Zobrazeno 1 - 10
of 48
pro vyhledávání: '"Eigenvectors and eigenvalues"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Technology and Science Education, Vol 7, Iss 1, Pp 100-113 (2017)
In this work, we present a teaching proposal which emphasizes on visualization and physical applications in the study of eigenvectors and eigenvalues. These concepts are introduced using the notion of the moment of inertia of a rigid body and the Geo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cf3055fd948f46e9a2fb4a87eaf9f86a
Autor:
Drmač, Zlatko, Šain Glibić, Ivana
Publikováno v:
ACM Transactions on Mathematical Software. 48:1-34
The quartic eigenvalue problem (λ 4 A +λ 3 B +λ 2 C +λ D + E ) x = 0 naturally arises in a plethora of applications, such as when solving the Orr–Sommerfeld equation in the stability analysis of the Poiseuille flow, in theoretical analysis and
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a8d486c837d585bb8fd418ffdaaf8f25
https://doi.org/10.1145/3494528
https://doi.org/10.1145/3494528
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gaļina Kuļešova, Oļegs Užga-Rebrovs
Publikováno v:
Information Technology and Management Science; Vol 23 (2020): Information Technology and Management Science; 41-44
Any data in an implicit form contain information of interest to the researcher. The purpose of data analysis is to extract this information. The original data may contain redundant elements and noise, distorting these data to one degree or another. T
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d082ac8fd39c4baed7c17f5f3d5e3431
https://doi.org/10.7250/itms-2020-0006
https://doi.org/10.7250/itms-2020-0006
Publikováno v:
The Annals of Probability, 2007 Jul 01. 35(4), 1532-1572.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/25450021
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sukhendu Das, Suranjana Samanta
Publikováno v:
IET Image Processing. 9:925-930
This study describes a new technique of unsupervised domain adaptation based on eigenanalysis in kernel space, for the purpose of categorisation tasks. The authors propose a transformation of data in source domain, such that the eigenvectors and eige
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9cf9c7a8f34eedd9e6d833df59b74de1
https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2014.0754
https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2014.0754
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.