基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法

加权几何平均的组合预测是一种非线性的组合预测方法,在传统的组合预测模型的基础上,建立了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,提出优性组合预测的概念,并给出其计算组合预测权系数的线性规划的解法。实例分析指出该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而表明该模型的有效性。     

Bergman空间上复合算子的范数与本性范数

用D表示单位圆盘, $A^p(D)$表示D上的Bergman空间. 设$\\varphi$是$D$上的解析自映射. 定义复合算子$C_\\varphi$: $ (C_\\varphi f)(z)=f(\\varphi(z)). $ 研究了$A^p(D)$上复合算子的 KSP 性质. 同时,计算了D上Bergman空间上一些复合算子的范数与本性范数. (C_\\varphi f)(z)=f(\\varphi(z)) . $ 作者研究了$A^p(D)$上复合算子的 KSP 性质. 同时, 作者还计算了$D$上Bergman空间上一些复合算子的范数与本性范数.     

矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的迭代解法

给出了求矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的一种迭代解法,即利用法方程变换,将求解最小二乘解转化为相容矩阵方程的求解问题,再利用迭代法求出新方程的直接解.使用该方法,对任意给定的初始中心对称矩阵都可在有限步内迭代求出它的中心对称最小二乘解.并且将求最佳逼近的问题转化为求一个新方程的极小范数解的问题,同样可用迭代法求解.     

矩阵特征值的相对扰动界

设λ与~λ分别是n阶矩阵A和它的扰动矩阵A~的特征值.对|λ-~λ|/|λ~λ|型的相对扰动界进行了研究.给出了可对角化矩阵在乘法扰动下和Herm ite矩阵在加法扰动下的一些新的扰动界,改进了以往相应的结果.     

一种自适应的鲁棒性矩阵补全方法

针对传统矩阵补全无约束优化模型在处理奇异噪声损坏的缺失矩阵时鲁棒性较差的问题,提出一种自适应的鲁棒性矩阵补全方法.该方法在目标函数中使用截断核范数作为秩函数旳低秩逼近,并采用对奇异噪声鲁棒的F范数作为损失项恢复矩阵中的缺失值,以降低异常值对算法的影响,提高恢复精确度.在求解该模型过程中,先采用凸优化技巧引入一个动态权重...     

F-粗积分的度量与药效识别

在函数单向S-粗集的基础上给出了F-粗积分的概念,利用F-粗积分给出了萎缩度与萎缩率的概念,萎缩度与萎缩率可以将F-粗积分的动态变化过程量化, 在医学领域中用这两个量来比较不同药物或同一药物不同剂量对同一种病变的治疗效果。     

H(o)lder不等式的推广

用数学归纳法给出了Holder不等式的推广形式．     

关于矩阵广义逆的几个性质

Magnus和Neudecker曾讨论Moore-Penrose广义逆所具有的“乘积化简”和“加减分拆”等若干较好性质。本文推广得到最小二乘广义逆和最小范数广义逆等也具有这些性质,为其进一步应用提供了方便。     

MISO系统信道估计误差的影响比较

信道估计是多输入单输出系统中的一项重要工作,分析比较了信道估计误差对于三种多输入单输出系统(空时分组码系统、频域预均衡系统及最大范数复合信道传输分集系统)性能的影响．模拟结果表明最大范数复合信道传输分集系统可以有效抑制干扰,降低误码率,因此对信道估计的误差比较灵敏。     

细胞神经网络全局指数稳定性的新判据

综合运用矩阵范数、算子测度以及 Lyapunov函数法 ,讨论了细胞神经网络的全局指数稳定性 ,给出了一些较简洁的新的充分判据。