1) matrix I decomposition
矩阵I分解法
3) matrix analysis/decoupling
矩阵法分析/解耦
5) split coefficient matrix method
稀疏矩阵分解法
6) matrix solution
矩阵解法
1.
By using the Euclidean algorithm and invertible linear transformation over an integral ring, the solution of integral indeterminate equations of the first degree was investigated in theory, and its matrix solution based on the elementary matrix transformation was proposed.
用欧几里德算法和整数环上的可逆线性变换,从理论上对整数一次不定方程组的解进行了深入研究,提出了用矩阵的初等变换求解整数一次不定方程组的矩阵解法,并利用MATLAB数学软件开发了相应的计算机程序。
2.
Through concepts of the matrix exponential function and the matrix function differential coefficient in combination with relevant results of linear algebra and differential equation,the paper finds the matrix solution to initial value problem of an n-th order linear constant coefficient differential equation.
借助矩阵指数函数和矩阵函数导数的概念,结合线性代数和微分方程的有关结论,给出了n阶线性常系数微分方程初值问题的矩阵解法。
3.
By using the Euclidean algorithm and invertible linear transformation over a polynomial ring, the solutions of polynomial indeterminate equations of first degree was investigated in theory, and its matrix solution based on the elementary matrix transformation was proposed.
利用欧几里德算法和多项式环上的可逆线性变换,从理论上对多项式环上的一次不定方程组的解进行深入的研究,给出了用矩阵的初等变换求解多项式环上的一次不定方程组的矩阵解法,并利用MATLAB数学软件开发了相应的计算机程序。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
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