导读:本文包含了广义逆论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:广义,正定,对数,模型,布尔,指数,矩阵。
广义逆论文文献综述
杜法鹏,薛以锋[1]（2019）在《Banach空间中度量广义逆的乘积扰动》一文中研究指出设X,Y为自反严格凸Banach空间.记A∈B(X,Y)为具有闭值域R(A)的有界线性算子,有界线性算子T=EAF∈B(X,Y)为A的乘积扰动.本文研究了有界线性算子A的Moore-Penrose度量广义逆的乘积扰动.在值域R(A)为α阶一致强唯一和零空间N(A)为β阶一致强唯一的条件下.给出了‖T~M-A~M‖的上界估计,作为应用,我们在L~p空间上讨论了Moore-Penrose度量广义逆的乘积扰动.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2019年06期）
宋显花[2]（2019）在《线性算子的非负广义逆》一文中研究指出设B(H)是复Hilbert空间H上有界线性算子全体组成的集合.该文主要利用算子分块技巧给出闭值域算子A∈B(H)的非负{1,3}-逆,{1,4}-逆,{1,3,4}-逆存在的充要条件以及它们的一般形式.同时,该文也得到A的非负{1,3}-逆存在与非负{1,2,3}-逆存在是等价的,非负{1,4}-逆存在与非负{1,2,4}-逆存在是等价的.(本文来源于《数学物理学报》期刊2019年05期）
CHOI,YUNKYUNG（崔允琼）[3]（2019）在《一般逐步Ⅱ型删失数据下广义指数分布和广义逆指数分布的经典和贝叶斯估计》一文中研究指出生存分析是一种在多种行业使用的统计方法。例如,在制造业方面,它用于分析机器寿命;在金融方面,它被用来分析偿还房屋的时间抵押贷款;就保险业而言,它适用于分析保险和证券权利到期所需的时间。但是生存函数的数据是根据时间的流逝而产生的,一般来说很难获得完整的数据,所以在生存分析中,经常用到的数据类型是删失数据。本文介绍了一般逐步Ⅱ型删失数据,一般逐步Ⅱ型删失数据包括逐步Ⅱ型删失数据,Ⅱ型删失数据,双边删失数据,所以灵活性和适应性比其他删失数据更强,使用也更广泛。本文还介绍了广义指数分布和广义逆指数分布,它们在寿命预测和可靠性分析中被广泛使用,还分析了几个模型下参数估计的意义,讨论了生存分析中,广义逆指数分布和一般逐步Ⅱ型删失数据的合适性。本文主要研究基于一般逐步Ⅱ型删失数据的广义指数分布和广义逆指数分布的统计推断问题。文章一共包括以下几部分;第一章介绍了指数分布,广义指数分布和广义逆指数分布的特点,并且详细介绍了各种删失模式;第二章研究了基于逐步Ⅱ型删失数据广义指数分布参数的点估计,用到的方法有极大似然估计和贝叶斯估计,在进行数据模拟时,用Metropolis-Hasting抽样方法来得到贝叶斯估计值;第叁章研究了基于一般逐步Ⅱ型删失数据广义指数分布参数的点估计,推导了未知参数的极大似然估计和贝叶斯估计,并进行数据模拟,与第二章逐步Ⅱ型删失数据进行比较:第四章研究了基于一般逐步Ⅱ型删失数据的广义逆指数分布未知参数参数的估计值,推导了参数的极大似然估计,渐近置信区间和贝叶斯估计;第五章应用于两组真实的数据集,进行分布和数据的合适行测定;第六章进行文章总结和展望。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-09-01）
张爱萍[4]（2019）在《广义逆矩阵A~-研究》一文中研究指出广义逆矩阵是矩阵分析的基础之一,也是矩阵论的一个重要分支,广泛地应用于控制理论、系统识别和优化理论等领域。介绍了广义逆矩阵及广义逆矩阵A~-的概念,研究了广义逆矩阵A~-的存在性及其性质,并对广义逆矩阵A~-的求法进行了探讨,给出了一种求广义逆矩阵A~-的常用方法。(本文来源于《安阳工学院学报》期刊2019年04期）
