1) root-eigenspace method
特征空间求根
2) spatial characteristic
空间特征
1.
Analysis of landscape pattern spatial characteristics in rural-urban ecotone of valley-city——a case study in Anning District of Lanzhou City;
河谷型城市城乡交错带景观格局空间特征分析——以兰州市安宁区为例
2.
But there are few studies of regional geochemistry spatial characteristic of black soil.
但是大范围的关于黑土环境地球化学特征的研究却很少,本文主要利用黑龙江省1:50万区域化探资料应用GIS分析了黑龙江省黑土区环境地球化学空间特征。
3) spatial characteristics
空间特征
1.
GIS-based analysis of spatial characteristics of watercourse and its water pollution in Shanghai City.;
基于GIS的上海市河道及其水污染空间特征分析
2.
The Spatial Characteristics of E-Shopping Behavior of Shenzhen Residents
深圳市民网上购物行为的空间特征
3.
Based on the selected molecular marker indices (MMI) with Tianjin area as example, the spatial characteristics of various polycyclic aromatic hydrocarbons MMI was inquired into using the method of geostatistics and the spatial distribution state of pollution sources was inquired into on this basis.
以天津地区为例,在选取分子标志物的基础上,应用地统计学方法探讨了多种多环芳烃(PAHs)分子标志物的空间特征,并在此基础上探讨污染源空间分布状况。
4) feature space
特征空间
1.
Detection algorithm of ship wakes from SAR image based on feature space decision;
基于特征空间决策的SAR图像舰船尾迹检测算法
2.
ICA algorithm based on recursively updating of feature space and application to fermentation process monitoring;
特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用
3.
Some Results of SVM Parameter Selection Based on Feature Space Theory;
基于特征空间理论的几种SVM参数选取结果
5) eigenspace
特征空间
1.
Eigenspace-Based Linearly Constrained Minimum Variance Beamformer;
基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器
2.
Simplified SVM method based on sample selection and separation in eigenspace;
基于特征空间中样本选取与分离的SVM简化方法
3.
An Eigenspace Based Approach for 3D Object Recognition;
基于特征空间的3D目标识别方法研究
6) spatial feature
空间特征
1.
Co-location pattern mining algorithm with rare spatial features;
适合稀少空间特征的同位模式挖掘算法
2.
Shadow Detection Method Based on Spatial Feature
基于空间特征的阴影检测
3.
Using response-cuing paradigm and cross signs with different spatially aligned features,this study aims at exploring the effects of spatial features of stimulus and response locations on the mode of cuing effects.
以具有不同空间特征的十字号为实验材料,采用反应线索范式,旨在探讨刺激空间特征和反应位置对线索效应模式的影响。
补充资料：偏微分算子的特征值与特征函数
由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题：是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2)；Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解（非零解）的参数λ的值,称为特征值；相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x)，使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为：当??可以"源形表达"，即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时，展式平方平均收敛，且有帕舍伐尔公式：
对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的，只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值，还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是（C.H.）H.外尔在1911年得到的（外尔公式）：
式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域，又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果：式中｜嬠Ω｜是区域边界之长，但尚未被证出。
与此密切相关的是下面的MP公式：(t→+0)
取一个渐近项时，用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象，但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出，后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系，M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释：可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长｜嬠Ω｜和洞的个数h！由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量，"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣，并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法，由T.卡莱曼于1934年首创，他还得到谱函数的渐近式：(λ→∞)，式中δxy当x=y时为1，当x≠y时为0。
上述关于拉普拉斯算子的结果，由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂，但结果十分简单整齐：；；式中 v(x) 表示集合{ξ｜｜A0(x,ξ)｜<1}的勒贝格测度，而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
对于奇异情形，例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x，y，λ),特征展式为。由于可能出现连续谱，S(x，y，λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇（异）微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究，还只是限于少数特例。
在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形，M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法，其中借助数学期望表出格林函数，有效地求出谱函数与特征值的渐近式：
。
当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆，或非自共轭，以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形，都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
除上述问题外，特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的，只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值，还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是（C.H.）H.外尔在1911年得到的（外尔公式）：
式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域，又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果：式中｜嬠Ω｜是区域边界之长，但尚未被证出。
与此密切相关的是下面的MP公式：(t→+0)
取一个渐近项时，用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象，但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出，后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系，M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释：可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长｜嬠Ω｜和洞的个数h！由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量，"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣，并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法，由T.卡莱曼于1934年首创，他还得到谱函数的渐近式：(λ→∞)，式中δxy当x=y时为1，当x≠y时为0。
上述关于拉普拉斯算子的结果，由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂，但结果十分简单整齐：；；式中 v(x) 表示集合{ξ｜｜A0(x,ξ)｜<1}的勒贝格测度，而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
对于奇异情形，例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x，y，λ),特征展式为。由于可能出现连续谱，S(x，y，λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇（异）微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究，还只是限于少数特例。
在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形，M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法，其中借助数学期望表出格林函数，有效地求出谱函数与特征值的渐近式：
。
当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆，或非自共轭，以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形，都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
除上述问题外，特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条