REPUBLIKA E SHQIPËRISË VLERAT SINGULARE TË PËRGJITHËSUARA DHE ZBATIME

Size: px
Start display at page:

Download "REPUBLIKA E SHQIPËRISË VLERAT SINGULARE TË PËRGJITHËSUARA DHE ZBATIME"

Transcription

1 REPUBLIK E SHQIPËRISË UNIVERSIEI I IRNËS FKULEI I SHKENCVE Ë NYRËS DEG E MEMIKËS PROGRMI I SUDIMI: NLIZË DHE LGJEBËR VLER SINGULRE Ë PËRGJIHËSUR DHE ZBIME EZË DOKORE Doktoanti Bilall Shaini Udhëhoqi Pof D Fatmi Hoxha ianë, 04

2 UNIVERSIEI I IRNËS FKULEI I SHKENCVE Ë NYRËS DEG E MEMIKËS PROGRMI I SUDIMI: NLIZË DHE LGJEBËR DISERCION I PRQIUR NG MR SC BILLL SHINI PËR MRRJEN E GRDËS SHKENCORE DOKOR EM: VLER SINGULRE Ë PËRGJIHËSUR DHE ZBIME Mbohet më datë paa juië: Kyeta nëta (oponent) 3 nëta (oponent) 4 nëta 5 nëta

3 PËRMBJJ Miënjohje iv btakti (hqip dhe angliht) v Hyje viii Kapitulli Dekompozimi në vlea ingulae dhe vleat ingulae të pëgjithëuaa Vleat ingulae të maticë dhe teoema e dekompozimit në vlea ingulae Zbatime themeloe të vleave ingulae 3 3 Pëcaktimi numeik i angut të një matice 5 4 Dekompozimi otogonal 7 5 Ditanca nga një maticë më e afët ingulae 7 6 DVS-ja dhe poblemi i katoëve më të vegjël 7 7 Peudoinvei i maticë 9 8 Dia zbatime të dekompozimit në vlea ingulae të maticë në ekonomi 8 Njehimi i egeionit linea duke pëdou DVS-në 8 Katoët më të vegjël të zakonhëm (KVZ) 3 83 Vleëuei nëpë bazda (ang Ridge Etimato) 5 9 Dekompozimi në vlea ingulae i pëgjithëua 6 9 Dy pëgjithëime të dekompozimit në vlea ingulae 7 9 Poblemet tek të cilët janë zbatua teknikat e vleave ingulae të pëgjithëuaa 93 Njehimi i dekompozimit në vlea ingulae të pëgjithëua 94 lgoitmi i Pejxhit pë njehimin e DVSP 4 94 lgoitmi i Kogbetliancit pë njehimin e DVS të një matice tekëndëhe 4 94 Pëgjithëimi i algoitmit të Kogbetliancit pë njehimin e DVSP 5 95 Njehimi i DVSP i maticave tekëndëhe me pëmaa 7 Kapitulli Ekzitenca dhe ndëtimi i inveeve të pëgjithëuaa Një qaje pektale Ekuacionet maticoe të Penoe-it 30 Ekzitenca dhe ndëtimi i inveeve-{ 3 3 Vetitë e inveeve-{ 3 4 Ekzitenca dhe ndëtimi i inveeve-{, 33 5 Ekzitenca dhe ndëtimi i inveeve-{,,3, -{,,4 dhe -{,,3, Fomula ekplicite pë 34 7 Ndëtimi i inveeve-{ të angut të paacaktua 34 8 Inveet e pëgjithëuaa pektale 35 iii

