2) Gradient estimate
梯度估计
1.
We prove the global existence and gradient estimate of the solution to the initial boundary problem for the quasi-linear parabolic equationu_t-div｛σ(|u(t)|~2)u(t)｝+g(t,x,u,u)=0 in Ω×[0,∞).
证明了如下抛物方程解的整体存在性和梯度估计ut-d iv{σ(|u(t)|2)u(t)}+g(t,x,u,u)=0,Ω×[0,∞)。
2.
This dissertation is devoted to the existence and gradient estimates of the solutions or periodic solutions to two degenerate parabolic equations with a nonlinear convection term.
利用退化抛物方程的正则性理论、Galiardo-Nirenberg不等式、Moser迭代技巧及Aubin紧致性引理我们得到了解的存在性及梯度估计。
3) gradient estimates
梯度估计
1.
In this note we present some gradient estimates for the diffusion equation θ_tu=△u-▽φ·▽u on Riemannian manifolds,where φ is a C~2 function,which generalize estimates of R.
我们给出关于黎曼流形上的扩散方程θ_tu=Δu-▽φ·▽u(这里φ是一个C~2函数)的一些梯度估计。
4) Hlder gradient estimate
Hlder梯度估计
5) Density gradient estimation
密度梯度估计
6) stochastic gradient estimate algorithm
随机梯度估计法
1.
The direct algorithm of generalized predictive control was applied in the electro-hydraulic servo system of cold rolling mill,which adopted stochastic gradient estimate algorithm to estimate parameters of the controller on-line.
在冷带轧机电液伺服系统中应用广义预测控制理论直接算法,采用随机梯度估计法在线估计控制器参数模型,避免了在线求解Diophantine方程,减少了在线计算时间。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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