矩阵奇异值分解及其在高维数据处理中的应用

矩阵奇异值分解能够实现对高维数据的局部特征提取及维数约减,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价值.首先分析了高维数据处理所面临的困境,并对常用的降维算法进行简单的归纳总结;然后阐述了矩阵奇异值分解的基本原理及其在维数约减和数据压缩中的物理意义;接着通过分析两种建立在奇异值分解基础上的PCA与LSA降维算法的数学导出过程,进一步给出了两者的等价性证明;最后总结了矩阵奇异值分解的优缺点,并且预测了高维数据处理技术未来的发展趋势.     

数论在数字信号处理中的应用

今天,在几乎所有的工程领域中,都需要运用各种数学变换、通过计算机对数字信号进行处理,因此,这些变换成了数字信号处理中的一种重要的工具. 数字信号处理中两个最基本的运算是计算离散付里叶变换(DFT)和卷积.为了快速计算它们,最近,出现了好几种新的数学变换,例如计算卷积的数论变换(NTT),计算DFT的Winograd变换(WFTA)等等,这些变换的乘法次数比熟知的快速付里叶变换(FFT)要少.所有这些变换有一个共同的特点,就是以数论作为它们的数学工具.1979年,国外已写出专著,总结了这方面的工作;1980年,国内这方面的一些工作也写进了著作[2].本文将扼要介绍国内外这方面的工作.为了后面叙述方便,这里先介绍一下卷     

高维因子模型及其在统计机器学习中的应用

本文综述近年来因子模型研究的最新进展及其在统计机器学习中的应用.因子模型通过较少的因子实现降维,并为协方差矩阵提供了一种低秩加稀疏的结构,不仅受到高维数据分析领域的关注,也被广泛应用于计量经济学、数量金融学、基因组学、神经科学和图像处理等许多科学、工程及人文社科领域的研究中.本文系统阐述利用主成分分析方法提取潜在因子、估计因子载荷、异质结构与整体协方差矩阵的统计推断方法,这套方法被证明可以有效应对当前大数据所表现出的高维性、强相关性、厚尾性和异质性等重大挑战;另外,还重点介绍了高维因子模型在处理协方差矩阵估计、模型选择和多重检验等高维统计学习问题中的作用;最后,通过几个应用实例说明因子模型与现代机器学习问题之间的密切联系,其中包括当下流行的网络分析和低秩矩阵还原等.     

Musielak-Orlicz Herz空间上的块分解及其应用

函数空间及其相关理论一直是本科阶段泛函分析课程的重要内容.聚焦函数空间块分解性质这一个问题的研究是因为函数空间上的一些算子有界性问题可归结为这些算子在该空间块上的一致有界性估计问题.为充分展示这一核心思想,我们先证明了Musielak-Orlicz Herz空间上的块分解定理,再利用该定理给出了一类奇异积分算子在齐次Musielak-Orlicz Herz空间中有界性的新证明.     

正交小波包及其在数字信号压缩中的应用

正交小波包是正交多分辨分析构造正交小波思想的自然延伸,正交小波包变换可以进一步分割小波空间,解决小波变换“高频低分辨”的问题,为数字信号处理提供获得高频高分辨效果的分析工具。最后,将小波包分析用于数字信号压缩问题的研究,获得了很好的变换压缩效果     

区域上Besov空间的分子分解及其在偏微分方程中的应用

该文先刻划了外正则区域ΩR^n(n≥1)上Besov空间B^{s,p}_p(s<0,0相似文献   

高维正弦定理的再改进及其应用

本文借助于Cayley-Mensger行列式定义了n维欧氏空间E~n中单形A顶角A_k(1≤k≤n+1)的正弦值,由此得到了新的正弦定理。这一定理大大地改进了文[1]和[2]中所给出的正弦定理,并且弥补了文[1]与[2]中的好多不足之处,在第3节中,还给出了新上弦定理的应用(即性质定理2)。     

高维Klein群的一个不等式及其应用

本文首先得到了SL（2，Гn）中Klein群的一个不等式，并给出了它的两个应用；然后证明了对SL（2，Гn）中的非初等群G，若G中的任意斜驶元素f满足tr^2（f）〉4且当∞ 不属于fix（f）时tr（f）=tr（f），则存在h∈SL（2，Гn）使得hGh^-1属于SL（2，R），此结果是Maskit相关结果的推广。     

