超逆Γ分布及其抽样算法

关于可分图模型的Bayes推断,本文提出了超逆Γ分布,它可以作为可分的Gaussian图模型中协方差阵的共轭先验分布.在讨论了Γ分布和逆Γ的性质后,给出了超逆Γ分布的抽样算法.     

Γ—正则半群上的若干同余

本文首先给出了Γ－正则半群上的群同余刻划。然后定义了Γ－逆半群的幂等分离核正规系，证明了Γ－逆半群上的幂等分离核正规系决定一个Γ－逆半群上的等分离同余，及Γ－逆半群上的幂等分离同余核是一个等分离核正规系。     

若干矩阵Γ分布的相关分布

本文研究了与矩阵Γ分布相关的若干分布的密度函数,利用矩阵Γ分布的特征函数和它的Bartlett分解等方法,获得了与矩阵Γ分布相关的几个分布的密度函数解析表达式,它们包括Γ分布随机矩阵的子矩阵、行列式、迹和特征根的分布密度,进一步还得到了相关系数矩阵的分布密度函数形式.     

有缺失数据的正态母体参数的后验分布及其抽样算法

在缺失数据机制是可忽略的、先验分布是逆矩阵Γ分布的假设下,利用矩阵的cholesky分解和变量替换方法,本文导出了有单调缺失数据结构的正态分布参数的后验分布形式.进-步用后验分布的组成特点,构造了单调缺失数据结构的正态分布的协方差矩阵和均值后验分布的抽样算法.     

态射的Γ-Drazin逆和柱心-幂零分解

讨论态射的Γ-Drazin逆.给出了态射的Γ-Drazin逆的一些性质和柱心-幂零分解.     

矩阵的Γ逆在一类约束系统中的应用

将矩阵的Γ逆应用于约束系统Ａｘ＋ｙ＝ｂ，ｘ∈Ｌ，ｙ∈Ｌ^⊥，对任意的Ａ和Ｌ，表示了它的一般解。当ＡＰ_Ｌ＋Ｐ_Ｌ⊥可逆时，这个解正是Ｂｏｔｔ—Ｄｕｆｆｉｎ解。并就Ｌ是Ａ的约化子空间、不变子空间及一般情形，讨论了相应的Γ逆存在的条件。     

三级三角矩阵环上模范畴和同调刻划

设Γ是三级三角矩阵代数,m odΓ表示Γ上的有限生成模范畴,ΓL是与m odΓ等价的范畴.讨论了ΓL的Jacabson根,ΓL的单对象及投射对象的形式及Γ的整体维数等同调性质.     

矩阵Г分布的一致渐近正态性

相对于两个密度函数之间的Kullback-Leibler距离,本文获得了矩阵Γ分布一致渐近正态分布的条件,由于矩阵Γ分布包含了Wishart分布,因此我们也指出了 Wishart分布一致渐近正态分布的条件．     

AR(p)模型中的变点分析

本文分别用极大似然法和Bayes方法研究了AR(p)模型中的变点问题.在数据矩阵不一定满秩的条件下,利用Moore-Penrose广义逆给出了模型参数的极大似然估计的统一表达式和变点位置的估计式.在假定自回归系数的先验分布服从多元正态,方差服从逆Γ分布的条件下,用Bayes方法给出了变点位置估计的显示表达式以及模型参数的Bayes估计.     

两个矩阵分布的信息特征

熵是一个分布的重要信息特征,通过对矩阵变量积分的一些技巧,利用矩阵Γ分布的特征,本文获得了矩阵F分布和矩阵Beta分布的熵.