吴中成,贺宁馨[5]（2019）在《有关矩阵广义逆A_(T,S)~(2)的惯性指数及其应用（英文）》一文中研究指出建立了某些有关矩阵广义逆A_(T,S)~(2)表达式的惯性指数公式。基于所得惯性指数,作为应用研究了矩阵的正定(半正定)性、负定(半负定)性。给出了一些矩阵分别为正定矩阵、半正定矩阵、负定矩阵、半负定矩阵的充分必要条件。(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2019年04期）
李娜[6]（2019）在《张量广义逆的若干问题的研究》一文中研究指出最近在很多文章中,学者们把广义逆的一些概念及性质从矩阵空间推广到了偶数阶张量空间,如张量的Moore-Penrose逆,加权Moore-Penrose逆以及Drazin逆等.张量广义逆的应用比较广泛,其中之一是可以用于张量方程中,用其来表示某类张量方程的解.在张量方程的求解过程中,研究真实解与计算解之间存在的误差是一个重要的研究课题,因此研究相应的广义逆的扰动就变得十分必要.文章开始,我们介绍了张量的秩,内积以及2-范数等,并论证了一些相关结果.其次,文章进一步研究了张量加权范数的性质,利用张量的广义奇异值分解给出了张量加权范数与广义奇异值之间的关系,并给出了张量的加权Moore-Penrose逆的扰动前后的差的分解式,利用这个分解式且在保秩的情况下,对张量加权Moore-Penrose逆的扰动进行分析,并在一些相似条件下,对扰动定理进行了改善,给出了加权MoorePenrose逆的条件数.最后,给出了张量Drazin逆的相关定义及引理,然后利用张量的Frobenius范数,对张量Drazin逆的扰动进行分析,且研究了张量的Drazin逆扰动定理在扰动方程中的应用。(本文来源于《哈尔滨师范大学》期刊2019-06-01）
王枞[7]（2019）在《关于广义逆Weibull分布的应力强度模型可靠度估计》一文中研究指出应力强度模型由Birnbaum(1956)提出,该模型广泛地应用于工程学,医学,心理学等领域.尤其在工程学中,研究应力和强度之间的数量关系是机械产品寿命检验和可靠性分析中的重要内容.从数理统计的角度考虑,这种数量关系的概率描述及其推广对于求解不同分布假设下参数的估计问题有非常重要的意义.Weibull分布是一种常见的产品失效分布.广义逆Weibull分布是Weibull分布的一种推广.本文主要考虑了广义逆Weibull分布的应力强度模型可靠度估计问题.首先假设应力强度模型中的强度变量和应力变量相互独立且服从广义逆Weibull分布.其次,根据这两个变量的分布参数与模型可靠度的关系,研究可靠度的点估计和区间估计问题.针对点估计,在常规的牛顿迭代算法中引入充分小的正数?,构造一组合适的参数序列满足对数似然函数单调递增,经过修正的迭代运算,得到了改进的可靠度极大似然估计,另一方面,运用Lindley近似算法和MCMC算法得到了可靠度的Bayes估计.在MCMC算法中运用了MH和Gibbs混合抽样方法.关于区间估计,根据极大似然估计和Bayes估计的渐近正态性,给出了可靠度基于这两种估计方法的渐进置信区间.其次,运用MCMC算法得到了可靠度的最高后验概率密度(HPD)区间.在后续的随机模拟过程中,对于点估计,通过计算可靠度极大似然估计和Bayes估计的风险函数比较了这两种估计的模拟效果.对于区间估计,根据渐近置信区间和HPD区间长度的计算结果比较了这两种估计的区间精度.最后将极大似然估计法和基于Lindley算法,MCMC算法的Bayes估计法应用到具体的实例中,得到了单碳纤维可靠度的点估计和区间估计,从而验证了两种估计方法的可行性.(本文来源于《安庆师范大学》期刊2019-06-01）