Matlab软件在《数字信号处理》课程教学中的应用研究

随着计算机和信息技术的飞跃式发展,数字信号处理技术日益成为一门成熟的学科,并在各种工程技术领域、特别是新兴高技术产业内获得了越来越广泛的应用,高等教育的目标之一是培养实用型的现代新技术高素质人才,因此近年来国内越来越多的工科院校的数学系成立了信息与计算科学专业并开设了作为重要的专业基础课的《数字信号处理》课程,此外,由美国著名的Mathworks公司发布的Matlab软件作为一套功能强大的科学计算工具日益成为世界上越来越多的科研和工程技术人员进行科学研究与计算的必备工具,     

一个新的高维向量Lie代数及其应用

构造了一个新的8维向量Lie代数,通过适当设计等谱问题,利用屠格式和扩展的迹恒等式得到了AKNS族的可积耦合及Hamilton结构.     

张量分解及其在统计模型中的应用

首先介绍张量基本概念、张量乘积及张量CP分解和Tucker分解.其次,将张量运用于统计模型当中,得到张量回归模型.再结合张量矩阵化和张量分解,给出该模型参数张量的最小二乘估计公式.最后,举例说明张量模型的重要性.     

信噪比的分解及其在稳健设计中的应用

本文讨论了信噪比的分解及其在稳健设计中的应用, 引用PerMIA的概念给出了田口的信噪比和社会平均二次损失联系\bd 最后将97年中国大学生数学建模的赛题作为算例, 其参数设计的优化过程更为简洁.     

Schwartz函数的分解及其应用

本文主要研究Schwartz空间(记作f(R~n))上的函数及D(R~n)空间上的函数分解问题.本文用构造性的方法自适应地证明,任何一个Schwartz函数都可以分解为两个Schwartz函数的乘积.进一步,用类似的方法也证明了每一个D(R~n)函数都可以分解为与其支集完全相同的两个D(R~n)函数的乘积.作为这两空间上函数分解的应用,很容易得到f(R~n)=f(R~n)f(R~n)和D(R~n)=D(R~n)D(R~n).     

代数扩张域上的多项式分解在密码学中的应用

用有理数域或特征p的素域上的有n个独立变量的有理函数域的有限代数扩张域上的多项式的不可约分解,建议了一类密码系统.     

高维加权Bergman空间上的Toeplitz算子

本文研究了高维加权Bergman空间Ap(Bn,dVpφ)(1＜p＜∞).上的Toeplitz算子.利用Toeplitz算子的Berezin变换,获得了Ap(Bn,dVp)(1＜p＜∞)上具有L∞(Bn)符号的Toeplitz算子的有限乘积的有限和是紧算子的一些等价刻画,推广了加权Bergman空间Ap(D,dmpφ)上的Toeplitz算子的有限乘积的有限和是紧的当且仅当它的Berezin变换在单位圆盘的边界消失为0的结论     

高维Heisenberg群上热算子的分析

用留数定理及轨道积分方法,讨论了2n+1(n≥1)维Heisenberg群上热核及Green核的渐近性,并给出了更简明的渐近公式,彻底解决了Hueber,H等人遗留的问题.     

变限积分求导公式在高维典型立体上的推广

将变限积分求导公式推广到高维空间中变边界的超长方体和超球体上,得到简洁优美的结果,并给出其应用.     

Hilbert空间的正交分解及其应用

基于Riesz-表示算子,给出了实Hilbert内积空间按某种连续双线性泛函的正交分解的刻划,应用于鞍点变分问题,获得了解的分离及其强制型于问题.     

正交投影及其在几何上的应用

<正>交投影作为线性代数中非常重要的概念,它在许多具体问题中起着关键的作用.本文通过回顾向量在一维子空间和n维子空间上的正交投影,同时给出相应计算公式.作为应用,分别在二维平面和三维空间,建立了点到直线上和点到平面上的正交投影点、对称点和距离的计算公式.特别,利用所得计算公式,得到三维空间里点到直线的距离计算公式.进而,给出两个实例验证了相应的结论.     

矩阵因子分解及其应用举例

通过矩阵方程定义了矩阵的左、右因子和双因子,给出了各类因子存在的充要条件,并将其应用到满秩分解和极分解等典型例子中.论证中,采用多种观点和方法,空间映射、矩阵运算并重.