关于次子空间的构造与应用

证明了次子空间的几个不同形式定义的等价性,从不同侧面揭示了次子空间的本质特征,并且研究了次子空间的几何意义与在微积分学方面的应用。     

丛代数中的整数向量

在丛代数的结构理论中有四类整数向量:c-向量、d-向量、f-向量和g-向量,它们在丛代数的研究中发挥了重要的作用.本文将回顾这些整数向量的概念,介绍它们的性质、研究的问题及其进展.     

基于状态驻留时间下由转移弧产生输出的HMM模型中的参数估计

本讨论了用状态驻留时间来模型化传统的HMM模型。HMM的一个基本假设是它认为语音信号是准平稳的。然而由状态输出yt的HMM模型，并不能很好地表征语音信号中平稳段或平稳段之间的具体特征；由转移弧产生输出的自左向右HMM系统,则对语音特征作更为细致的描述。本主要讨论在[2]的基础上,对新建模型进行参数估计。     

把握知识的交汇点 充分发挥向量的作用

向量作为新教材的一个亮点,倍受关注.由于向量集数、形于一体,涉及了代数、几何、三角等多门课程,而向量方法特别便于研究有关直线和平面的各种问题,因此对向量的学习和研究一定要溶于这些课程,并把握好向量与各课程间的交汇点,发挥其作用.     

以结构思想为切入点把握向量的教学

向量是研究几何的一种基本工具 ,这种工具把几何结构转化为代数结构 ,实现几何代数化 .因此 ,在向量教学中 ,要让学生知道向量工具如何把几何结构转化为代数结构 ,利用结构思想分析问题、解决问题成为我们教学的关键问题 .为此 ,对这两方面作如下探讨 .1　几何结构转为代数结构 ,实现几何代数化几何历史的发展 ,大概经历了实验几何、综合推理几何、三角学和解析几何等四个阶段 .要使几何学实现根本转变 ,出路在于代数化 .综合几何发展到解析几何的过程 ,找到了几何问题解决通法 ,真正实现几何代数化 .用代数方法去研究几何问题是数学史上一…     

算子解析函数优势原理和性质

设H为复Hilbert空间,设A为H上的有界线性算子。H(△)表示在△={z:|e|<1}内的所有解析函数向量空间,本文的主要目的是讨论f′(A)的优势原理和f(A)的一个性质,其中f(z)∈H(△),A为真压缩算子。     

线性模型中均值向量的LSE和BLUE的偏差估计

对于线性模型 Y=Xβ+e,E(e)=0,cov(e)=σ~2∑,∑≥0μ=Xβ的LSE和BLUE分别为■=X(X′X)-X′Y和μ~*=X(X′T-X)-X′T-Y,其中T=∑+XUX′,U是对称阵且使Rank(T)=Rank(∑X)和T≥0,本文证明了‖■-μ~*‖_2≤(λ_r-λ_ζ)/(2(λ+λ_k)~(1/2))‖Y-■‖_2这里λ_4=ch_4(T),i=1,2,…,n,λ_1≥…≥λ_n≥0。k=Rank(X),‖a‖_2=(a′a)~(1/2),并且给出了‖cov(■)-cov(μ~*)‖_s‖PT~2P-(PTP)~2‖_s和‖(cov+(μ~*))~(1/2)cov(■)(cov+(μ~*))~(1/2)‖s的上界,这里‖A‖_s=(tr(A′A)~(3/2))~(■),s≥1。     

向量连分式逼近与插值

§！.向量连分式展开式 给定不同实数组成的序列∏_x~∞={x_0,x_1,x_2,…}和由对应的有限向量组成的序列?_z~∞={V~((0)),V~((1)),V~((2)),…},其中V~((i))=V(x_i),V~((i))∈C~d.向量的Samelson逆变换定义为 V~(-1)(x)=V~*(x)/|V(x)|~2,V~*是V的共轭向量.(1) 定义1.?_l[x_0x_1…x_l]称为V(x)的第l阶反差商,其中     

局部对称共形平坦黎曼流形中具有平行平均曲率向量的子流形

本文把[1]的结论推广到了环绕空间是局部对称共形平坦的情形,即获得了:设M~是局部对称共形平坦黎曼流形N~+p(p>1)中具有平行平均曲率向量的紧致子流形,如果则M~位于N~+p的全测地子流形N~+1中。其中S,H分别是M~的第二基本形式长度的平方和M~的平均曲率,T_C、t_c分别是N~+p的Ricci曲率的上、下确界,K是N~+p的数量曲率。     

基于SVM理论的一种新的数据分类方法

基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .