Fisher Z分布流形的几何结构

Fisher Z分布作为一个统计分布在实际中有广泛的应用。首先从信息几何的角度对该分布进行了分析,在分布的参数取其允许值时研究其全体所组成的流形几何结构;讨论了Fisher Z分布流形的对偶结构及其平坦性,进而给出了该流形的黎曼度量、α仿射联络和α曲率,并在该统计流形上定义了散度来衡量两点之间的距离;最后给出了Fisher Z分布流形在高一维欧氏空间中的一个图浸入。     

股票收益率的信息几何

基于信息几何建立股票收益率满足的概率分布族所构成的微分流形,给出流形的几何结构.算出流形的Fisher信息矩阵及其α-联络系数,获得流形在α-联络下的高斯曲率.由流形的α-测地线方程,求出α=0时的解.得到流形的α-散度,α-Kullback散度及J-散度,并说明两种散度之间的关系以及各种特殊情况下的散度.     

晶粒直径的信息几何结构

从信息几何的角度研究了晶粒直径所呈现的几何特性。由于某物质的晶粒直径服从对数正态分布,通过分析对数正态分布全体所构成的统计流形的几何结构,达到对晶粒直径研究的目的,得到了该统计流形是具有负常曲率的双曲空间。同时,通过求解测地线方程,得到流形的测地线。并且讨论了Kullback散度和弧长之间的关系。最后,讨论了Jacobi场的敛散性。      

信息几何方法及其应用

信息几何是近年来快速发展起来的前沿性基础学科,是在Riemann流形上利用现代微分几何方法研究统计学领域问题而提出的一套新的理论体系.同时,信息几何作为一个具有深刻理论基础的跨学科研究课题,不仅为解决统计学问题引入新的观念,也为系统理论、信息科学、神经网络和统计推断等领域的研究提供新的方法.正是由于信息几何在解决相关领域科学问题时所拥有的强大的理论和技术优势,吸引着众多学者不断探索信息几何在自然科学各个领域的潜在应用.文章首先简要介绍了信息几何理论的一些基本概念,包括统计流形及其上的黎曼度规、仿射联络以及散度的概念,并介绍了对偶平坦流形上两个重要定理;然后,综述了国内外关于信息几何理论在神经网络、统计推断、系统控制理论、物理学、通信编码和医学成像等领域的最新应用进展.最后对信息几何的研究前景进行了展望并总结全文.     

正定Hermite矩阵流形上代数Lyapunov方程的信息几何算法

对于正定Hermite矩阵流形上的代数Lyapunov方程 A H X + XA + P =0, 基于流形的黎曼几何结构, 作者以矩阵- A H X + XA 和 P 之间的测地距离为目标函数, 提出了代数Lyapunov方程数值解的信息几何算法. 最后,给出了正定Hermite矩阵流形上的代数Lyapunov方程的数值模拟结果.      

黎曼流形上三个微分算子各自在共形度量下的关系式

散度算子、梯度算子和Laplace算子不仅是微分几何中非常重要的微分算子,而且在数学的其他分支学科中也扮演着举足轻重的角色.从黎曼几何的角度出发,根据黎曼流形上的散度算子、梯度算子、Laplace算子以及共形的黎曼度量的定义,在黎曼流形的局部坐标系下,通过直接计算,分别推导出散度算子、梯度算子和Laplace算子各自在...     

指数统计流形性质和应用

利用信息几何的观点,考虑了指数族流形的α几何结构,并利用这些几何性质研究了热力学统计流形,在更少的限制条件下,得到的定理与一些文献的结论是相同的.最后,给出两个例子加以说明.     

正定矩阵流形上的Jacobi场

讨论了正定矩阵流形D(n)的几何结构.新定义其上的黎曼度量,给出了流形 D(n)上的黎曼联络和黎曼曲率张量.从微分几何的角度,研究流形 D(n)上的Jacobi场,进而考虑测地线的收敛性,并举例说明结果.      

非奇异Hermite矩阵流形上的Jacobi场

讨论了非奇异Hermite矩阵流形H(n)的几何结构.定义其上的黎曼度量,给出了流形H(n)上的α-对偶联络和α-曲率张量.从微分几何的角度,研究流形H(n)上的Jacobi场,进而考虑测地线的收敛性,并举例说明结果.     

功率谱流形上的Jacobi场

从微分几何的角度,将功率谱的集合看成一个微分流形. 引入流形上的黎曼度量及单参数仿射联络族, 介绍了功率谱流形的几何结构, 并且给出若干随机模型的数量曲率.研究了流形上的Jacobi场,进而考虑功率谱流形上测地线的收敛性,并以随机过程模型AR(1)为例说明结果.      

