1) matrix loss function
矩阵损失函数
1.
Under a new matrix loss function,this paper describes the necessary and sufficient conditions under which a simultaneous estimator for regression coefficient and parameters is admissible in the class of bomogeneous linecer estimates and mhomogeneous li.
本文在一种新的矩阵损失函数下,给出了随机回归系数和参数同时估计在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件。
2.
We studied the minimax property of a linear estimation and got a unique linear minimax eatimation of regression coefficients in a given class of estimations under matrix loss function for a growth curve model.
在矩阵损失函数下 ,研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性 ,并得到惟一的线性 minimax估计 。
3.
In linear model, admissibility of linear models with constraints under quadratic loss functionL_2 (D(Y), SXB) = (D(Y) - SXB) C_t (D(Y) - SXB) and matrix loss functionL_1(D(Y), SXB) = (D(Y)-SXB)C_m(D(Y)-SXB)are usually investigated.
在研究估计量的可容许性问题时，我们通常采用的损失函数有两种：二次损失函数L_2(D(Y)，SXB)=(D(Y)-SXB)′C_t(D(Y)-SXB)和矩阵损失函数L_1(D(Y)，SXB)=(D(Y)-SXB)C_m(D(Y)-SXB)′。
2) matrix balanced loss function
矩阵平衡损失函数
3) matrix loss
矩阵损失
1.
Amissibility of linear model with linear quality constraints under matrix loss function;
矩阵损失下等式约束线性模型的可容许性
2.
The seemingly unrelated regression model(1) converting into(2) is studied,under matrix loss,it is given a unique linear Minimax estimator of a linear estimable function SXβ,for Cov(Y)=σ2(∑In) when σ2>0 is unknown while ∑>0 is know.
研究了相依回归模型(1)在改写为模型(2)后,对Cov(Y)=σ2(∑In)中σ2>0未知而∑>0已知时,在矩阵损失下给出一个线性可估函数SXβ的惟一线性Minimax估计。
3.
For the admissibility of linear estimator LY+D of parameters SYΘ in multivariate linear model Y～N(XΘ,σ 2ΣV), where Σ≥0 and V≥0 are known, when Σ=I m, V≥0, Deng Qirong and Chen Jianbao obtained the necessary and sufficient conditions for the estimator LY+D, which is to be admissible under matrix loss.
研究了多元线性模型Y～N(XΘ ,σ2 Σ V)中参数SXΘ的线性估计LY +D的可容许性问题 ,在一般条件下得到了线性估计LY +D在矩阵损失下的可容许的充要条件 。
4) Loss matrix
损失矩阵
1.
A useful way of quantitative analysis and a method to determine loss matrix of underway ships in heavy sea has been put forward.
选取了某公司中—日航线上的一条客货滚集装箱班轮,对其在黄海中、北部遭遇大风浪航行时,非意外事故性损失的历史记录进行了统计调查,由此得到一种对大风浪中航行船舶的非意外事故性损失进行定量分析的方法,进而提出一种对大风浪中航行船舶的非意外事故性损失矩阵进行估算的方法。
5) Matrix loss function
矩阵损失
1.
In this paper,we consider the Minimax admissible estimates of the multivariate regression coefficient in the constraint growth curve model under a matrix loss function.
讨论在矩阵损失函数下约束增长曲线模型中回归系数的Minimax可容许估计问题,给出在某些线性估计类中Minimax可容许估计的充要条件。
2.
Based on the matrix loss function,it was compared with least square estimator(LSE).
在错误指定的先验假定下研究了多元回归系数估计 (BE) ,并在矩阵损失下对其与最小二乘法估计 (LSE)进行了比较 ,同时讨论了在后验Pitmancloseness准则下BE相对于LSE估计的优良
3.
We give a unique linear Mihanax estimator of linear estimator of SXβ in the class ofhomogeneous (non homogenous) linear chimator under matrix loss function.
