Ортогональное множество

Cтраница 1

Бесконечное ортогональное множество, не содержащее нулевых векторов, также линейно независимо, поскольку линейно независимо каждое его конечное подмножество. [1]

Ортогональные множества латинских квадратов могут быть рассмотрены как частично уравновешенные блок-схемы. [2]

Ортогональное множество нормированных функций Qh ( t) называется ортонормированным. [3]

Под ортогональным множеством k s - уровне-вых факторов типа q и объема N, обозначаемым через ( N, k, s, q), подразумевается множество, обладающее свойством: все SQ комбинаций уровней, соответствующих q факторам из рассматриваемых k, оказываются одинаковое число раз в множестве. [4]

Предложение 23.1. Ортогональное множество ( множество попарно ортогональных векторов), не содержащее нулевых векторов, линейно независимо. [5]

Один важный частный случай ортогонального множества / - квадратов вводится посредством следующего определения. [6]

Пусть ( 1) - конечное ортогональное множество, не содержащее нулевых векторов. [7]

Гсм напрммер, [30]) существует максимальное ортогональное множество О т е такое, что если любое ортопормальпое множество А содержит Q, то А Q. Покажем далее, что замкнутое подпространство L ( Q), порожденное множеством Q, в действительности совпадает со всем гильбертовым пространством. [8]

Двоичный корреляционный приемник. а использование одного коррелятора. б применение двух корреляторов. [9]

Если же sfe) не является ортогональным множеством, приемник ( рис. 4.7, б), использующий N корреляторов с опорными сигналами у, г) вместо М, представляет более рентабельную реализацию. [10]

Теорема 4.1.1. Регулярный факторный план мощности t In дает возможность получить попарно ортогональное множество главных эффектов и эффектов взаимодействий вплоть до и-фактор-ных включительно. Регулярный факторный план мощности t 2n - f - 1 позволяет получить попарно ортогональное множество главных эффектов и эффектов взаимодействий вплоть до к-фак-торных включительно, каждый из которых ортогонален также ко всем ( п 1) - факторным эффектам взаимодействия. [11]

Здесь рассмотрено геометрическое представление векторов сигналов и шумов, в частности антиподных и ортогональных множеств сигналов. [12]

К первому виду относятся главные эффекты и эффекты взаимодействий, которые входили в попарно ортогональные множества эффектов каждого плана Вг в отдельности. [13]

Среди мер по устранению или уменьшению мультиколлинеарности отметим следующие: 1) построение уравнений регрессии по отклонениям от тренда или конечным разностям; 2) преобразование множества независимых переменных в несколько ортогональных множеств при помощи методов многомерного статистического анализа ( факторного анализа или метода главных компонент); 3) исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанных аргументов. [14]

Детектирование при униполярной низкочастотной передаче сигналов. а пример униполярной передачи сигналов. б детектирование с помощью коррелятора. [15]

Страницы: 1 2