非负矩阵分解及其在模式识别中的应用

矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具. 非负矩阵分解(non-negative matrix factori-zation, NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解, 这为矩阵分解提供了一种新的思路. 非负矩阵分解方法在智能信息处理和模式识别研究领域具有十分重要的应用意义. 本文介绍非负矩阵分解的基本思想和一些最新的研究成果, 结合研究工作讨论在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法, 以及非负矩阵分解与知觉过程信息处理的关系, 针对模式识别的实际问题给出具体的非负矩阵分解的应用实例, 并提出非负矩阵分解及其应用中有待进一步研究的新问题.     

可积辛映射的r-矩阵及代数几何解

引入可积辛映射的新Lax阵 ,首次得到了它的非动态 (即 :常数 )r 矩阵 ,并且以Toda格为例 ,系统地给出一条由Lax阵、r 矩阵及‘非线性化理论’去构作孤子系统或非线性发展方程显式解 (这里系指用Rie mann Theta函数表出的代数几何解 )表示的有效途径 ,提供的代数几何解是概周期的 ,包含了周期解及有限带势解 .     

可积辛映射的r-矩阵及代数几何解

引入可积辛映射的新Lax阵 ,首次得到了它的非动态 (即 :常数 )r- 矩阵 ,并且以Toda格为例 ,系统地给出一条由Lax阵、r-矩阵及‘非线性化理论’去构作孤子系统或非线性发展方程显式解 (这里系指用Rie mann Theta函数表出的代数几何解 )表示的有效途径 ,提供的代数几何解是概周期的 ,包含了周期解及有限带势解.     

小波框架的齐次逼近性质

文章先给出了两个Banach空间,它们中的函数对于满足一定条件的参数序列能产生小波框架,并且在参数和生成元函数有微小扰动的情况下仍然为小波框架.后在前文的基础上放宽了函数属于F1(R)的充分条件.一步,F0(R)中的生成元产生的小波框架满足强齐次逼近条件,也就是函数的小波框架展开式的逼近率在它进行伸缩平移以后是不变的.     

多值逻辑函数的相关度的谱表示

在密码学中,研究函数的最佳仿射逼近问题是一个十分重要的课题.文献中用Walsh谱讨论了Boolean函数的最佳仿射逼近问题,其中最关键的问题是如何用Walsh谱来表示Boolean函数的相关度.但对多值逻辑函数而言,目前还未给出其相关度的谱表示形式.本文利用Chrestenson谱给出了多值逻辑函数的相关度的谱表示,从而为     

用较少变量函数的叠合逼近多变量函数

近年来,用一个固定函数的复合来逼近多元连续函数问题引起了工程师及数学家的广泛的兴趣,因为它是神经网络及小波分析中的一个根本问题。在以往的一系列文章中我们讨论了一个一元函数的复合对多元函数的逼近。本文将讨论一个s元函数的复合对     

小波框架的齐次逼近性质

文章先给出了两个Banach空间,它们中的函数对于满足一定条件的参数序列能产生小波框架,并且在参数和生成元函数有微小扰动的情况下仍然为小波框架。后在前文的基础上放宽了函数属于F1(R)的充分条件。一步,F0(R)中的生成元产生的小波框架满足强齐次逼近条件,也就是函数的小波框架展开式的逼近率在它进行伸缩平移以后是不变的。     

磁场重联中的螺度守恒

对高导电等离子体,Taylor认为电阻耗散仅限于局部地区,总螺度近似守恒.在这一假定下,Taylor成功地解释了实验室等离子体中反向场的形成和相关特征.若将螺度守恒应用于太阳大气,则发生在低层的磁场重联将导致螺度向上层日冕传输并不断积累,其后果是:(i)日冕中磁自由能增加,导致耀斑发生;(ii)所积累的螺度需要某种机制从日冕中带走,日冕物质抛射很可能属于这类机制.关于磁场重联过程中螺度近似守恒的性质,至今仍然是一种假设.本文采用二维耗散MHD模型,对这一假设进行检验.考虑直角坐标下的二维问题,y轴垂直于光球层向上.引入磁通量函数A(t,x,y),将磁场表示为略去重力,将二维三分量MHD方程化成无量纲形式:     

序列空间之间的无穷矩阵算子的拓扑代数

拓扑代数是泛函分析的一个分支,已经应用于多复变函数、微分几何、无界算子等领域,同时代数拓扑、K-理论等也已经被应用于拓扑代数。如所周知,Banach空间上的连续线性算子全体构成Banach代数,因之,研究具体拓扑线性空间上的连续线性算子全体的拓扑代数具有明显意义,它既可以为一般理论的研究提供思路和例证,又可以用来构造反例。注意到K(?)the的完全(perfect)序列空间是一类相当广泛而又十分具体的局部凸拓扑线性空间,文献[3]讨论了其上的无穷矩阵算子全体的拓扑代数,证明了这类拓扑代数或是非m-凸且不可度量化,或是Banach代数,这样一来,它所反映的拓扑代数类也就不够广泛了。文献[4]探讨了序列空间之间的无穷矩阵算子类中的一种特殊子代数,但所得结果仍欠完整。     

小波框架的齐次逼近性质

文章先给出了两个Banach空间，它们中的函数对于满足一定条件的参数序列能产生小波框架，并且在参数和生成元函数有微小扰动的情况下仍然为小波框架。后在前文的基础上放宽了函数属于F1（R）的充分条件。一步，F0（R）中的生成元产生的小渡框架满足强齐次逼近条件，也就是函数的小波框架展开式的逼近率在它进行伸缩平移以后是不变的。     

关于形心连线方向法

1.考虑n元函数f(x),要求它的局部极小.本文提出的形心连线方向法是一种以积分作为工具的方法,它的优点是可以处理不可微函数.从表面来看,积分计算显然比求导计算工作量大得多,但是如果要求的精度不高,用蒙特卡罗方法来实现,其计算量与维数无关,内存要求也小.然而,求梯度的运算和内存随维数n增长,求二阶导数矩阵则随n~2增长.     

