1) quantum phase estimation algorithm
量子相位估计算法
2) quantum phase estimation
量子相位估计
1.
Factorizations of Toffoli gate and quantum phase estimation are given and proved so that they can be well-understanded and used.
给出了Toffoli门和量子相位估计第一阶段运算P这两个受控运算的分解及相应的图示说明,使得人们可以更好地从矩阵论和算子论的角度理解与应用Toffoli门和量子相位估计。
3) Phase-estimation
相位估计法
4) Algorithm of signal matched-phase
信号相位匹配高分辨方位估计算法
5) phase factor computation
相位因子估计
1.
This paper introduces three new algorithms based on PTS and proposes an optimal algorithm based on a phase factor computation algorithm.
介绍了几种基于PTS的改进算法,并且在其中一种称为相位因子估计算法的基础上提出了一种新算法,新算法在原方法中引入了预选向量法和快速判断法,以求降低算法的复杂度。
2.
This paper proposes an optimal algorithm based on a phase factor computation algorithm of PTS,The optimal algorithm uses one new techniques that we call vector partial-selected method to reduce the complexity of the original algorithm.
在研究基于PTS的相位因子估计算法的基础上,提出了优选部分向量法,以求降低算法的复杂度。
6) correlation estimation algorithm
相关估计算法
1.
i software workbench,A program to use correlation estimation algorithm is designed.
i软件平台,采用相关估计算法,设计了VI程序,利用VI程序辨识了微弱信号中的工频噪声(或以工频为整倍数的噪声),从而消除了工频噪声干扰。
补充资料：递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述：
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
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