شبیه سازی مقاله: الگوریتم بیشینه سازی تقریب ماتریس همبستگی محدود
مجموعه: الگوریتم های فراابتکاری و هوشمند, ریاضیات و محاسبات عددی, مهندسی کامپیوتر, یادگیری ماشین
پروژه ۱۲۶: شبیه سازی مقاله در متلب + سورس کامل متلب + ترجمه کامل مقاله + فیلم اجرای کد
عنوان مقاله

********************
دانلود: دانلود اصل مقاله لاتین
********************
خلاصه ای از ترجمه:
ما می خواهیم ماتریس همبستگی ،Ȓ برای یک مرتبه فرضی پیدا کنیم که تا حد امکان به ماتریس ورودی Rنزدیک باشد ومولفه های ویژه درȒ،صفرباشند. معیار بهینگی ما روش سنجیده شده فرابینس برای خطای تقریب است واز یک الگوریتم بیشینه سازی محدود برای حل این مساله استفاده کردیم .اگرچه روشهای بسیاری برای تقریب ماتریس همبستگی پیشنهادشده اند،اما این مساله خاص با خصوصیات این مرتبه و محدودیتهای Rij=0 تاکنون بررسی نشده است.ما درباره امکان پذیری راه حل،همگرایی و تلاش محاسباتی بحث می کنیم.ما چند نمونه نیز ارائه می کنیم.
کلمات کلیدی: ماتریس همبستگی،بیشینه سازی،بهینه سازی محدود.
دیگر عنوان ها که در این تحقیق تشریح شده است:
۱-مقدمه
۲-تقریب ماتریس همبستگی محدود
۳-مسائل امکان پذیری و همگرایی
۴-نتایج عددی
۵-نتیجه گیری
ترجمه کل متن در ۲۴ صفحه گردآوری شده است.
در صورت سوال در مورد محصول می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.
برخی نتایج:
فقط بخشی از نتایج آمده، مابقی نتایج در فیلم نشان داده شده است.
Majorization for refrigerator matrix
iter #19, weighted Frobenius norm of difference = 20.6062
Error – too many constraints on row #4, not enough columns in X
iter #24, weighted Frobenius norm of difference = 16.3073
Error – too many constraints on row #5, not enough columns in X
iter #31, weighted Frobenius norm of difference = 13.6666
Error – too many constraints on row #5, not enough columns in X
iter #27, weighted Frobenius norm of difference = 11.8495
Error – too many constraints on row #7, not enough columns in X
iter #31, weighted Frobenius norm of difference = 10.4921
Error – too many constraints on row #8, not enough columns in X
iter #35, weighted Frobenius norm of difference = 9.4236
Error – too many constraints on row #8, not enough columns in X
iter #37, weighted Frobenius norm of difference = 8.5509
Error – too many constraints on row #12, not enough columns in X
iter #39, weighted Frobenius norm of difference = 7.8117
Error – too many constraints on row #12, not enough columns in X
iter #41, weighted Frobenius norm of difference = 7.175
Error – too many constraints on row #12, not enough columns in X
iter #44, weighted Frobenius norm of difference = 6.6132
Error – too many constraints on row #12, not enough columns in X
iter #44, weighted Frobenius norm of difference = 6.1174
Error – too many constraints on row #13, not enough columns in X
iter #43, weighted Frobenius norm of difference = 5.6724
Error – too many constraints on row #14, not enough columns in X
iter #43, weighted Frobenius norm of difference = 5.2693
Error – too many constraints on row #15, not enough columns in X
iter #43, weighted Frobenius norm of difference = 4.9015
Error – too many constraints on row #16, not enough columns in X
iter #35, weighted Frobenius norm of difference = 4.6281
Error – too many constraints on row #18, not enough columns in X
iter #40, weighted Frobenius norm of difference = 4.2976
Error – too many constraints on row #18, not enough columns in X
iter #37, weighted Frobenius norm of difference = 3.9897
Error – too many constraints on row #19, not enough columns in X
iter #39, weighted Frobenius norm of difference = 3.7293
Error – too many constraints on row #20, not enough columns in X
iter #42, weighted Frobenius norm of difference = 3.4481
Error – too many constraints on row #21, not enough columns in X
iter #45, weighted Frobenius norm of difference = 3.1836
Error – too many constraints on row #22, not enough columns in X
iter #53, weighted Frobenius norm of difference = 2.938
Error – too many constraints on row #23, not enough columns in X
iter #58, weighted Frobenius norm of difference = 2.7073
Error – too many constraints on row #25, not enough columns in X