爱因斯坦时空流形

在广义相对论中,引力场与时空的几何性质等效,即引力场与度规场等仿效。因此,时空的几何性质(度规)应用物质的分布及其运动来决定,爱因斯坦场方程就是描述物质相互联系、相互决定的规律的方程。本文从时空流形的观点来讨论物质的运动与时空结构统一形成了爱因斯坦时空,从而导出爱因斯坦场方程。并简要地讨论物理上要求存在奇点的时空流形是“极大”的。     

统计流形上的等仿射结构

作者首先研究了等仿射几何与贝叶斯统计学之间的关系,这里贝叶斯统计学的先验分布被看作统计流形上的体积形式,然后利用统计流形上α平行先验估计和体积形式的关系,结合子流形上的基本方程和基本公式给出了一个统计子流形上具有等仿射结构的条件.     

基于凸规划观点的神经网络学习

人工神经网络最重要的特征就是网络的学习能力,通过对神经网络内部权值的调整,学习外部环境结构的特征和信息的表示.从信息几何的角度,对神经网络的学习过程进行了几何描述,并将神经网络的学习问题转化为,最小化外部环境表示的真实分布与网络模型表示的逼近分布之间的"距离",并证明了对于可编码成指数簇流形的神经网络是凸规划问题.为神经网络学习的研究提出了一个新的思路,也为在高维非线性空间中解决网络学习问题的有效性,从信息几何的角度给出了一种解释.     

Stein方程数值解的黎曼梯度算法

基于正定矩阵流形的信息几何结构, 使用黎曼梯度算法来获得Stein方程的数值解. 利用弯曲的黎曼流形上的测地距离作为算法的目标函数,并将流形上的测地线作为算法的收敛路径. 通过数值实验讨论了算法的步长和收敛速度的关系,从而得到算法的最优步长.      

关于黎曼几何若干问题

总结了完备黎曼流形上完备的无共轭点测地线所隐含的几何性质、完备非紧具非负曲率黎曼流形的几何结构、完备非紧具非负Ricci曲率黎曼流形的几何拓扑性质以及完备非紧黎曼流形上的Busemann函数所隐含的几何拓扑性质，并提出了一些未解决的问题．     

一种基于信息几何的支持向量回归模型选择新标准

针对现有模型选择标准无法对支持向量回归(SVR)模型选择过程给出明确几何意义的弱点,提出了一种基于信息几何理论的模型选择新标准.它将模型空间看成是一个流形,将模型复杂度等价于其所能覆盖的概率分布个数,模型拟合度则视为样本的真实分布与模型分布之间的分散度,由此直观地解释了SVR的求解过程,并明确了模型选择的几何意义.     

B-spline流形的几何结构

给出了由B-spline方程构成的B-spline流形的几何结构.通过B-spline流形的定义,得到B-spline流形是±1平坦的,同时,还给出了B-spline流形的曲率张量和二维B-spline流形的高斯曲率.给出算例,验证文中二维B-spline流形的高斯曲率.     

一种线性局部切空间判别分析算法

为了在保持数据局部几何结构不变的同时使数据分类边界最大化,提出了一种用于分类的线性局部切空间判别分析算法.该算法是改进的流形学习算法的监督版,样本的局部切空间排列矩阵确保样本低维嵌入的局部几何结构不变;基于最大边界准则的数据散度矩阵确保数据分类的类内散度最小和类间散度最大;对上述2个矩阵和进行特征分解,获得平衡的投影向量基,使样本投影后的子空间被优化.对Yale,UMIST与MIT这3个人脸数据库的实验结果表明,与现有多种经典分类方法相比,提出的算法在降维的同时提取了用于人脸识别的更有效特征,识别性能较好,具有较高的判别分析能力.     

带tt*-结构的Frobenius流形上两个平坦亚纯联络形式同构的存在性

超曲面奇异的半通用展开的基空间上可以自然赋予一个几何结构,Hertling把该结构公理化称之为CV-结构,并证明了该几何结构和基空间上的典范Frobenius流形是相容的,从而给出了CDV-结构。给定任意的CDV-结构M,在切丛的拉回丛H:=π*T(1,0)M上,有两个自然地平坦亚纯联络,且奇点只在{0}×M和{∞}×M上。如果该CDV-结构中的Frobenius流形结构是一个半单Frobenius流形时,这两个联络都是非正则的亚纯联络。通过已知的非正则平坦亚纯联络分类定理得到形式同构存在性定理:这两个自然的平坦亚纯联络是形式同构的。将给出该形式同构存在性定理的另一个证明:显式构造性证明。     

基于特征的非流形结构及欧拉算子

提出了一种新的支持非几何特征信息的数据结构，并可表示非流形模型，扩大了传统实体造型的覆盖域，在此基础上，给出了支持非流形模型的欧拉运算。