在矩阵损失下，我们给出了ＳＸβ的线性估计在齐次（非齐次）线性估计类中的唯一的线性Ｍｉｎｉｍａｘ估计。
6) matrix function
矩阵函数
1.
An application of matrix function in finding the solution of linear simultaneous equations;
矩阵函数在解线性方程组中的应用
2.
Two computation methods of matrix function;
矩阵函数的两种计算方法
3.
In this paper, the fundamental formula of matrix function is discussed.
分析讨论了矩阵函数的基本公式 ,提出了用矩阵函数的基本公式求解二阶线性电路暂态响应的方法 ,此方法且可推广应用于高阶线性电路暂态响应的求解过程 ,与传统方法相比其优点突出。
补充资料：传递函数矩阵
传递函数矩阵
transfer function matrix
子系统的并联，其输人一输出传递函数矩阵w(:)一Wl(:)+WZ(;)，式中Wl(:)，WZ(:)分别为子系统(Al，刀，，C:，D，)和(A。，召:，C。，DZ)的输人一输出传递函数矩阵。图(b)示出两个子系统的串联，其输人一输出传递函数矩阵为w(s)~w。(:)w:(:)。图(e)示出由反馈子系统构成的组合系统，其输人一输出传递函数矩阵为w(s)一w，(s)[I+W:(s)W:(s)3一‘或w(s)=〔I+Wl(s)WZ(s)〕一‘Wl(，)。、，，‘、‘_一~、、，_一一_、_一.~，adi白程制杀扰堆皿小简盯，叫且残田一卜(51一A)sI一A}得(sI一A)一‘，其中}sI一A}为(sI一A)矩阵的行列式，adj(sI一A)为(sI一A)矩阵的伴随矩阵。当控制系统维数较高时，这样的方法计算过程太复杂，可用其他更简便的方法。 对许多实际系统而言，D矩阵往往是0矩阵，}sI一A】的根为系统的极点，cadj(sI一A)B中各元素多项式的根为系统的零点。存在零点、极点相消的情况下，传递函数矩阵就不能完全描述系统的运动规律及性能，只能反映系统完全可控且完全可观测部分的情况。chuondt匕。nshu]U之匕en传递函数矩阵(t ransfer functionmatrix) 表示线性定常控制系统输人向量对状态向量、输人向量对输出向量传递关系的矩阵。·用于多输人多输出控制系统的分析研究。 简单系统的传递函数矩阵一控制系统的状态空间表达式如下分~Ax+Buy一Cx+刀“简写为(A、B、c、D){“，式中x为n维状态向量;y为q维输出向量;u为产维输人向量;A为。只，维系统矩阵;B为。xp维输人矩阵;c为qxn维输出矩阵;刀为q火P维前馈矩阵。 假定系统初始状态为0，其拉普拉斯变换后的表达式为X(s)~(sI一A)一王召U(s)Y(s)二「C(51一A)一‘B+D〕U(s)(2)式中(sI一A)一’B称为输人一状态传递函数矩阵;c(汀一A)一’B十D称为输人一输出传递函数矩阵，简称传递函数矩阵，它是一个q丫P维矩阵，它的每一个元素反映了某个输入变量对某个输出变量的传递函数。一个控制系统的传递函数矩阵是一定的，不因坐标变换而变化。 复杂系统的传递函数矩阵实际的控制系统往往由多个子系统组合而成，或并联，或串联，或形成反馈连接，或是它们的组合。组合系统的输人一输出传递函数矩阵可由各子系统的输人一输出传递函数矩阵组合而成。图为基本组合系统的框图。图(a)示出两个┌─────────┐│(决1，BI，CI，D工)│└─────────┘竺竺习(Al，，l，。1，。l)匡一丝}(，、，2，c、Dz) les丝巡┌─────────┐│(AI，日卜C一，D工)│└─────────┘┌─────────┐│(人水日入亡2，0刀 │└─────────┘基本组合系统框图(a)两个子系统的并联;(b)两个子系统的串联;(c)由反馈子系统构成
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