4 8 Indeki matico 36 8 Invei pektal i maticë ë diagonalizuehme Invei gup dhe vetitë pektale të tij Invei i Dazinit dhe vetitë pektale të tij Dekompozimi nilpotent me indekin i një matice katoe 4 Kapitulli 3 Rezultate numeike në njehimin e inveeve të pëgjithëuaa me anë të dekompozimit në vlea ingulae 3 Njehimi i inveeve të pëgjithëuaa duke pëdou dekompozime maticoe 44 3 Njohui paapake 46 3 Faktoizimet DVS dhe inveet e jahtme Dekompozimi i hollë në vlea ingulae (SVD) dhe inveet e jahtme 5 34 Vetitë e paaqitje SVD të inveeve të jahtme Invei i hollë i Mooe-Penoit Invei i hollë me pehë i Mooe-Penoi Invei Dazin i hollë Pëfundime 6 3 Njehimi inveeve-{,4 dhe {,3 me anë të faktoizimeve DVS dhe iku DVS 3 Njohui paapake 63 3 Paaqitja e inveeve-{4 dhe {,3 me pëfytyim dhe bëthamë të paacaktua Njehimi i inveeve {,4 dhe {,3 me anë të faktoizimeve maticoe Njehimi i inveeve {,4 dhe {,3 me anë të DVS-ë Njehimi i inveeve-{,4 dhe {,3 me anë të faktoizimit QR Njehimi i inveeve-{,4 dhe {,3 me anë të faktoizimit URV 7 34 lgoitmi 7 35 Ekpeimente numeike 7 36 Pëfundime Njehimi inveeve të jahtme me anë të faktoizimeve të plota otogonale Ekpeimente numeike 33 Njohui paapake Paaqitjet bazua në dekompozimet QR dhe DVS Paaqitja e bazua në tajtën bidiagonale Pëvoja numeike 83 Pëfundime të pëgjithhme 94 Bibliogafia 95 Botime dhe efeime në konfeenca hkencoe 99 Shtojca (Kode në Mathematica, Matlab Pogame të njehimeve maticoe në C++) 0 iv

5 Miënjohje Shpeh konideatën, miënjohjen dhe falëndeimin pë mentoin tim Pof D Fatmi Hoxhën i cili me angazhimin e tij të vazhduehëm më ofoi ndihmën humë të çmua pofeionale, këhilla të dobihme, ugjeime dhe vëejtje qëllimmia i në nxitjen e këkimit hkenco ahtu edhe në inkuajimin pë t i kye obligimet në kohë Gjithahtu u jam miënjohë atye kolegëve e hokëve që më mbëhtetën në mënya të ndyhme i këkimi elektonik i bibliogafië, pëpunimi i tektit, figuave, diagameve etj Shpeh falëndeimin dhe dahuinë pë familjen time që më pëkahën mateialiht dhe moaliht gjatë gjithë kohë ë tudimit Bilall Shaini v

