Factorization and approximation problems for matrix functions
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Factorization and Approximation Problems for Matrix Functions
The purpose of this paper is to develop a new approach to certain approximation and factorization problems for matrix-valued functions. The approach is based on studying properties of maximizing vectors of Hankel operators with matrix-valued symbols and on the solution of the so-called recovery problem for unitary-valued matrix functions. In the case of scalar functions such problems were studi...
متن کاملsemi-analytical solution for static and forced vibration problems of laminated beams through smooth fundamental functions method
در این پایان نامه روش جدیدی مبتنی بر روش حل معادلات دیفرانسیل پارهای بر اساس روش توابع پایه برای حل مسایل ارتعاش اجباری واستاتیک تیرها و صفحات لایه ای ارایه شده است که می توان تفاوت این روش با روش های متداول توابع پایه را در استفاده از توابع هموار در ارضاء معادلات حاکم و شرایط مرزی دانست. در روش ارایه شده در این پایاننامه از معادله تعادل به عنوان معادله حاکم بر رفتار سیستم استفاده شده است که مو...
15 صفحه اولtight frame approximation for multi-frames and super-frames
در این پایان نامه یک مولد برای چند قاب یا ابر قاب تولید شده تحت عمل نمایش یکانی تصویر برای گروه های شمارش پذیر گسسته بررسی خواهد شد. مثال هایی از این قاب ها چند قاب های گابور، ابرقاب های گابور و قاب هایی برای زیرفضاهای انتقال پایاست. نشان می دهیم که مولد چند قاب تنک نرمال شده (ابرقاب) یکتا وجود دارد به طوری که مینیمم فاصله را از ان دارد. همچنین مسایل مشابه برای قاب های دوگان مطرح شده و برخی ...
15 صفحه اولHandling problems in cryptography with matrix factorization
Matrix manipulations of cryptographic functions are revisited. The Discrete logarithm function and the Diffie Hellman mapping can be expressed as products of Vandermonde matrices. First we consider orbits of repeated applications of the cryptographic transformations. The difficulty to compute the cryptographic function (in other terms the robustness of the cryptosystem) is related to the length...
متن کاملApproximation of Feature Vectors in Nonnegative Matrix Factorization with Gaussian Radial Basis Functions
Nonnegative Matrix Factorization (NMF) is a feature extraction technique that has already found numerous applications in machine learning and data processing. In some applications, the feature vectors or lateral components can be modeled as linear combinations of basis functions. In this paper, we are concerned with modeling the features with Gaussian Radial Basis Functions (GRBF) that have bec...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of the American Mathematical Society
سال: 1998
ISSN: 0894-0347,1088-6834
DOI: 10.1090/s0894-0347-98-00274-4