کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
416347 | 681335 | 2006 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sign eigenanalysis and its applications to optimization problems and robust statistics
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Sign eigenvectors for a real square matrix, AA, are defined to be sign vectors for which all of its elements either retain the same signs or become to their opposite signs after the linear transformation AA, where a sign vector is a vector with the elements equal to either 1 or -1-1. Existence of sign eigenvectors for symmetric positive semi-definite matrices is investigated. It is shown that the sign eigenanalysis is closely related to some certain optimization problems and can be applied to develop robust statistical inference procedures in the L1L1 norm. A numerical example is given to illustrate the applications to robust multivariate statistical analysis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 50, Issue 1, 10 January 2006, Pages 154–162
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 50, Issue 1, 10 January 2006, Pages 154–162
نویسندگان
Baibing Li,