6 btakti Dekompozimi otogonal QR ëhtë një mjet humë i mië pë zgjidhjen e poblemit të katoëve më të vegjël ku matica e koeficientëve ëhtë e njohu dhe ka ang të plotë Miëpo, në qoftë e matica nuk ka ang të plotë oe angu ëhtë i panjohu, këkohet ndonjë mjet më i fuqihëm Pë t u kapëcye poblemet e ipëthëna po edhe pobleme të tjea të algjebë lineae numeike, pëdoet një mjet mjaft i fuqihëm dhe efika, Dekompozimi në Vlea Singulae (DVS) Ky dekompozim ëhtë tejet i dobihëm i pë analiza teoike ahtu edhe pë zbatime në fuhën e njehimeve numeike Në fillim do të jepen pëkufizime dhe teoema bazë të vleave ingulae dhe tajta të ndyhme të dekompozimit në vlea ingulae Në vazhdim bëhet lidhja ndëmjet vleave ingulae dhe nomë në njëën anë dhe numit të kuhtëzimit të maticë në anën tjetë Më tej tegohet në ç mënyë hfytëzohet DVS-ja pë të detektua angun numeik të maticë në atin ku janë të panihme gabime të umbullakimit i dhe tubullime të tjea tek të dhënat, duke tegua e maticat me ang jo të plotë janë në njëfaë kuptimi të vafa (deficitae), i dhe tegohet në ç mënyë njehohet ditanca gje te matica me ang jo të plotë Më tej do të tegohet i pëdoet DVS pë zgjidhjen e poblemit të katoëve më të vegjël, madje edhe ku matica e koeficienteve nuk ka ang të plotë Gjithahtu, njëi ndë zbatimet më të këkuaa ëhtë njehimi i inveit të pëgjithëua oe peudoinveit pë një maticë të çfaëdohme dejtkëndëhe Ekzitojnë metoda dhe algoitme të humta pë njehimin e vleave ingulae, të vektoëve ingulaë (të majtë e të djathtë) dmth pë njehimin e DVS-ë Ne do të pëqendohemi te DSV-ja e maticë eale me zbatimet më të ëndëihme ë gjitha zhvillimet që kanë të bëjnë me maticat eale mund të pëgjithëohen dejtpëdejt edhe pë maticat kompleke Pë DVS-në ekzitojnë dia pëgjithëime Kemi paaqitu dy mënya të pëgjithëimit, i më të natyhme dhe më hpeh të zbatuehme Gjithahtu, pë njehimin e vleave ingulae të pëgjithëuaa janë paaqitu algoitme të njohua dhe i më i pëhtathmi lgoitmi Diekt i Pejxhit () Kemi futu paaqitjen me ang të plotë të inveit, S të një matice të dhënë kontante e cila bazohet në dekompozimet DVS dhe iku DVS të një matice të pëhtathme[3] Janë bëë kahaime të dia metodave pë njehimin e inveeve të jahtme Ëhtë futu nocioni i inveit të pëgjithëua të hollë, që koepondon me nocionin e dekompozimit SVD të hollë Janë dhënë hembuj numeikë të cilat ilutojnë hqytimet teoike Kemi nxjeë kuhtet pë ekzitencën dhe hqytimin e paaqitjeve të inveeve-{,4 dhe {,3 me pëfytyim të paacaktua dhe bëthamë të paacaktua S [] Kemi nxjeë algoitmin e pëgjithhëm pë njehimin numeik të inveeve-{,4 dhe {,3 me ang të dhënë dhe me pëfytyim e bëthamë të paacaktua lgoitmi ëhtë nxjeë nga gjeneimi i paaqitjeve me ang të plotë të këtye inveeve të pëgjithëuaa duke pëdoë faktoizime të ndyhme maticoe otogonale të plota Më aktëiht, algoitmi pë njehimin e inveeve-{,4 dhe {,3 e një matice të dhënë ëhtë pëcaktua duke pëdou një qaje unike në dekompozimet SVD, QR dhe URV të një matice W të zgjedhu në mënyë të pëhtathme () Kemi zbatua paaqitje me ang të plotë të inveit, S e një matice kontante të dhënë, të cilat bazohen në ate të ndyhme faktoizimeh të plota otogonale[6] Në veçanti, ne kemi futu paaqitjen me ang të plotë të bazua në dekompozimin ipa vleave ingulae (DVS), i dhe në një kombinim të dekompozimeve QR dhe DVS të maticë tekëndëhe të podhua nga dekompozimi QR Pë më tepë, janë pëcaktua paaqitje mbi bazë të faktoizimeve maticoe bidiagonale Këto paaqitje janë të zbatuehme pë maticat eale me ang të plotë ipa ehtave Kemi dhënë dia hembuj numeik ku ëhtë vënë në pah kahaimi i të tia metodave Fjalë kyçe Dekompozimi në vlea ingulae (DVS), dekompozimi QR, inveet e pëgjithëuaa, paaqitja me ang të plotë, faktoizimet e plota otogonale vi

