交叉矩阵论文-方芝清,吕立明,曾荣,李智鹏,唐高弟

交叉矩阵论文-方芝清,吕立明,曾荣,李智鹏,唐高弟

导读:本文包含了交叉矩阵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:频变耦合系数,耦合矩阵综合,交叉耦合,广义切比雪夫滤波器

交叉矩阵论文文献综述

方芝清,吕立明,曾荣,李智鹏,唐高弟[1](2019)在《频变交叉耦合带通滤波器的耦合矩阵综合研究》一文中研究指出综合代表滤波器拓扑结构和特性的耦合矩阵是交叉耦合滤波器设计的重点。提出了一种基于广义特征值的优化综合方法,通过非线性最小二次求解,将耦合矩阵的广义特征值逼近至广义切比雪夫响应多项式传输函数零极值参考点,优化求解出带有频变交叉耦合带通滤波器的耦合矩阵。通过3个数值实例演示了该方法,并验证其有效性。这是对经典带通滤波器耦合矩阵综合方法的补充,为频变交叉耦合滤波器的设计建立了基础。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2019年05期)

王海英[2](2019)在《离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的降阶方法》一文中研究指出在工程系统应用领域中,大型动力系统的仿真、优化和控制受到广泛关注.通常,描述这些动力学系统的微分或差分方程维数较为庞大,这导致在计算机上直接对其模拟产生的数据存储量和运算量惊人.因此,工程界与数学界的许多研究者致力于降低大型系统仿真过程中的数据存储量和运算量的研究.模型降阶方法很好地解决了上述问题,其基本思想是将一个大型系统转化为一个近似的较小系统,同时保持原始大型系统的一些特性,如稳定性和无源性等.针对离散线性系统,本文研究了基于近似交叉Gram矩阵的平衡本征正交分解模型降阶方法.具体包含以下内容:研究了对称离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的模型降阶方法.首先,利用快照方法构造了对称系统的近似交叉Gram矩阵.然后,基于近似交叉Gram矩阵,利用奇异值分解截断降阶方法构造投影矩阵得到降阶系统并给出了相应的模型降阶算法.然后,证明了所提方法与基于近似可控Gram矩阵和近似可观Gram矩阵的平衡本征正交分解方法是等价的.最后,通过数值算例验证了所提方法的可行性与有效性.研究了一般多输入多输出离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的模型降阶方法.首先,将一般多输入多输出系统分解为若干个单输入单输出子系统.然后,利用对称离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的模型降阶方法分别对这些子系统进行降阶.然后,根据这些子系统与多输入多输出系统之间的关系,将降阶后的子系统组合为原始多输入多输出系统的降阶系统.此外,还给出了多输入多输出系统的近似可控Gram矩阵和近似可观Gram矩阵和单输入单输出子系统的近似交叉Gram矩阵之间的关系.最后,数值算例验证了所提方法是行之有效的.(本文来源于《新疆大学》期刊2019-06-30)

刘恒[3](2019)在《基于交叉验证法的协方差矩阵估计及其在投资组合中的应用》一文中研究指出协方差矩阵刻画了变量之间的离散程度和线性相关关系,在资产组合分析、通信工程等领域具有非常广泛的应用.众所周知,当总体的维度较低时,样本协方差矩阵是总体协方差矩阵的无偏估计,随着总体的维度逐渐增加,样本协方差矩阵不再是总体协方差矩阵的无偏估计和一致估计,增大了估计误差.特别地,当维度大于样本数量时,样本协方差矩阵是奇异的.因此,在高维数据的情形下,用传统的样本协方差矩阵估计总体协方差矩阵不再合适.研究的主要内容是总体协方差的估计矩阵,并在限制卖空的全局最小方差投资组合框架下,对比不同的估计矩阵在我国证券市场上的绩效表现,主要由两部分组成.第一部分研究了协方差矩阵的估计问题,首先将样本协方差矩阵同时和单位矩阵、样本协方差矩阵的对角矩阵进行凸线性组合.其次,运用交叉验证的方法,得到了收缩强度的解,提出了新的估计矩阵—双收缩估计矩阵(DSE).最后,利用模拟分析对比了DSE估计矩阵与其它几个不同的协方差估计矩阵的估计效果的好坏.第二部分是实证分析.选取上证180指数成分股中的56支股票的交易数据进行实证研究,在限制卖空的全局最小方差投资组合框架下,通过滚动窗的方法计算了投资风险、夏普比率、周转率、效用函数等绩效评价指标值,对比了不同的估计矩阵在限制卖空的全局最小方差投资组合框架下给投资者带来的福利效益.实证结果显示:在估计区间的长度为400时,DSE估计矩阵的绩效评价指标要比其它估计矩阵的效果更好,可以使投资者获得更高的经济效益.(本文来源于《兰州财经大学》期刊2019-06-10)

