Rayleigh Quotients
레일리 몫

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Generalized Rayleigh Quotients
일반화된 레일리 몫

To overcome the drawback of Fisher’s criterion, in this paper, we first derive a new discriminant criterion, expressed as a <italic>mixture of absolute generalized Rayleigh quotients</italic>, based on a Bayes error upper bound estimation, where mixture of Gaussians is adopted to approximate the real distribution of data samples.

Fisher 기준의 단점을 극복하기 위해 이 논문에서는 먼저 Bayes 오류 상한 추정을 기반으로 <기울임>절대 일반화된 레일리 몫의 혼합</italic>으로 표현되는 새로운 판별 기준을 도출합니다. 데이터 샘플의 실제 분포를 근사화하기 위해 채택됩니다.

$\ell_{1}$ -Norm Heteroscedastic Discriminant Analysis Under Mixture of Gaussian Distributions

Generalized Rayleigh Quotients
일반화된 레일리 몫

We show that the optimization problem of the beamforming vector is a product of two correlated generalized Rayleigh quotients.

우리는 빔포밍 벡터의 최적화 문제가 2개의 상관된 일반화된 레일리 지수의 곱이라는 것을 보여줍니다.

Efficient algorithms for physical layer security in one-way relay systems

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10.5194/MS-10-145-2019

Weak formulation of the problem is formulated and the Rayleigh quotients are obtained for distributed and concentrated axial loads.

약한 문제의 공식이 공식화되고 레일리 지수는 다음과 같습니다. 분산 및 집중 축 방향 하중에 대해 얻습니다.

Buckling of elastically restrained nonlocal carbon nanotubes under concentrated and uniformly distributed axial loads

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10.1145/3340708

The effectiveness of the proposed LOSP approach is theoretically analyzed based on Rayleigh quotients, and it is experimentally verified on a wide variety of real-world networks across social, production, and biological domains, as well as on an extensive set of synthetic LFR benchmark datasets.

제안된 LOSP 접근 방식의 효과는 Rayleigh 지수를 기반으로 이론적으로 분석되며, 광범위한 합성 LFR 벤치마크 데이터 세트뿐만 아니라 사회적, 생산 및 생물학적 영역에 걸친 다양한 실제 네트워크에서 실험적으로 검증되었습니다. .

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Rayleigh Quotients 레일리 몫

Rayleigh Quotients 레일리 몫
Encyclopedia 백과사전

Rayleigh Quotients(레일리 몫)란 무엇입니까?

Rayleigh Quotients 레일리 몫 - Weak formulation of the problem is formulated and the Rayleigh quotients are obtained for distributed and concentrated axial loads. [1] The effectiveness of the proposed LOSP approach is theoretically analyzed based on Rayleigh quotients, and it is experimentally verified on a wide variety of real-world networks across social, production, and biological domains, as well as on an extensive set of synthetic LFR benchmark datasets. [2]
약한 문제의 공식이 공식화되고 레일리 지수는 다음과 같습니다. 분산 및 집중 축 방향 하중에 대해 얻습니다. [1] 제안된 LOSP 접근 방식의 효과는 Rayleigh 지수를 기반으로 이론적으로 분석되며, 광범위한 합성 LFR 벤치마크 데이터 세트뿐만 아니라 사회적, 생산 및 생물학적 영역에 걸친 다양한 실제 네트워크에서 실험적으로 검증되었습니다. . [2]

Generalized Rayleigh Quotients 일반화된 레일리 몫

To overcome the drawback of Fisher’s criterion, in this paper, we first derive a new discriminant criterion, expressed as a mixture of absolute generalized Rayleigh quotients, based on a Bayes error upper bound estimation, where mixture of Gaussians is adopted to approximate the real distribution of data samples. [1] We show that the optimization problem of the beamforming vector is a product of two correlated generalized Rayleigh quotients. [2] In this paper we examine the problem of minimizing generalized Rayleigh quotients of the form J(u)/H(u), where both J and H are absolutely one-homogeneous functionals. [3]
Fisher 기준의 단점을 극복하기 위해 이 논문에서는 먼저 Bayes 오류 상한 추정을 기반으로 <기울임>절대 일반화된 레일리 몫의 혼합</italic>으로 표현되는 새로운 판별 기준을 도출합니다. 데이터 샘플의 실제 분포를 근사화하기 위해 채택됩니다. [1] 우리는 빔포밍 벡터의 최적화 문제가 2개의 상관된 일반화된 레일리 지수의 곱이라는 것을 보여줍니다. [2] 이 논문에서 우리는 J(u)/H(u) 형식의 일반화된 Rayleigh 지수를 최소화하는 문제를 조사합니다. 여기서 J와 H는 모두 절대적으로 1-균질한 함수입니다. [3]