7 btact he QR decompoition i a fine tool fo olving leat quae poblem when the coefficient matix i known to have full ank Howeve, if the matix doe not have full ank, o if the ank i unknown, a moe poweful tool i needed We intoduce an even moe poweful tool, the ingula value decompoition (SVD) hi may be the mot impotant matix decompoition of all, fo both theoetical and computational pupoe We begin by intoducing the SVD and howing that it can take a vaiety of fom Futhemoe, we etablih the connection between ingula value and the nom and condition numbe of a matix We alo how how to ue the SVD to detect the numeical ank of matix in the peence of oundoff eo and othe uncetaintie in the data, we how that ank-deficient matice ae in ome ene cace, and we how how to compute the ditance to the neaet ank-deficient matix Same to you, we how how to ue the SVD to olve leat quae poblem, even if the coefficient matix doe not have full ank We alo intoduce the peudoinvee, an inteeting genealization of the invee of a matix We will continue to focu on eal matice Howeve, all of the development of eal matice can be extended to complex matice in a taightfowad way Fo SVD thee exit ome genealization We peent two way to genealize, a moe natual and often moe applicable lo, fo the computation of the genealized ingula value ae peented known algoithm and mot appopiate Diect Paige lgoithm We intoduce a full-ank epeentation of (), S invee of a given contant matix which i baed on the SVD and SVD-like decompoition of an appopiate matix W [3] compaion with eveal method fo computing the oute invee ae peented he notion of thin genealized invee, coeponding to the notion of thin SVD decompoition, i intoduced Numeical example which illutate theoetical invetigation ae peented We deive condition fo the exitence and invetigate epeentation of {,4 and {,3-invee with pecibed ange and null pace S [] geneal computational algoithm fo {,4 and {,3 genealized invee with given ank and pecibed ange and null pace i deived he algoithm i deived geneating the full-ank epeentation of thee genealized invee by mean of vaiou complete othogonal matix factoization Moe peciely, computational algoithm fo {,4 and {,3-invee of a given matix i dened uing an unique appoach on SVD, QR and URV matix decompoition of appopiately elected matix W Seveal full-ank epeentation of (), S -invee of a given contant matix, which ae baed on vaiou complete othogonal factoization, ae intoduced in [6] Paticulaly, we intoduce full ank epeentation baed on the SVD a well a on a combination of the QR decompoition and the SVD of the tiangula matix poduced by the QR decompoition Futhemoe, epeentation baed on the factoization to a bidiagonal fom ae dened he epeentation aiing fom eduction to bidiagonal fom ae applicable to eal full ow ank matice Illutative numeical example and an extenive numeical tudy ae peented compaion of thee intoduced method i peented Keywod Singula value decompoition (SVD), QR decompoition, genealized invee, full ank epeentation, complete othogonal factoization vii

8 Hyje Një nga idetë më të fythme në teoinë e maticave ëhtë ajo e faktoizimit në ndonjë tajtë kanonike Dobitë teoike të dekompozimit matico janë vleëua që heët[8] Kohëve më të fundit, ato janë bëë htylla kyeoe të algjebë lineae numeike, ku ato hëbejnë i platfoma njehimeh nga të cilat mund të zgjidhen një humëi poblemeh Janë pojektua algoitme pë tipa të veçantë të maticave, ph pë matica të alluaa oe matica gati-diagonale Ekzitojnë humë metoda pë dekompozimin e maticave, ku ecila pëdoet pë një klaë të veçantë të poblemeve[36] Si ph faktoizimet që janë të lidhua me zgjidhjen e itemeve të ekuacioneve lineae, janë: dekompozimi LU, dekompozimi Choleky, dekompozimi QR Nga humë dekompozime të dobihme, Dekompozimi në Vlea Singulae (DVS, ang SVD) ëhtë faktoizim i maticë në H podhimin UV të maticë unitae U, maticë diagonale, dhe një matice tjetë H unitae V - ka maë një ol të veçantë Ka dia aye Në adhë të paë, nga fakti që dekompozimi ëhtë aitu me matica unitae e bën atë një mjet ideal pë të dikutua gjeometinë e hapëië me n-pëmaa Së dyti, ky dekompozim ëhtë i qënduehëm dmth tubullia të vogla tek të dhënat e -ë koepondojnë me tubullia gjithahtu të vogla te matica, dhe anajellta E teta, elementet diagonale të bëjnë të lehtë pëcaktimin ku -ja ëhtë afë maticë me ang të degjeneua; dhe në atin ku ëhtë e tillë, dekompozimi ofon një pëafim optimal me ang të ulët të -ë Në fund, falë pëpjekjeve këkimoe të Gene Golubit ekzitojnë algoitme efikae dhe të qënduehme pë njehimin e DVS-ë[4] Janë peë matematikanët, E Beltami ( ), C Jodan (838-9), J J Sylvete (84-897), E Schmidt ( ) dhe H Weyl( ) të cilët fillimiht pohuan ekzitencën e dekompozimit në vlea ingulae pataj edhe e vëtetuan atë duke zhvillua më tej teoinë e këtij dekompozimit matico Duke povua ekzitencën e DVS-ë, Beltami tegoi e ky dekompozim ëhtë i lidhu nguhtë me dekompozimin pektal të maticave eale dhe Jodani duke hulumtua gjeometinë e hapëië me n- pëmaa futi bazat kanonike të çiftit të nënhapëiave Kjo linjë e zhvillimit çoi në dekompozimin CS (Coinu-Sinu) të maticave otogonale Dekompozimi CS nga ana e tij, mund të pëdoet pë të nxjeë dekompozimin në vlea ingulae të pëgjithëua të maticë qoftë në fomën e tij buimoe iç e bëi Van Loani[6,7, 33] apo në veionin e ihikua të Pejxhit dhe Saundeit[9] Peudoinvei i Mooe-Penoit edhe pe, në kuptimin igooz të fjalë, nuk ëhtë dekompozim matico, ai mund të njehohet me anë të DVS-ë i vijon Supozojmë e k-vleat e paa ingulae të maticë nuk janë zeo, ndëa n-k të fundit janë zeo, dhe matica diag,, k,0,,0 tëheë peudoinvei i -ë jepet me U V Punimi ëhtë i oganizua i vijon Në kapitullin e paë, fillimiht ëhtë dhënë teoema fundamentale e DVS-ë: Një maticë e çfaëdohme eale mund të faktoizohet i: m n viii