李刚[4](2019)在《频变交叉耦合滤波器的矩阵优化综合方法》一文中研究指出为了解决传统交叉耦合滤波器模型中的非频变耦合系数无法准确表征宽带条件下耦合结构的频率特性问题,提出了一种含有频变耦合系数的N+2型交叉耦合滤波器矩阵优化综合方法。首先通过矩阵的缩放和相似变换过程,将指定拓扑的N+2型频变耦合矩阵变换为非频变耦合矩阵;然后以N+2型全规范耦合矩阵的特征值为趋近目标构造目标函数;最后通过梯度优化算法进行搜索,即可获得指定拓扑的N+2型频变耦合矩阵。不同拓扑结构的优化综合实例表明,该方法可以高效地解决复杂频变交叉耦合滤波器的综合问题。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年03期)

罗纯,张应山[5](2018)在《多边矩阵的剖面广义交叉乘法和半张量积及其数据挖掘》一文中研究指出介绍了多边矩阵的剖面广义交叉乘法概念,给出了多边矩阵的剖面广义交叉乘法的一些性质,证明了多边矩阵剖面广义交叉乘法满足结合律和分配律。作为应用,研究了多边矩阵剖面广义交叉乘法和一般矩阵半张量积、数据挖掘之间的关系。(本文来源于《应用技术学报》期刊2018年04期)

贾淼淼[6](2018)在《分级式立体交叉矩阵云(GSIM Cloud)的研究》一文中研究指出互联网时代4G如火如荼,5G蓄势待发,大量数据业务给传送网带来巨大压力。分组传送网网元数与业务量激增,原有组网逐渐凸显其不合理性,核心层调度环、MESH组网、扩展子架等结构亟待调整。考虑到网络安全、业务发展与网络维护的需求,采用以"互通式立交"为原型的"分级式立体交叉矩阵云"组网模型及各类业务标准化合理化的承载方式,达到清晰网络结构、提高资源利用率、减轻核心层压力、避免同路由与网络拥塞隐患的效果。(本文来源于《信息通信》期刊2018年06期)

黄志祥[7](2018)在《极小分解的矩阵实现和李代数的交叉模》一文中研究指出首先,我们给出了一种直接的归纳构造方法,通过矩阵构造出了一个多元多项式环之极大理想的极小自由分解式.其次,我们对Crmod(g,V)与H3(g,V)的一 对应关系做了具体探究.第一步,从Crmod(g,V)到H3(g,V)建立了映射关系,并完善了证明的细节.第二步,借助于g的自由李代数F构造出了一个交叉模,并论证了这个交叉模是良好定义的,从而实现了由H3(g,V)到Crmod(g,V)的过渡.第叁步,建立了 Crmod(g,V)与H3(g,V)之间的一一对应关系,并给出了完整的证明.同时给出了一个具体的例子验证了李代数交叉模与叁阶上同调的理论.最后,我们以拉回和推出为基础,给出了固定核V和余核g的李代数交叉模和的定义以及负元的定义,验证了定义的良好性.并证明了李代数交叉模的等价类是一个加群,其中这个加群的零元就是零交叉模的等价类.进一步论证了Crmod(g,V)与H3(g,V)是加群同构.(本文来源于《上海大学》期刊2018-05-01)

王维刚,杨平,蒋耀林[8](2017)在《基于交叉Gram矩阵的双侧H_2最优模型降阶方法》一文中研究指出针对单输入单输出(SISO)线性时不变系统,提出了Grassmann流形上基于交叉Gram矩阵的双侧H2最优模型降阶方法。首先,将误差系统的H2范数通过交叉Gram矩阵表示,并且把它看成关于变换矩阵的代价函数。其次,引入Grassmann流形,将代价函数看作是定义在Grassmann流形上的非负实值函数。然后,在Grassmann流形上进行线性搜索,寻找使得代价函数尽可能小的一组变换矩阵。运用此方法对大规模SISO线性时不变系统进行降阶,可以得到精度较高的降阶系统。最后,数值算例验证了该算法的近似效果。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2017年12期)

贾淼淼[9](2017)在《分级式立体交叉矩阵云(GSIM Cloud)的研究》一文中研究指出互联网时代4G如火如荼,5G蓄势待发,大量数据业务给传送网带来巨大压力。分组传送网网元数与业务量激增,原有组网逐渐凸显其不合理性,核心层调度环、MESH组网、扩展子架等结构亟待调整。考虑到网络安全、业务发展与网络维护的需求,采用以"互通式立交"为原型的"分级式立体交叉矩阵云"组网模型及各类业务标准化合理化的承载方式,达到清晰网络结构、提高资源利用率、减轻核心层压力、避免同路由与网络拥塞隐患的效果。(本文来源于《内蒙古通信学会2017年优秀论文集》期刊2017-10-26)