孙帆[8]（2019）在《对数广义逆威布尔分布回归模型的统计诊断》一文中研究指出广义逆威布尔分布(GIW)是在逆威布尔分布基础上扩展得到的一种叁参数寿命分布,由于它在描述产品寿命时的适用性和灵活性,广义逆威布尔分布被广泛应用于生物、医药和工程等领域.众所周知,例如寿命常受到众多因素影响,为了建立寿命数据与这些协变量之间的相关关系,构建回归模型建立统计关系并通过回归分析方法检测分析.由于寿命数据与协变量之间往往呈现对数线性关系,本文第二章在广义逆威布尔分布基础上将其对数化并建立了对数广义逆威布尔分布(LGIW)回归模型,并对该模型进行参数估计.传统的基于牛顿-高斯迭代的极大似然估计因过度依赖初始值(初始值的选择影响收敛程度甚至收敛性),故对牛顿-高斯迭代进行修正,得到迭代稳定性更佳的极大似然估计,并通过数值模拟探究了参数估计的模拟效果.模拟表明,迭代修正的极大似然估计效果是显着的,且随着样本容量的增大,迭代次数随之越少,参数估计值更加接近真实值.数据删除模型作为统计诊断方法中使用最广同时也最为重要的模型之一,已被广泛的应用到各类回归模型的统计诊断中.本文第叁章基于LGIW回归模型建立该模型的数据删除模型,并得到该数据删除模型的参数估计及其一步近似,此外基于数据删除模型得到相应的诊断统计量及其一步近似(Cook距离、似然距离和WK统计量),最后数值模拟和实例分析通过这些诊断统计量直观的检测出强影响点或异常点,并且能够准确的检测出人为异常点,证明了该模型及其诊断统计量的有效性.本文第四章研究了LGIW回归模型的回归系数的假设检验,分别对回归模型的回归系数采用存在性检验和基于参数化的齐性检验的方法,得到了相应的Score检验统计量,其次通过数值模拟和实例分析说明了本章方法和Score检验统计量的有效性.(本文来源于《安庆师范大学》期刊2019-06-01）
晏潘,严庆富,王守峰[9]（2019）在《广义逆*-半群的λ-半直积》一文中研究指出引入了广义逆*-半群的λ-半直积的概念,证明了两个广义逆*-半群的λ-半直积仍为广义逆*-半群。(本文来源于《玉溪师范学院学报》期刊2019年03期）
孙帆,戴林送[10]（2019）在《对数广义逆威布尔回归模型的参数估计》一文中研究指出分析了对数广义逆威布尔回归模型,修正了高斯-牛顿迭代法,利用修正的高斯-牛顿法研究了对数广义逆威布尔分布模型的极大似然估计,得出了广义逆威布尔分布模型的参数估计。通过Monte Carlo数值模拟研究了该估计在不同样本条件下的参数估计结果。数值模拟结果显示:该模型的修正迭代极大似然估计效果是显着的,在不同样本条件下具有良好的表现和一定的规律性。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2019年03期）
广义逆论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
设B(H)是复Hilbert空间H上有界线性算子全体组成的集合.该文主要利用算子分块技巧给出闭值域算子A∈B(H)的非负{1,3}-逆,{1,4}-逆,{1,3,4}-逆存在的充要条件以及它们的一般形式.同时,该文也得到A的非负{1,3}-逆存在与非负{1,2,3}-逆存在是等价的,非负{1,4}-逆存在与非负{1,2,4}-逆存在是等价的.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
广义逆论文参考文献
[1].杜法鹏,薛以锋.Banach空间中度量广义逆的乘积扰动[J].数学学报(中文版).2019
[2].宋显花.线性算子的非负广义逆[J].数学物理学报.2019
[3].CHOI,YUNKYUNG（崔允琼）.一般逐步Ⅱ型删失数据下广义指数分布和广义逆指数分布的经典和贝叶斯估计[D].北京交通大学.2019
[4].张爱萍.广义逆矩阵A~-研究[J].安阳工学院学报.2019
[5].吴中成,贺宁馨.有关矩阵广义逆A_(T,S)~(2)的惯性指数及其应用（英文）[J].浙江大学学报(理学版).2019
[6].李娜.张量广义逆的若干问题的研究[D].哈尔滨师范大学.2019
[7].王枞.关于广义逆Weibull分布的应力强度模型可靠度估计[D].安庆师范大学.2019
[8].孙帆.对数广义逆威布尔分布回归模型的统计诊断[D].安庆师范大学.2019
[9].晏潘,严庆富,王守峰.广义逆*-半群的λ-半直积[J].玉溪师范学院学报.2019
[10].孙帆,戴林送.对数广义逆威布尔回归模型的参数估计[J].新乡学院学报.2019
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