9 0 0 0 u u 0 m v v n UV u u v v m mm n nn nn ku U and V janë matica otogonale me pëmaa pëkatëiht m m dhe n n, (dmth, U U I m dhe VV I n ), dhe ëhtë maticë diagonale me pëmaa m n diag(,,,,0,,0) me 0 dhe ank( ), ( min{ m, n ) Numat ealë,,, janë ënjë katoe të vleave vetjake të maticave (oe ) Këto vlea njihen i vlea ingulae të -ë Më tej, janë dhënë dia veione të tjea të DVS-ë i DVS-ja e hkutë, DVS-ja gjeometike Në paagafin e zbatimeve të DVS-ë kemi vënë në pah dobitë kyeoe teoike dhe paktike nga faktoizimi matico nm ipa vleave ingulae Këhtu, pë një maticë të çfaëdohme jozeo noma pektale e aj pëcaktohet me x max, x0 x dhe në qoftë e numat ealë 0 janë vleat ingulae të aj, atëheë noma pektale ëhtë e baabatë me vleën ingulae më të madhe të aj, pa vlen Në atin ku matica ëhtë katoe joingulae, numi i kuhtëzimit ( ) pëcaktohet me ( ), ku mn ëhtë invei i -ë Në anën tjetë, vleat ingulae pëdoen pë të pëcaktua angun numeik të një matice (me ang jo të plotë) ku një tubullim i vogël në të dhënat e maticë mund ta ië ndjehëm angun e aj Këhtu, me anë të DVS-ë povohet që pë çdo 0 ekziton matica e angut të plotë nm e tillë që Numi jonegativ ëhtë një maë e ditancë në me maticave dhe, ku numi i vogël paaqet një pag toleance e që ëhtë afëiht në nivelin e paiguië në të dhënat e maticë Zbatimi tjetë mjaftë i pëdou ëhtë te poblemi i katoëve më të vegjël Këhtu, meet nm n itemi i ekuacioneve lineae x b ku, ank( ), b dhe vektoi m x ëhtë i panjohu Pë n m, itemi ëhtë i mbipëcaktua dhe nuk mund të peim gjetjen e një zgjidhjeje të aktë Pandaj, këkojmë x-in të tillë që b x të minimizohet Duke këkua zgjidhjen e vetme të këtij poblemi, pëdoim DVS-në e plotë nn të -ë: U V, ku U dhe mm V janë otogonale, me ç at te funkionali b x U ( b x) U b ( V x) duke vënë c U b dhe y V x, me ix

