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9 个结果
  • 简介:作者与记忆显示出随机的波浪方程的一个班的答案的存在和唯一。解决方案的精力函数的腐烂估计也被获得。有存储器的关键词随机的波浪方程-溶剂-无限的维的维纳过程-精力功能2000苏布杰克特先生分类60H15-35L05工程由国家天赋支持了中国(号码10871103)的科学基础。

  • 标签: 波动方程 记忆 随机 解的存在性 衰减估计 能量函数
  • 简介:Theauthorsstudyrecursivestructureswith'finitememory'inEuclideanmatricspaceandthemultifractaldecompositionofthecorrespondingfractals.Foranytwopositivenumbersq,β,andsucharecursivestructure,alinearoperatorV~(q,β)infinitedimensionalspaceisdefined.ThemultifractalspectrumisgivenbythespectralradiusofV~(q,β).

  • 标签: 光谱 有限存储器 半径 分解方法
  • 简介:Inthispaper,westudytheasymptoticCUSUMtestsfordetectingchangesinthemeanorvarianceofamoving-averageprocesswithlongmemory.Whenthereisnochangeover[O,T],theasymptoticdistributionoftheteststatisticisderived,whichallowsustofindasymptoticcriticalvalues.Whenthereisachange,thebehavioroftheteststatisticisdiscussed.Conditionsfortheconsistencyofthesetestsarealsodiscussed.Basedontheasymptoticresults,simulationstudiesoftestingforchangesinthemeanshowthattheCUSUMtestproposedperformswell.

  • 标签: 测试过程 移动平均 记忆 检验统计量 一致性条件 方差检验
  • 简介:<正>Supposethat{αk}k∞=-∞isaLacunarysequenceofpositivenumberssatisfyinginfαk+1/αk=α>1andthatΩ(y’)isafunctionintheBesovspaceB10,1(Sn-1)whereSn-1istheunitsphereonRn(n≥2).Weprovethatif∫Sn-1Ω(y’)dσ(y’)=0thenthediscretesingularintegraloperatorTΩf(x)=∫(Sn-1)f(x-αky’)Ω(y’)dσ(y’)andtheassociatedmaximaloperatorTΩf(x)=∫Sn-1f(x-αky’)Ω(y’)dσ(y’)arebothboundedinthespaceL2(Rn).ThetheoremsinthispaperimprovearesultbyDuoandikoetxeaandRubiodeFranciaintheL2case.

  • 标签: SINGULAR integral BESOV space ROUGH KERNEL
  • 简介:WestudyhowtousetheSR1updatetorealizeminimizationmethodsforproblemswherethestorageiscritical.Wegiveanupdateformulawhichgeneratesmatricesusinginformationfromthelastmiterations.Thenumericaltestsshowthatthemethodisefficent.

  • 标签: LARGE SCALE PROBLEM LIMITED MEMORY methods
  • 简介:LetMfbetheKakeyamaximalfunctionind-dimensionalEuclideanspace,withsamebaseconsistingofcylindersofeccentricityN.Theinequalityshoumforabasesatisfyingadirectioncondition,where?andcareconstantsdependingonlyond.

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  • 简介:支持向量机器原来为二进制分类被设计。怎么有效地扩大它因为多班分类仍然是一个进行中的研究问题。Inthis纸,我们认为是多范畴支持的自然延期的核机器是Crammer和歌手原来建议的向量机器。基于算法稳定性,我们为机器在论文建议了的核获得归纳错误界限。

  • 标签: 支持向量机 核心机器 稳定性 广义性误差