1) Generalized Eigenvalues Utilizing Signal Subspace Eigenvectors Algorithm
信号子空间特征向量的广义特征值算法
2) generalized eigenspace
广义特征子空间
1.
Regarded the left multiplication of the Casimir element as a linear transformation from(?)_(r,s)(sl_2)to itself,(?)_(r,s)(sl_2) is the direct sum of the generalized eigenspaces of Casimir element.
然后把Casimir元素的左乘作用看作(?)_(r,s)(sl_2)到自身的线性变换,(?)_(r,s)(sl_2)可分解成为Casimir元素的广义特征子空间的直和。
3) generalized gradient eigenvector method
广义梯度特征向量法
4) generalized eigenvector
广义特征向量
1.
The generalized eigenvector of the matrix A and the A s eigenvector in use were described.
介绍了矩阵A的广义特征向量及利用A的特征向量ζ通过方程(A-λE)x=ζ逐次由秩数低的广义特征向量求出A的秩数高的广义特征向量;首次证明了矩阵A的按此法求得的这些广义特征向量是线性无关的;同时也证明了n阶矩阵恰有n个线性无关的广义特征向量;并给出了用这些广义特征向量为列来构造过渡矩阵P,使P-1AP为A的约当标准形的方法。
2.
An expression of the generalized eigenvector of adjoint matrices for nonsingular matrix A is derived.
给出了非奇异矩阵Ａ的伴随的广义特征向量的表达式。
3.
By applying recursive least-squares technique to minimize the cost function,an adaptive algorithm is proposed for finding the most dominant generalized eigenvector.
通过应用递推最小二乘(RLS)技术来最小化损失函数,得到了用于求解最大广义特征值对应的广义特征向量的自适应算法。
5) rank of generalized eigenvector
广义特征向量的秩数
6) Generalized eigenvalue problem
广义特征值
1.
Parallel processing for generalized eigenvalue problem is one of the fundamental problem in computation science and engineer- ing.
广义特征值问题 AX=λBX(A，B 是 N 阶方矩阵)的并行处理是大规模科学与工程计算中的基础问题之一。
2.
Parallel computation for the nonsymmetric generalized eigenvalue problem is one of the fundamental problems in large scale engineering computation.
非对称矩阵广义特征值问题的并行计算是大规模工程计算中的基础问题之一。
3.
This paper studies a cascadic multigrid method for generalized eigenvalue problems,which utilizes the results in one kind of meshes and takes interpolation method to obtain new eigenvectors in the next meshes.
提出了一种求解广义特征值的瀑布型多重网格方法。
补充资料：信号
信号
signal
信息的传递需要有适当的物质载体，并需要变换成某种表现形式，信息的物质载体和表现形式称为信号。系统的输入和输出即是信号，故应称输入信号和输出信号。输入信号通过系统被变换成相应的输出信号。
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