10 fomën n b x c y c y c Që këtej, hihet e b x i i i i i i ci minimizohet atëheë dhe vetëm atëheë ku yi, i,, Dekompozimi në vlea ingulae ka një zbatim të ëndëihëm edhe në ekonomi Pë hembull, konceptet e egeionit linea dhe zgjidhje ë poblemit të katoëve më të vegjël të zakonhëm hfytëzohen hpeh Një qaje kyeoe në ekonometi ëhtë analiza e egeionit Pë këtë analizë ëhtë i nevojhëm pecifikimi i një modeli të egeionit që kaakteizon maëdhënien e vaiablave ekonomikë Kemi paaqitu njehimin e egeionit linea duke pëdou DVS-në[4] Poblemi i vleave vetjake të pëgjithëuaa x B Bx, katoët më të vegjël të pëgjithëua, analiza dikiminante te poblemi i optimizmit i dhe një ei poblemeh të fuhë ë njehimeve maticoe imponojnë zgjeimin e pëkufizimit të vleave ingulae [5,] Do të jepen dy pëgjithëime të dekompozimit në vlea ingulae[6] Këto pëgjithëime ofojnë një mënyë të unifikua në lidhje me poblemet e caktuaa maticoe dhe teknikat numeike të cilat pëdoen pë zgjidhjen e tye Pë maticën e dhënë eale me,,, q veçantë janë vetitë n m i, pëkufizohet bahkëia e vleave ingulae të aj (i) I m Nga vetitë e humta që kanë vleat ingulae, me intee të det 0, (ii) ëhtë vleë tacionae e x x Një pëgjithëim i natyhëm i konceptit të vleë ingulae buon nga ecila pej këtye jedhimeve: (a) Gjej ato 0 pë të cilat B B det 0 x S (b) Gjej vleat tacionae të x Këtu, maticat dhe B kanë numë të njëjtë htyllah, ndëa nomat të pëkufizuaa këioj: /,, P dhe S janë m m x x Px x P m pozitiviht e pëcaktua ani, kyeoe ëhtë të hqytohen këkeat (a), (b) dhe pëgjithëimi i dekompozimit në vlea ingulae që ugjeojnë çdonjëa pej tye[4] Do të podhohen dy dekompozime maticoe të cilat janë të ëndëihme pë këkeat (a), (b) Fillimiht pëkufizojmë konceptin e B-vleave ingulae x

11 Pëkufizim B-vleat ingulae të maticë janë elementet e bahkëië na m nb m ku, B dhe na m B B B, 0, det 0, Dekompozimi i mëpohtëm ëhtë pëgjithëim i DVS-ë, nga i cili lehtë mund të pëftohen B-vleat ingulae a eoemë (Dekompozimi në B-vleat ingulae (BDVS)) Meet n m nbm B dhe na m Ekzitojnë maticat otogonale U (me pëmaa na na ) dhe V (me pëmaa n n ) i dhe matica joingulae X (me pëmaa m m ) të tilla që b b U X V B X D D ku q min n, m, ank B b e j 0 pë çdo j, j n diag,,,, 0, m i diag,,,, 0, B q i dhe q 0 Në qoftë, atëheë, B 0, B i i,,, i Pëgjithëimi i dytë bazohet në teoemën e dytë në vijim Pëndyhe, Pëkufizimi Le të jenë P dhe Q dy matica pozitiviht të pëcaktuaa të endit nm pëkatëiht n dhe m, ku n m S,-vleat ingulae të janë elementet e bahkëië e cila pëkufizohet me: S, x S S, 0, ëhtë vlea tacionae e x nm nm eoema [3](S,-dekompozimi në vlea ingulae i ) Le të jenë, nn mm S dhe ku n m, me ç at maticat S dhe janë pozitiviht të pëcakt- nn mm uaa Ekziton matica S otogonale U dhe matica otogonale V të tilla që U V D diag,,, m Veç këaj, S,,,, m Pë të gjitha llojet e pëgjithëimeve, e pëbahkëta e tye ëhtë gjetja e algoitmeve të qënduehme dhe efikae pë njehimin e DVSP të dy maticave Në këtë en, Van Loan, B mund të pëftohen me faktoizimin e maticave dhe B ka tegua[7] që vleat në podhime, në mënyë pëkatëe, të një matice otogonale, një matice diagonale dhe një matice joingulae Më vonë, po ky auto futi në pëdoim një metodë tjetë që bazohet në zbatimin e kombinua të faktoizimeve DVS dhe QR Një auto tjetë Stjuat, njehimin e bazon në DVS-në dhe metodën e Jakobit pë poblemin imetik të vleave vetjake[8,0] lgoitmet numeike të Stjuatit dhe Van Loanit kyeiht kanë qëllimin e xi

