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1)  column matrix norm
列矩阵范数
2)  matrix norm
矩阵范数
1.
Four equations on matrix norm;
关于矩阵范数的4个等式
2.
Connectivity evaluation method for armament SOS based on matrix norm;
基于矩阵范数的武器装备体系连通性评估方法
3.
The condition is delay-dependent and in the form of matrix norm.
首先,利用差分方程的特点,将该系统进行了转化,且转化后系统的鲁棒稳定性蕴含着原系统的鲁棒稳定性;然后,利用离散Lyapunov函数方法,通过构造一个适当的离散Lyapunov函数,并借助于向量不等式和矩阵范数的性质,给出所讨论系统鲁棒稳定的充分条件,且该条件是以矩阵范数的形式给出的且是时滞相关的。
3)  Matrix norms
矩阵范数
1.
Using robust property of matrix norms and DWT for low frequency component,a new lossless watermarking method with low computational complexity via the theory and property and wavelet is proposed.
利用延拓矩阵范数的理论与性质,并结合矩阵范数与图像小波变换低频分量稳健性的特点,提出了一种低复杂度的无损水印方案。
4)  sequence matrix
数列矩阵
1.
Volume of Lucas sequence matrix
卢卡斯(Lucas)数列矩阵的体积
5)  matrix 2-Norms
矩阵2-范数
1.
A theorem on matrix 2-Norms is proved in this short note,which could be used to mathematically analyze some kind of algorithms in image processing in the future.
证明了矩阵2-范数的一个定理。
6)  Matrix norm
矩阵的范数
补充资料:Luxemburg范数


Luxemburg范数
Luxemburg nonn

L峨曰血叱范数〔I一血叱~;J如盆c服6yP住肋p-Ma] 函数 ,‘x!.(M,一、{*:*>o,丁、(,一’x(:))‘:‘1}, G这里M(u)是关于正的u递增的偶凸函数, 怒“一’M(u)一忽u(M(u))一,一0,对“>0,M(“)>0,且G是R”中的有界集.此范数的性质曾由W.A.J.h以油比飞〔11作了研究.L~b鸣范数等价于O正ez范数(见0口厄空间(C旧允2 sP创芜)),且 I{x}I(,)簇1 lx}I,蕊2 11 x 11(、).如果函数M(u)和N(u)是互补(或互为对偶)的(见O市口类(Or比zc地”‘、则 ,,·,,(一sun{)·(!,,‘!,“!:,,,,,《一‘,}·如果z‘(t)是可测子集E CG的特征函数,则 !l:二11‘M、-一下尖二一. ““启”‘川M一’(l/n篮‘E)’
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