iter #63, weighted Frobenius norm of difference = 2.4827
Error – too many constraints on row #25, not enough columns in X
iter #41, weighted Frobenius norm of difference = 2.2648
Error – too many constraints on row #26, not enough columns in X
iter #31, weighted Frobenius norm of difference = 2.0889
Error – too many constraints on row #27, not enough columns in X
iter #37, weighted Frobenius norm of difference = 1.9531
Error – too many constraints on row #28, not enough columns in X
iter #16, weighted Frobenius norm of difference = 1.9541
Error – too many constraints on row #29, not enough columns in X
iter #17, weighted Frobenius norm of difference = 1.9541
iter #3, weighted Frobenius norm of difference = 2.5824
iter #19, weighted Frobenius norm of difference = 1.9546
iter #3, weighted Frobenius norm of difference = 2.5549
iter #19, weighted Frobenius norm of difference = 1.9547
iter #2, weighted Frobenius norm of difference = 2.5581
ans =
۰٫۴۱۸۳ ۰٫۴۲۶۸ ۰٫۲۳۱۰ ۰٫۲۳۱۱ ۰٫۰۶۱۱ ۰٫۰۷۲۸ ۰٫۰۶۱۲ ۰٫۰۸۱۱
مجموعه: الگوریتم های فراابتکاری و هوشمند, ریاضیات و محاسبات عددی, مهندسی کامپیوتر, یادگیری ماشینبرچسب ها «نزدیکترین» بر حسب قاعده فرابینس, Illuminant estimation مقالات با شبیه سازی, weighted Frobenius norm در متلب, ازبیشینه سازی درمورد ماتریس همبستگی, اکنون امکانپذیری مساله تقریب همبستگی و توانایی الگوریتم بیشینه سازی, الگوریتم به کمینه محلی تابع هدف (به جای کمینه جهانی), الگوریتم بهینه سازی تقارب, الگوریتم نقطه داخلی-خارجی با فرمول بندی ویژه, ایجاد اعداد تصادفی مونت کارلو بطور ضمنی یک تقریب نیمه معین مثبت, این ماتریس یک ارزش ویژه منفی دارد و بنابراین یک ماتریس همبستگی نیست, بردارهای یک واحد ابرکره, بهینه سازی هندسی با بیشینه سازی [۲۶]، پارامتری کردن [۲۸]،جایگزین کردن پروژه ها[۱۴]،ضرایب لاگرانژ[۳۰]،و تابع «fmincon, بیشینه سازی محدود در مقایسه با بیشینه سازی نامحدود, بیشینه سازی محدود ونا محدود برای ماتریس 100×100., پارامتری کردن مثلثاتی, پروژه های جایگزین بر مبنای تحلیل محدب, تجزیه QR, تجزیه ابرکره, تجزیه ابرکره در متلب, تحلیل مولفه اصلی (PCA), تحلیل مولفه اصلی (PCA) در متلب, ترکیب کاهش شیب با روشهای ضریب لاگرانژ, تقریب ماتریس همبستگی محدود, تقریب ماتریس همبستگی محدود در متلب, تکامل تفاضلی را می توان برای پرکردن یک ماتریس همبستگی ناقص, چرخشهای جاکوبی, چرخشهای جاکوبی در متلب, چگونگی چرخشهای جاکوبی, حل مساله تقریب ازیک روش طبقه تصادفی, خرید مقاله به همراه ترجمه برق, دانلود و خرید کد متلب چرخشهای جاکوبی, دومین روش حل مساله تقریب ماتریس همبستگی،بهینه سازی هندسی, روش weighted Frobenius norm, روش بیشینه سازی در طی یک زمان CPA فرضی, روش بیشینه سازی نامحدود برای تقریب گرفتن از ماتریس همبستگی, روش سنجیده شده فرابینس, روش سنجیده شده فرابینس در متلب, روش مبتنی بر فاکتورگیری چولسکی, سفارش تقریب ماتریس همبستگی محدود با بیشینه سازی, سفارش کد های متلب و خرید تحلیل مولفه اصلی (PCA), سورس متلب چرخشهای جاکوبی, سورس های مقاله ماتریس همبستگی بدون مرتبه, شبیه سازی مقاله: الگوریتم بیشینه سازی تقریب ماتریس همبستگی محدود, طرح ریزی تکراری R به نزدیکترین ماتریس نیمه معین مثبت و سپس تنظیم مولفه های مورب, فضای فرعی قائم, کدهای اماده متلب تقریب ماتریس همبستگی محدود, کمینه سازی قاعده فرابینس ارزیابی شده تفاوت بین ماتریسهای ورودی وخروجی, ماتریس شبه همبستگی متقارن کلی, ماتریس که نیمه معین ومثبت نیست به عنوان ماتریس همبستگی, ماتریس نیمه معین مثبت ومتقارن با واحد مورب در متلب, ماتریس همبستگی بدون مرتبه در متلب, ماتریس همبستگی،بیشینه سازی،بهینه سازی محدود, ماتریس ورودی R ظاهرا یک ماتریس همبستگی, مانند الگوریتم ژنتیکی،بهینه سازی ازدحام ذرات،بهینه سازی کلونی مورچه, مبتنی بر تجزیه, مبتنی بر هندسه ریماین و ریاضیات مکان شناسی و چند راهه, مربعهای وزنی حداقل یا مربعهای محدود حداقل, مسائل امکان پذیری و همگرایی, مساله برنامه ریزی نیمه معین محدود, مقالات با کد های متلب weighted Frobenius norm, مقاله به همراه کد متلب روش سنجیده شده فرابینس, مقاله تجزیه ابرکره, مقاله تحلیل مولفه اصلی (PCA) کد متلب, نتایج بیشینه سازی محدود ونا محدود برای ماتریس 12×12.بیشینه سازی محدود, یافتن نزدیکترین ماتریس همبستگی Ȓ, یک مبنای قائم برای فضای فرعی قائم, یک مساله بهینه سازی محدود به یک مساله حداقل-حداکثر نامحدود