12 njehimit fillimiht të dekompozimit CS, po me to mund të njehohet edhe DVSP duke inkopoua dekompozime të tjea tandade Me zhvillimin e algoitmit të Kogbetliancit pë njehimin e DVS-ë të podhimit të dy maticave, Pejxhi popozoi pëgjithëimin e algoitmit të Kogbetliancit pë të njehua DVSP-në dejtpëdejt[9] lgoitmi i Pejxhit ëhtë mënya e njehimit ipa Jakobi-Kogbetliancit i cili zbaton tanfomime otogonale mbi -në dhe B-në veçma, pa njehua dekompozimin CS Kapitulli i dytë hton poblemin e inveeve të pëgjithëuaa,duke fillua me ekuacionet maticoe të njohua i ekuacionet e Mooe Penoit, pataj invein e Dazinit dhe invein gup[6,8] mn Matica themi e ëhtë maticë me ang të plotë, në qoftë e ang( ) min{ m, n Më aktëiht, me ang të plotë ipa ehtave (htyllave) në qoftë e ang( ) m ( ang( ) n ) Çdo maticë mund të paaqitet i podhim PQ të dy maticave me ang të mn m n plotë P dhe Q Ky faktoizim nuk ëhtë i vetëm Po, ku njëa nga maticat ëhtë e dhënë atëheë matica tjetë ëhtë unike Faktoizimi me ang të plotë mund të pëdoet pë njehimin e klaave të ndyhme të inveeve të pëgjithëuaa[3] Pë maticën joingulae, ekziton e vetmja maticë X e tillë që X X I (ku I ëhtë matica njëi) Në këtë at X-i quhet maticë invee e -ë dhe hënohet me Në atin e pëgjithhëm ku matica ëhtë ingulae apo e tajtë dejtkëndëhe, atëheë koncepti i inveit pëgjithëohet Në këtë en, pëkufizimi fundamental i inveit të pëgjithëua jepet me anë të ekuacioneve maticoe të Mooe-Penoit[36,58]: () X ; () X X X ; (3) X xii X ; (4) X X, ku me ëhtë hënua matica e tanponua e koniugua e maticë Ky inve unik i pëgjithëua njihet i invei i Mooe-Penoit dhe zakoniht hënohet me Pë maticën e çfaëdohme X mn, hënohet me { i, j,, nm të cilat vëtetojnë ekuacionet ( ),( ),,( ) k bahkëia e maticave i j k nga adhët e ekuacioneve () (4) Matica X { i, j,, k quhet invei-{ i, j,, k i -ë dhe hënohet e veçantë ku pë maticën plotëohen ekuacionet maticoe k X ( i, j,, k ) Në atin k, X X X D dhe X X atëheë ky inve quhet i Dazinit dhe hënohet me Invee tek i cili plotëohen ekuacionet (), () dhe ekuacioni X X, njihet i inve gup i -ë dhe hënohet me # Pë çdo maticë mn, bahkëia e të gjitha inveeve të jahtme (pa, inveeve-{) nm { X XX X Me () hënohet çfaëdo invei i pëcaktohet me jahtëm i -ë Le të jetë S nënhapëia e mn m me pëmaë m, le të jetë nënhapëia e n me pëmaë t dhe t, atëheë -ja ka inve-{ maticën X të tillë që

