1) matrix balanced loss function
矩阵平衡损失函数
2) 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)′。
3) balanced loss function
平衡损失函数
1.
The universal least squares estimator under the balanced loss function;
在平衡损失函数下的泛最小二乘估计
2.
Under balanced loss function,obtains the Bayes estimator when uses conjugate distribution,then discusses the admissibility of a class of estimator as aX + b for.
在平衡损失函数下,取共轭先验时,得到了的Bayes估计,进而讨论了的形如aX+b的估计的容许性问题。
3.
In this paper,we study the admissibility of linear estimator of regression coefficient in the restricted linear model under balanced loss function.
本文在平衡损失函数下得到等式约束模型中回归系数在齐次(非齐次)估计类中存在可容许估计的充要条件,给出带有不完全椭球约束模型中回归系数的线性估计在一切估计类中为可容许估计的充要条件。
4) nonequilibrium Green's function
非平衡矩阵格林函数
5) balanced loss risk function
平衡损失风险函数
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