提供。

  • 标签: 矩阵 范数 计算方法 估计方法
  • 简介:这篇论文建议通过为N车辆探索问题分析它的输入条件估计问题的计算复杂性的一个方法。N车辆问题第一被提出在1的排列的集合决定最佳的代替到N。这个问题的复杂性N(问题的输入规模)是因素的。到平衡精确性和一般算法的效率,这篇论文提及一个新系统的算法图案并且讨论在问题和它的输入条件的复杂性之间的通讯,除就象往常一样提出一个一致近似算法以外。这是为分析NP问题的计算的一种新技术。方法相应然后被介绍。我们最后执行模拟验证方法的优点:1)到在枚举的减少计算;2)高效地为任何N车辆盒子获得计算复杂性;3)由方法估计了根据它的复杂性为任何N车辆盒子指导一个算法图案。

  • 标签: 计算复杂性 车辆 输入 系统算法设计 基础 估算
  • 简介:在这个工作,我们试着为Mumford-Shah分割模型使用所谓的Piecewise经常的水平集合方法(PCLSM)。为图象分割,Mumford-Shah模型需要为分割发现这些区域和在内的经常的价值这些区域。以便为这个目的使用PCLSM,我们需要作为最小化变量用水平集合函数和经常的值解决一个最小化问题。在这个工作,我们在一个模型上测试以便我们仅仅需要关于水平集合功能最小化,即,我们不需要关于经常的价值最小化。坡度降下方法和牛顿方法被用来为最小化问题解决theEuler-Lagrange方程。数字实验被给显示出新模型和算法的效率和优点。

  • 标签: PCLSM 图像分割 MUMFORD-SHAH模型 图论
  • 简介:用混乱同步的性质,为估计最大的Lyapunov代表在的方法一多,有干燥磨擦的身体系统在这篇论文被介绍。Lagrange方程与多,系统的钳子在矩阵形式被给,它为数字计算是足够的。为计算滑块的概括速度和加速的途径被给决定在系统滑块滑倒或粘住。为滑倒滑倒并且粘住多滑动身体系统,他们的最大的Lyapunov代表被计算描绘他们的动力学。

  • 标签: 多体系统 干摩擦Lyapunov指数 混沌同步化 拉格朗日方程
  • 简介:Thephotoplethysmogram(PPG)ofapulsewave,similarinappearancetothearterialbloodpressure(ABP)waveform,containsrichinformationaboutthecardiovascularsystem.ThedecaytimeconstantRC,equaltotheproductofperipheralresistanceRandtotalarterialcomplianceC,isameaningfulcardiovascularmodelparameterinvascularassessment.UsingoramelioratingtheexistingABPmethodsdoesnotachieveasatisfactoryestimationofRCfromthePPGvolumepulse(VRC).Thus,anovelnon-iterativeshapemethod(NSM)ofevaluatingVRCisintroducedinthispaper.Themathematicexpressionbetweenanovel,readilyavailablemorphologicalparametercalledtheareadifferenceratio(ADR)andVRCwasestablished.AsitwasdifficulttocalculateVRCfromthecomplicatedexpressionanalytically,werecommendestimatingitusingapiecewiselinearinterpolationcriterion.Also,sincetheeffectofthePPGmagnitudeiseliminatedinthecalculationofADR,precaliberationornormalizationisdispensableintheNSM.ResultsofhumanexperimentsindicatedthattheNSMwascomputationallyefficient,andthesimulationexperimentsconfirmedthattheNSMwastheoreticallyavailableforABP.

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