评“矩阵的半张量积: 一个便捷的新工具”

“矩阵论”(或者说“线性代数”)与“微积分”被认为是自然科学研究中两个最基本的数学工具. 与微积分相比, 矩阵方法的历史远为悠久. 成书于两千年前的《九章算术》就把线性方程组系数排成方阵进行求解, 中文中“方程”之名就是从这里产生的. 而近代矩阵论的形成, 则主要是19 世纪的一些数学家的工作,包括: Gauss(高斯)、Cayley(凯莱)、Sylvester(谢尔沃斯特)等. 今天, 几乎在自然科学的每一个领域的研究中, 都可以找到矩阵的影子.     

关于线性同时逼近与光滑延拓

DeVore(Approximation Theory Ⅱ,1976)等利用Peetre引入的K泛函工具得到了各种线性逼近的阶.我们推广了K泛函这一工具,使之可以用来考察函数及其导函数的同时逼近,进而得到下述关于线性同时逼近与光滑延拓的几个定理.     

泛优良性和均值矩阵线性估计的泛容许性

本文仅以多元线性模型: 中均值参数矩阵的可估函数的估计为例,来引入泛优良性概念,而一般情况下矩阵参数估计的泛优良性可仿此引入。上面的X,S,U≥0和V≥0(但V≠0)是已知矩阵;和σ~2>0是未知参数,ε是ε按行的拉直;UV是U与V的Kronecker乘积;μ(X′)是X′所张成的线性空间。     

岭函数逼近的L~1-理论

用岭函数的有限和来逼近多变量函数是投影寻踪回归(简记为PPR)的基本工具,其L~2理论文献上已有不少讨论。本文讨论它的L~1理论,主要结果是:只要用有理方向的指数岭函数(只有可列个)的有限线性组合就可以L~1逼近任意的可积多变量函数;如果概率分布     

特征数为2的有限域上对称矩阵的结合方案

1.结合方案与编码、设计及有限群理论有着密切的联系.1965年,万哲先讨论了由有限域上n×n Hermite矩阵构作的结合方案,并且计算了n=2时这个方案的参数.后来,本文第一作者对于这个方案的参数给出了一种递推的计算公式,并且把这种方法推广到交错矩阵和m×n矩阵构作的结合方案.近来,霍元极和祝学理,万哲先和霍元极相继讨论了特征数不为2的有限域上对称矩阵的结合方案.本文是这方面工作的继续,讨论特征数为2的有限域上对称矩阵的结合方案.关于结合方案的定义及参数的基本关系式可参见文献[1].     

凸规划的极大熵方法

极大熵方法是近几年发展起来的求解非线性规划的一种有效方法.这种方法构造一光滑函数一致逼近最大值函数,将多约束非线性规划用单约束规划来近似,通过解决单约束问题得到原问题的近似解.本文对凸规划的极大熵方法研究其重要的性质,并首次证明了收敛性定理.讨论如下问题     

褶积型矩阵和H~2函数在单位圆内零点的个数

本文给出H~2函数在单位圆内零点个数与褶积型矩阵模的关系.本文的符号见文献[1].是H~2函数.由文献[2]知X(z)可分解为X(z)=G(z)H(z),(2)其中G(z)为X(z)的内函数,H(z)为X(z)的外函数.G(z)的系数g=(g(0),g(1),…,g(t),…)称为纯相位序列.定理1 设g为纯相位序列.则为了使G(z)为     

指数型整函数逼近性质的一种刻划

指数型整函数和基样条是刻划定义在R上函数类的光滑性质及逼近性质的两个最基本的工具.Berstein,Krein,Arein,Akhiezer等人深入研究了指数型整函数的许多极值性质,得到了一批非常重要的结果.另一方面,Schoenberg,Karlin,Micchelli,Marsden,Richards,Riemenschneider等人对基样条建立了较为完整的理论.而最近,在Tikhomirov提出平均宽度的概念以后,又有许多工作进一步研究了基样条的逼近性质,证明了指数型整函数和基样     

随机逼近算法简介

寻找带误差的量测到的未知回归函数的零点或极值,是系统辨识、适应控制、模式识别、适应滤波和神经元网络等领域中都要遇到的问题.随机逼近提供了解决这一问题的递推方法.本文对随机逼近算法作了较为深入的研究.其主要内容为:①概括的介绍了随机逼近算法的研究目的和发展方向;②概括介绍了随机逼近理论的发展史;③研究分析随机逼近理论主要算法;④概括的介绍随机逼近的某些实际应用.