1) differential sensitivity matrix
微分灵敏度矩阵
1.
The partial differential equations for state estimation and the differential sensitivity matrix are then solved numerically.
建立了基于后集中方法的分布参数系统的非线性状态估计器，包括状态估计偏微分方程和微分灵敏度矩阵偏微分方程，并用适当的数值计算方法实现状态估计器的求解；以一个最小化的空间域上积分函数表达最佳测量位置的目标函数，并相应地用非线性约束优化方法求解系统具有一个或多个测量时的最佳测量位置。
2) sensitivity matrix
灵敏度矩阵
1.
Iterative reconstruction of ECT image without using sensitivity matrix;
不采用灵敏度矩阵的ECT图像迭代重建
2.
A method for bridge damage identification based on the sensitivity matrix theory was mainly studied.
重点研究了一种基于灵敏度矩阵对桥梁进行损伤识别的方法。
3.
The reconstructed image quality of electrical capacitance tomography (ECT) system is heavily affected by the ill-posedness problem, so the condition number of the sensitivity matrix must be decreased.
电容层析成像(ECT)系统的不适定性问题严重影响重建图像质量,为此必须减小灵敏度矩阵的条件数。
3) Marquardt sensitivity matrix
Marquardt灵敏度矩阵
4) residual sensitivity matrix
残差灵敏度矩阵
1.
This paper that bases on GPS differential carrier phase technology and LSAST describes a method to reduce the ambiguity search space and obtain the GPS carrier phase integer ambiguity quickly through introducing Residual Sensitivity Matrix and Residual Transition Matrix.
本文以GPS差分载波相位技术和最小二乘模糊度搜索技术为基础,引入残差灵敏度矩阵和残差传递矩阵,减小模糊度的搜索空间,快速的解算出GPS载波相位整周模糊度,进而求得载体的姿态。
5) Comprehensive sensitivity-matrix
综合灵敏度矩阵
6) tool sensitive matrix
仪器灵敏度矩阵
补充资料：矩阵微分方程
矩阵微分方程
matrix differential equation
矩阵微分方程【n.七议创晚ren创阅娜‘扣;M盯p“，Hoe几.巾中epe皿明一a几‘Hoe ypa二eH加e」 一个方程，以其中出现的函数的矩阵及其导数为未知量. 考虑下列形式的线性矩阵微分方程: X，=A(t)X，reR，(l)其中A(t)为具有局部Lebesgue可积元的n xn维矩阵函数，设X(约是方程(l)的满足条件X(t。)=I的绝对连续的解，这里I是单位矩阵.这时，向量函数x(r)=X(t)h(h‘R”)是线性方程组 x‘=A(t)x(2)满足条件x(t。)二h的解.反之，如果h:，…，h。6R”，而x，(t)是方程组(2)满足条件x‘(t。)=h‘(i=1，…，n)的解，则以解x‘(t)为列的矩阵是矩阵微分方程(l)的解.此外，如果向量h:，…，h。是线性无关的，则对于所有的踌R，detX(t)笋0. 方程(l)是下列矩阵微分方程(产生于稳定性理论)的特殊情况: X‘=A(r)X一XB(t)+C(t).(3)方程(3)的具有初始条件X(t。)=X。的解由下列公式给出: X(t)二U(t，t。)X。V(t，t。)+ +丁。(:，:)e(，):(:，:)己:， 亡O其中U(:，。)是方程(1)的具有条件X(s，s)=I的解，而V(t，、)是满足条件X(:，:)=I的矩阵微分方程X‘=B(OX的解. 在各种应用问题(镇定理论、最优控制理论、控制系统的滤过理论等等)中，所谓Rieeati矩阵微分方程(例亩议Rlccati differen杭习闪业石。n) X‘=A(t)X一XB(t)+C(t)+XD(t)X起着重要作用.例如，Riccati矩阵方程 x，=一(尸(t)+又I)Tx一X(F(t)+几I)一 一I+XG(t)G丁(t)X(这里T代表转置)对又)0在直线R上具有有界解X(t)，并且对所有的h6R”，作R和某个。>O，不等式hTX(t)h)。hrh成立，则由反馈律u=一GT(t)X(t)x/2封闭的可控系统 x’=F(t)x+G(t)u，x任R”，u任R用的每个解都满足不等式 }x(t)}簇M lx(s)Ie一’(‘一’)，s(t，这里l·l是Euc石d范数，且M与s无关.
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参考词条