1) Laplace-Gauss distribution
拉普拉斯-高斯分布
2) bivariate Laplace Gauss distribution
二维拉普斯-高斯分布
3) Laplace distribution
拉普拉斯分布
1.
On distributional properties of order statistics with Laplace distribution
拉普拉斯分布顺序统计量的分布性质
2.
Mixtures of Laplace distribution may be unimodal or bimodal with the tail of its failure rate horizontal in equal variance case and degressive in unequal variance case.
两个拉普拉斯分布的混合分布在形态上主要有单峰态及双峰态,其风险率在发展到一定时间以后或呈平尾稳定(同方差情形)或快速下降(异方差情形),研究其特征及相互关系在风险研究领域有着重要的实际意义;在研究混合正态峰态特征的启发下,从密度函数和风险函数的形态性质入手,比较全面地讨论了混合拉普拉斯分布及其风险率形态变化的所有可能及其对应的各种具体条件。
3.
Based on the data of 1053 listed companies in China from 1997 to 2004, the Laplace Distribution for growth rates probability of listed companies is confirmed.
以1997~2004年间1053家上市公司为实证样本,通过相关金融计量经济分析和K-S检验,发现我国上市公司成长率服从拉普拉斯分布,同时规模逐年轻微增长,且服从正态分布,并且规模和成长率的概率分布都有较严重的肥尾现象。
4) Laplacian distribution
拉普拉斯分布
1.
In this paper,based on the Laplacian distribution model o.
本文根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型 ,对DCT域的典型水印嵌入算法的视觉可见性进行了评估 ,推导了水印嵌入深度 (拉伸系数 )与信噪比和峰值信噪比之间的理论关系 ,实验结果表明理论估计具有很高的精度 ,误差小于 1分贝 。
2.
To improve encoding efficiency,by analyzing the distribution of residual coefficients in spatial-domain and DCT-do-main,the coefficients accord with a Laplacian distribution with zero mean.
为提高编码效率,通过分析残差系数在空域和DCT域均符合拉普拉斯分布后,提出一种快速DCT算法。
5) standardized bivariate Laplace-Gauss distribution
标准二维拉普拉斯-高斯分布
6) Gaussian-Laplacian image decomposition
高斯拉普拉斯图像分解
补充资料：拉普拉斯
| 拉普拉斯(1749～1827) Laplace，Pierre-Simon 法国数学家 ，天文学家。法国科学院院士。1749年3月23日生于法国西北部卡尔瓦多斯的博蒙昂诺日，1827年3月5日卒于巴黎。曾任巴黎军事学院落数学教授。1795年任巴黎综合工科学校教授，后又在高等师范学校任教授。1816年被选为法兰西学院院士，1817年任该院院长。 拉普拉斯的研究领域很宽广，涉及天文、数学、物理、化学等方面的许多课题，他一生中最主要的精力是花费在天体力学上面的。他把数学当作解决问题的重要工具，而他在运用数学的同时又创造和发展了许多新的数学方法。在微分方程中有以他的名字命名的拉普拉斯方程。他在1782年就考虑过形如  的积分方程，后来人们称它为g(t)的拉普拉斯变换。他较早地考虑了复函数求积法，并把实积分转换为复积分来计算实积分的值。在代数学中有关于行列式的拉普拉斯展开定理。他还被公认为概率论的奠基人之一。拉普拉斯的研究成果大都包括在他的3部总结性的名著中：《宇宙体系论》，其中有著名的关于太阳系起源的星云假说，因为康德也曾发表过类似的假说，所以在科学史上通常称为“康德-拉普拉斯星云说”。《天体力学》，这部5卷16册的世著实际上是I.牛顿、A.-C.克莱罗、L.欧拉、J.-L.拉格朗日以及他本人的天文学研究工作的总结和统一。《概率的分析理论》是概率论方面的一部内容丰富的奠基性著作。书中首次明确给出了概率的古典定义，系统叙述了概率论的基本定理，建立了观测误差理论（包括最小二乘法），并把概率论应用于人口统计。书中大量运用了拉普拉斯变换，生成函数和许多数学工具。 |
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