1) reproducing kernel Krein spaces
再生核Krein空间
1.
The reproducing kernel Krein spaces are introduced in this paper.
介绍了再生核Krein空间,并给出了两个不同的Krein空间,它们以同一个函数为再生核的有趣性质。
2) Krein space
Krein空间
1.
Based on a Krein space state-space model,the H-infinity filter gain was deeply analyzed.
基于Krein空间状态模型,深入分析H-infinity滤波增益,提出了广义滤波增益、增益失调因子等相关概念,并给出了H-infinity滤波器鲁棒性机理及H-infinity滤波器发散原因等相关结论。
2.
Then the fault estimator can be designed by using an innovative reorganizing approach in the framework of Kalman filtering in Krein space.
通过状态扩展,把故障估计问题转化为H∞滤波,并基于Krein空间的Kalman滤波理论,运用新息重组,给出了一种新的故障估计方法。
3.
Then,a corresponding system in Krein space was introduced.
首先将H∞故障估计问题转化为二次型问题,引入相应的Krein空间系统,然后应用Krein空间白噪声估计理论,得到了问题可解的充要条件,并通过矩阵Riccati方程设计H∞故障估计器。
3) reproducing kernel space
再生核空间
1.
Multiresolution analysis in reproducing kernel spaces H~1 [0,1];
再生核空间H~1[0,1]中的多尺度分析
2.
The best approximation of bounded linear operators on the reproducing kernel space W_2~1(R);
再生核空间W_2~1(R)上的有界线性算子的最佳逼近问题
3.
The exact solution for solving a class nonlinear integral equations in the reproducing kernel space;
再生核空间中非线性方程K_1uK_2u=f的精确解
4) reproducing kernel Hilbert space
再生核Hilbert空间
1.
In this paper,interpolation function is constructed by basis functions which are presented by the linear combination of a reproducing kernel function in some reproducing kernel Hilbert space.
在给定的再生核Hilbert空间中,利用再生核的性质,通过再生核函数的线性组合得到插值基函数,从而构造了插值函数,并给出误差估计和数值算例。
2.
A reproducing kernel Hilbert space is first of all a Hilbert space.
再生核Hilbert空间首先是一个Hilbert空间,再生核方法(RKHS method)为研究Hilbert空间提供了一个有力的数学工具,核函数具有许多优良的性质,可以通过这些性质来刻画整个Hilbert空间。
3.
With the rise of wavelet the theory of the reproducing kernel attracts more and more scholars’attention in some fields because reproducing kernel Hilbert space is the basis of c.
随着小波分析理论的兴起,再生核理论越来越引起社会各领域学者的关注,因为再生核Hilbert空间是连续小波变换的基础,对连续小波变换的重建起着很重要的作用。
5) contrast functions
可再生核Hilbert空间
1.
By combining the relational theories of kernel learning,which is currently hot problem of machine learning in recent years,with some features of canonical correlation analysis,this contribution suggests new methods of constructing contrast functions for independent component analysis in reproducing kernel Hilbert space.
本文根据典型相关分析的特征,并结合近年来的研究热点———核学习的有关理论,提出了一种在可再生核Hilbert空间为独立分量分析构建对照函数的新方法,并证明其与以前提出的普通对照函数一样,具备统计相关测度函数所需的满意数学特征。
6) Reproducing kernel of Bergman space
Bergman空间的再生核
1.
Reproducing kernel of Bergman space on the upper half plane;
上半平面上Bergman空间的再生核
补充资料：核型空间
核型空间
nuclear space
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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