Cтраница 1
Эффективная размерность такого класса изображений характеризует детальность сцены независимо от яркости и контраста ее изображений. [1]
Эффективная размерность выражает соотношение между математи - [ ескими множествами и естественными объектами. Строго говоря, все шзические объекты - такие, например, как вуаль, нить или маленький парик - должны быть представлены трехмерными телами. Например, для описа - [ ия нити относящиеся к множествам с размерностями 1 или 3 теории ( олжны быть соответствующим образом скорректированы с помощью [ справочных членов. [2]
Поэтому эффективная размерность множества изображений ламбертова объекта не превосходит трех. [3]
Для вычисления эффективной размерности рассмотрим следующие задачи, представляющие и самостоятельный интерес. [4]
В ряде случаев эффективная размерность класса изображений может быть охарактеризована физическими свойствами изображаемых объектов. [5]
Замечание 1.1. Проблема эффективной размерности множества данных имеет существенно более широкое толкование. Хорошо известен, например, стохастический вариант построений, выполненных в этом параграфе. [6]
Докажите, что если эффективная размерность случайного блуждания не меньше трех, то это случайное блуждание транзиентно. [7]
Тот вариант классификации, для которого эффективная размерность минимальна, считается оптимальным. [8]
Переходя от размерностей математических множеств к эффективным размерностям моделируемых этими множествами физических объектов, мы встречаемся с другой двусмысленностью, неизбежной и реально необходимой. И математические, и физические аспекты понятия размерности вкратце предваряются в данной главе. [9]
При е С Егь для некоторого Е1С эффективная размерность понижается за счет этого направления. [10]
С - универсальная константа, зависящая только от эффективной размерности и общих симметрии ( см. ниже), но не от самого кондактанса g и конечно не от других микроскопических деталей системы или дефектов. [11]
В главе 2 аналогичная техника разработана для анализа эффективной размерности данных измерений. Под эффективной размерностью данных измерений здесь понимается минимальная размерность линейного подпространства как функция погрешности восстановления данных по их ортогональным проекциям на это подпространство. Акцент сделан на не теоретико-вероятностных моделях данных. [12]
В главе 2 аналогичная техника разработана для анализа эффективной размерности данных измерений. Под эффективной размерностью данных здесь понимается минимальная размерность линейного подпространства как функция погрешности восстановления данных по их ортогональным проекциям на это подпространство. Акцент сделан на не теоретико-вероятностных моделях данных. [13]
В своем медленном изменении размерность D воплощает идею об эффективной размерности, рассмотренную в главе 3 при описании спутанной в шар нити. [14]
Сверхрешетка возникает при наложении на систему периодической пространственной модуляции, понижающей ее эффективную размерность. [15]