王维刚[10](2017)在《基于交叉Gram矩阵的H_2最优线性降阶方法》一文中研究指出近些年来,大型动力系统的仿真,优化和控制得到了广泛的应用.这些系统通常是由微分方程来描述的.由于系统的规模比较大,所以在对其进行模拟和仿真时,需要花费较大的计算代价.从而,如何减少模拟和仿真中的运算量和数据存储成为了工程技术人员和数学研究者一直探索的问题.模型降阶就是处理大型系统近似问题的一类有效方法.它将一个较大规模的系统转化为一个近似的较小系统.有效减少了计算量,节省了仿真时间.同时还保持了原始系统的一些固有的性质或结构.本文研究了单输入单输出(SISO)连续系统,提出了黎曼流形上基于交叉Gram矩阵的双侧H_2最优模型降阶方法.首先,将误差系统的H_2范数通过交叉Gram矩阵表示,并且把它看成关于变换矩阵的代价函数.其次,引入黎曼流形,将代价函数看作是定义在黎曼流形上的非负实值函数.然后,在黎曼流形上进行线性搜索,寻找使得代价函数尽可能小的一组变换矩阵.运用此方法对大规模SISO线性连续系统进行降阶,可以得到精度较高的降阶系统.本文也探讨了大规模多输入多输出(MIMO)离散系统的H_2最优模型降阶方法.对于MIMO离散系统,我们首先将MIMO离散系统分解若干SISO离散子系统,并通过交叉Gram矩阵给出各个子系统的2范数.再根据子系统和原始系统之间的关系,将原始系统的H_2范数通过交叉Gram矩阵表示出来.进一步,引入黎曼流形上的向量移动和撤回,提出了求解SISO离散子系统2最优模型降阶问题的几何共轭梯度法.在黎曼流形上对这些子系统分别运用该方法进行降阶,得到各个子系统的降阶系统.最后,通过这些降阶子系统构造原始系统的降阶系统。(本文来源于《新疆大学》期刊2017-06-30)

交叉矩阵论文开题报告

(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:

在工程系统应用领域中,大型动力系统的仿真、优化和控制受到广泛关注.通常,描述这些动力学系统的微分或差分方程维数较为庞大,这导致在计算机上直接对其模拟产生的数据存储量和运算量惊人.因此,工程界与数学界的许多研究者致力于降低大型系统仿真过程中的数据存储量和运算量的研究.模型降阶方法很好地解决了上述问题,其基本思想是将一个大型系统转化为一个近似的较小系统,同时保持原始大型系统的一些特性,如稳定性和无源性等.针对离散线性系统,本文研究了基于近似交叉Gram矩阵的平衡本征正交分解模型降阶方法.具体包含以下内容:研究了对称离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的模型降阶方法.首先,利用快照方法构造了对称系统的近似交叉Gram矩阵.然后,基于近似交叉Gram矩阵,利用奇异值分解截断降阶方法构造投影矩阵得到降阶系统并给出了相应的模型降阶算法.然后,证明了所提方法与基于近似可控Gram矩阵和近似可观Gram矩阵的平衡本征正交分解方法是等价的.最后,通过数值算例验证了所提方法的可行性与有效性.研究了一般多输入多输出离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的模型降阶方法.首先,将一般多输入多输出系统分解为若干个单输入单输出子系统.然后,利用对称离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的模型降阶方法分别对这些子系统进行降阶.然后,根据这些子系统与多输入多输出系统之间的关系,将降阶后的子系统组合为原始多输入多输出系统的降阶系统.此外,还给出了多输入多输出系统的近似可控Gram矩阵和近似可观Gram矩阵和单输入单输出子系统的近似交叉Gram矩阵之间的关系.最后,数值算例验证了所提方法是行之有效的.

(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。

交叉矩阵论文参考文献

[1].方芝清,吕立明,曾荣,李智鹏,唐高弟.频变交叉耦合带通滤波器的耦合矩阵综合研究[J].太赫兹科学与电子信息学报.2019

[2].王海英.离散线性系统基于近似交叉Gram矩阵的降阶方法[D].新疆大学.2019

[3].刘恒.基于交叉验证法的协方差矩阵估计及其在投资组合中的应用[D].兰州财经大学.2019

[4].李刚.频变交叉耦合滤波器的矩阵优化综合方法[J].西安电子科技大学学报.2019

[5].罗纯,张应山.多边矩阵的剖面广义交叉乘法和半张量积及其数据挖掘[J].应用技术学报.2018

[6].贾淼淼.分级式立体交叉矩阵云(GSIMCloud)的研究[J].信息通信.2018

[7].黄志祥.极小分解的矩阵实现和李代数的交叉模[D].上海大学.2018

[8].王维刚,杨平,蒋耀林.基于交叉Gram矩阵的双侧H_2最优模型降阶方法[J].计算机工程与科学.2017

[9].贾淼淼.分级式立体交叉矩阵云(GSIMCloud)的研究[C].内蒙古通信学会2017年优秀论文集.2017

[10].王维刚.基于交叉Gram矩阵的H_2最优线性降阶方法[D].新疆大学.2017

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