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1)  Vector Evaluation
向量求值
2)  requirements vector
要求向量
3)  maximizing and minimization problem
求量值问题
4)  vector value
向量值
1.
Proof of the characterization theorem of vector valued rational interpolants by continued fractions in n branches;
关于N元向量值分叉连分式特征定理的证明
5)  mean vector
均值向量
1.
Under quadratic loss function ‖δ(Y)-β‖2,a necessary and sufficient condition for the admissibility of the linear estimators of normal mean vector β is given.
假定多元随机变量Y~Nn(β,σ2V),β∈Rn,σ2>0未知,V≥0已知;讨论了均值向量β的线性估计的可容许性,并在二次损失函数‖δ(Y)-β‖2下,得到了均值向量β的线性估计可容许的充要条件。
2.
Modeling time-dependent expected mean vectors of QTL genotypes and the structure of the within-subject residual covariance matrix are the essence for functional mapping QTL of dynamic traits.
拟合与时间相关的QTL基因型的期望均值向量和剩余误差的协方差矩阵是动态性状功能定位的核心内容。
3.
These procedures are shown to be strongly consistent in estimating the number and locations of change points in the mean vector when the covari-ances are different.
本文根据信息论准则研究变点问题在模型选择的框架下,研究变点个数和变点 位置的检测,证明当方差不同时,均值向量变点个数及变点位置估计的强相合
6)  threshold vector
阈值向量
1.
In the software system of image processing,to accomplish color image segmentation and recognition,the threshold vector judgment and improved seed-fill algorithm is introduced,and the image geometric moment is(calculated) during the segmenting.
在图像软件处理中,采用阈值向量判断法和改进的种子填充法来完成彩色图像的识别和分割,在分割中计算图像的几何矩,利用全局图像的几何矩特征量构建图像雅可比矩阵,并用推导的图像雅可比矩阵完成一个图像反馈与目标运动自适应补偿的视觉跟踪系统。
补充资料:特征值和特征向量
特征值和特征向量
characteristic value and characteristic vector
    数学概念。若σ是线性空间V的线性变换,σ对V中某非零向量x的作用是伸缩  σx)=aζ  ,则称x是σ的属于a的特征向量  a称为σ的特征值。位似变换σk(即对V中所有a,有σka)=kα)使V中非零向量均为特征向量,它们同属特征值k;而旋转角θ(0<θπ)的变换没有特征向量。可以通过矩阵表示求线性变换的特征值、特征向量。若An阶方阵,In阶单位矩阵,则称xIAA的特征方阵,xI-A的行列式 |xIA|展开为xn次多项式 fAx)=xn-(a11+…+annxn-1+…+(-1)nA|,称为A的特征多项式,它的根称为A的特征值。若λ0A的一个特征值,则以λ0IA为系数方阵的齐次方程组的非零解x称为A的属于λ的特征向量:Ax=λ0x。L.欧拉在化三元二次型到主轴的著作里隐含出现了特征方程概念,J.L.拉格朗日为处理六大行星运动的微分方程组首先明确给出特征方程概念。特征方程也称永年方程,特征值也称本征值、固有值。固有值问题在物理学许多部门是重要问题。线性变换或矩阵的对角化、二次型化到主轴都归为求特征值特征向量问题。每个实对称方阵的特征根均为实数。A.凯莱于19世纪中期通过对三阶方阵验证,宣告凯莱-哈密顿定理成立,即每个方阵A满足它的特征方程,fA(A)=An-(a11+…+ann)An-1+…+(-1)nAI=0。
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参考词条