1) error estimate formula
误差估计式
1.
Based on proving the error estimate formula of conjugate gradient method(CG), this paper makes a pretreatment of coefficient matrix in order to improve convergence speed.
在论证共轭斜量法误差估计式的基础上 ,为提高敛速 ,对系数矩阵进行预处理 ,提供了减少等价问题条件数的方法 ,完美地建立了预条件共轭斜量法的实用算法。
2) error estimate
误差估计
1.
Characteristics-finite volume element method and its error estimate for nonlinear convection diffusion problems;
非线性对流扩散问题特征-有限体积法及其误差估计
2.
An error estimate for the subdivision Bézier net;
细分Bézier网的误差估计
3.
An error estimate to the optimal reduced mode;
一类最优简化模型的误差估计
3) error estimation
误差估计
1.
Minimum error estimation using wavelet for time series similarity search;
对时间序列相似性查询的最优小波误差估计
2.
The error estimation of quadratic Lagrange s interpolation and its interpolating function in triangular element;
三角形单元上二次Lagrange型插值与被插函数的误差估计
3.
Regularization error estimation of spherical harmonic coefficients from SGG observation;
SGG重力场球谐系数正则解的误差估计方法
4) Error Evaluation
误差估计
1.
GPS positioning error evaluation based on fuzzy algorithm;
基于模糊算法的GPS定位误差估计
5) estimation error
估计误差
1.
Quantitative estimation of ore loss and dilution resulting from block estimation errors;
由块段估计误差引起的矿石损失和贫化的量化估计方法
2.
We develop a model for robust portfolio selection using arctan estimator that addresses two major shortcomings of the Markowitz approach:the ability to handle higher moments and estimation error.
本文提出一组新的稳健投资组合模型,以期解决传统的Markowitz投资组合方法中的两大不足:(1)没有将高阶矩考虑在内;(2)在实践中存在的估计误差问题。
6) error estimates
误差估计
1.
Convergence and error estimates of "Newton Like" method;
“牛顿类”迭代的收敛性和误差估计
2.
H~1-norm error estimates of the Characteristics-Finite Volume Element method for compressible miscible displacement in porous media;
多孔介质中可压缩可混溶驱动问题的特征—有限体积元法H~1模误差估计
3.
The influence of numerical integration on the anisotropicnonconforming finite element and error estimates;
数值积分对各向异性非协调有限元的影响及误差估计
补充资料：水文估计量的抽样误差
水文随机变量的分布函数中的参数(或参数的函数)的估计量的均方根误差。水文随机变量x的分布函数F(x，θ) 中所含的参数θ，一般皆为未知数, 需根据样本资料(x1，x2，...，xn)予以估计。换言之,为进行参数估计，必须构造一个样本的函数，称为估计量，记为(x1，x2，...,xn)，从而当有一具体样本(x1，x2,...,xn)之后,就可算出(x1，x2，...，xn),做为θ的估计值。由于样本为随机变量，可以证明,作为样本函数的估计量(x1,x2，...，xn)，也是随机变量，故有其概率密度函数，记为g(，θ)，称为抽样分布（见上页图）。它表示估计量取各种不同数值的可能性大小。虽然任一估计量取得真值θ的概率都为零, 但不同的估计量其平均误差的大小还是不同的。这个平均误差,通常以估计量对参数真值θ的均方根误差来代表，可表示为：
式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说，g(，θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
在水文统计中，需要估计的往往不仅是参数，还有参数的某种函数，例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差，记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值，在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时，用近似公式计算，误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一，就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说，g(，θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
在水文统计中，需要估计的往往不仅是参数，还有参数的某种函数，例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差，记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值，在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时，用近似公式计算，误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一，就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
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