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1.
本文给出了从可分图协方差矩阵的分布密度函数确定图精度矩阵分布密度函数的一般方法,得到了可分的Gaussian图模型中精度矩阵极大似然估计的分布密度函数表达式.当图协方差矩阵的分布密度分别服从超逆Wishart分布、超逆Г分布时,也得到了图精度矩阵分布密度函数的解析表达式. 相似文献
2.
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. 相似文献
3.
周敏娜 《纯粹数学与应用数学》2009,25(2):244-250
研究态射集中的Г-逆的存在条件与星序的刻划.利用Г-环的方法得到了Г—Moore-Penrose逆存在的一些条件.给出了Г—Moore-Penrose逆与星序的联系以及星序的一些Г-逆刻划. 相似文献
4.
对于指数分布特征寿命参数的单边假设检验问题,在先验分布为逆Г分布的假设下,给出了相应寿命试验的Bayesian停止判决法则,其中损失函数包括试验费用和误判损失两部分. 相似文献
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6.
对于逆半群上的同余ρ,在它的迹类中存在最大元ρT和最小元ρt.相应地,在它的核类中有最大元ρK和最小元ρk.因此,我们在S的同余格上得到四个算子Г={T,t,K,k}.本文将给出自由单演逆半群上,由算子半群Г生成的半群,即自由单演逆半群上的核一迹算子半群. 相似文献
7.
二行动线性决策问题是一类简单而又常见的决策问题,实际中用处很大,本文讨论了Г分布共轭于泊松分布的决策模型下(即Г-P模型)二行动线性决策问题的抽样信息期望值的计算公式。 相似文献
8.
设X~*是字母表X上的自由幺半群,以X~*为顶点集构造一个语言图Г(X~*),引入语言图Г(X~*)的横截集的概念,给出了极大前缀码的一些刻划. 相似文献
9.
(Г—P)模型下二行动线性决策问题的抽样信息期望值 总被引:4,自引:0,他引:4
二行动线性决策问题是一类简单而又常见的决策问题,实际中用处很大。本文讨论了Г分布共轭于泊松分布的决策模型下(即Г—P模型)二行动线性决策问题的抽样信息期望值的计算公式。 相似文献
10.
对一个图G,设μ(G,x)表示它的匹配多项式,M(G,x)表示μ(G,x)的最大实数根.令Г_1={G|M(G,x)<2}和Г2={G|M(G,x)≤2}.给出了Г_i(i=1,2)中的两个图G和H匹配等价的充要条件. 相似文献
11.
岑建苗 《高等学校计算数学学报》2006,28(3):216-223
1引言及准备在[1]中,R.E.Cline和T.N.E.Greville讨论了长方矩阵的带W权Drazin逆.本文在上述研究的基础上研究讨论长方矩阵的更加广泛的带权Drazin逆,用[2]中的术语称之为Г-Drazin逆.这些理论在约束线性方程理论、人口增长模型和最优化控制等方面有 相似文献
12.
本文研究了与矩阵Г分布相关的若干分布的密度函数,利用矩阵Г分布的特征函数和它的Bartlett分解等方法,获得了与矩阵Г分布相关的几个分布的密度函数解析表达式,它们包括Г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. 相似文献
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小批量生产的贝叶斯质量控制模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本应用贝叶斯统计推断方法,研究了基于正态共轭先验分布和正态——逆伽玛共轭先验分布的小批量生产下的质量控制模型问题,根据不同控制对象的预报分布密度函数,分别构造了方差已知时的贝叶斯均值控制图和方差未知时的贝叶斯均值——标准差控制图,并与经典质量控制模型进行了比较。 相似文献
16.
在[1]证明了如下的结果:设算子P(x)将巴拿赫空间元素x变换为巴拿赫空间Y的元素y并且有如下的条件存在:1)P′(x_o)的逆算子Г_0=[P′(x_o)]~(-1)存在,并有||Г_o||≤B_o;其中x_o将用作方程P(x)=0的初始近似解,B_o为常数.2)||Г_oP(xo)≤η_o,其中η_o为常数。 相似文献
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当E为复平面上的有界连通区域,所有已知函数在E上满足Holder条件,光滑封闭曲线Г■E时,借助广义逆,讨论了正则型Cauchy核奇异积分方程在Г发生某种光滑扰动时的稳定性问题,给出了相应的误差估计,并建立了收敛性定理 相似文献
18.
分析了Г分布密度函数的性质,指出了该密度函数与相应参数之间的关系.主要研究第二个参数对密度的影响,证明了β增大时Г(α,β)分布密度极大值也增大,还指出了β变化时Г(α,β)分布密度与另一特定密度曲线交点的变化规律. 相似文献
19.
假定(X,‖·‖)为实Banach空间,X*为其对偶空间,X*可分.本文证明了实值逆(下)鞅Doob分解定理,在此基础上,利用支撑函数给出了集值逆下鞅可Doob分解的一个充分条件. 相似文献
20.
以Г-后验期望损失作为标准,研究了定数截尾试验下两参数W e ibu ll分布尺度参数θ的最优稳健Bayes估计问题.假设尺度参数θ的先验分布在分布族Г上变化,形状参数β已知时,在0-1损失下,得到了θ的最优稳健区间估计,在均方损失下得到θ的最优稳健点估计及区间估计;β未知时,得到了θ的最优稳健点估计及区间估计.最后给出了数值例子,说明了方法的有效性. 相似文献