13 X dhe X S nëe dhe vetëm nëe ëhtë unike dhe hënohet me (), S S m Në këtë at matica X Në punimin [3] kemi zhvillua një algoitëm numeik pë njehimin e inveit të jahtëm () i cili bazohet në paaqitjen me ang të plotë të një matice W të zgjedhu në mënyë, S të pëhtathme që jedh nga DVS-ja e aj Kemi hqytua një paaqitje të ngjahme me invein e jahtëm që koepondon me DVS-në e hollë të W -ë Ky lloj invei i pëgjithëua ëhtë quajtu invei i jahtëm (), S i hollë i -ë Në punimin [] kemi nxjeë algoitmin e pëgjithhëm pë njehimin numeik të inveeve-{,4 dhe {,3 me ang të dhënë dhe me pëfytyim e bëthamë të paacaktua Në veçanti, kemi hqytua invein e hollë të Mooe-Penoit, invein e hollë me pehë të Mooe-Penoit i dhe invein e hollë të Dazinit Në punimin[6] kemi bëë kahaime të paaqitjeve të ndyhme të inveeve të pëgjithëuaa me anë të faktoizimeve të plota maticoe ë gjitha hqytimet që kemi bëë në punimet [3,,6] i kemi tetua me një numë të konideuehëm hembujh numeikë Këhtu, nga ekpeimentet e ealizuaa numeike pëfundojmë në vijim (i) Paaqitja e inveeve të jahtme me pëfytyim dhe bëthamë të paacaktua nëpëmjet DVS-ë ëhtë më efika në atin ku maticat W kanë ang të ulët (ii) Kombinimi i dekompozimeve QR dhe DVS i inveeve të jahtme me pëfytyim dhe bëthamë të paacaktua ëhtë më efika në atin ku W (iii) Kombinimi i dekompozimeve QR dhe DVS ëhtë një pëmiëim i ëndëihëm i metodë ë dekompozimit QR nga [55] Po ahtu, në këtë punim kemi tegua e faktoizimet që bazohen në tajtën bidiagonale janë të dobihme në paaqitjen e inveeve të jahtme të maticave me ang të plotë ipa htyllave xiii

14 Kapitulli Dekompozimi në vlea ingulae dhe vleat ingulae të pëgjithëuaa Vleat ingulae të maticë dhe teoema e dekompozimit në vlea ingulae nm Jepet matica, ku n dhe m janë numa natyoë të çfaëdohëm Pëmendim që n m pëfytyimi i -ë ëhtë nënhapëië e x x Rangu i maticë ëhtë dimenioni i e pëkufizua me eoema (eoema e DVS-ë) nm Le të jetë një maticë jo zeo me angun tëheë matica mund të hpehet i podhim U V () nn mm ku U dhe V janë matica otogonale, ndëa diagonale jo katoe këioj 0 oe hkut nm ëhtë maticë D 0, D : diag,,, 0, min m, n 0 0 Elementet diagonale të, pa numat,,, janë të pëcaktua në mënyë unike dhe njihen i vlea ingulae jozeo të -ë, ku ank( ) Zbëthimi (oe faktoizimi) i maticë në tajtën U V quhet dekompozim ipa vleave ingulae i -ë Shtyllat e maticë U janë vektoë otonomalë dhe quhen vektoë të djathtë ingulaë të -ë, ndëa htyllat e maticë V quhen vektoë të majtë ingulaë të -ë Matica e tanponua e -ë, pa ka DVS-në: V U nm Pëkufizimi Dy matica, B thuhet e janë ekuivalente në qoftë e ekzitojnë nn mm maticat joingulae X dhe Y të tilla që XBY Në qoftë e maticat X dhe Y janë otogonale, atëheë maticat dhe B thuhet e janë otogonaliht ekuivalente nm eoema tegon që çdo maticë ëhtë otogonaliht ekuivalente me një maticë diagonale

15 Foma të tjea të eoemë ë DVS-ë DVS-ja ka intepetim të thjehtë gjeometik, e cili jedh nga një ifomulim i eoemë mbi DVS-në eoema 3 (eoema gjeometike e DVS-ë) nm m Le të jetë një maticë jozeo me angun tëheë ka bazën otonomale,, n v v m, ndëa ka bazën otonomale u,, u n, dhe ekzitojnë numat 0 të tillë që v i iui, i,, 0, i,, m ui ivi, i,, 0, i,, n () m Konideojmë maticën i një opeato linea i cili paqyon vektoët x në n m n vektoët x eoema 3 tegon e dhe kanë baza të tilla otogonale që m matica paqyon vektoin e i-të të bazë ë në një humëfih të vektoit të i-të të n bazë ë, pa, x i vekto i bazë dhe xi i xi (edhe vepon në mënyë të ngjahme) eoema 3 thjeht tegon që matica diagonale ëhtë matica që tanfomon -në në lidhje me bazat otonomale v,, v m dhe,, u u n (dhe ëhtë matica që tanfomon ) Vepimi i -ë ëhtë paaqitu me anë të këtij diagami: v v v v v m Një diagam i ngjahëm zbatohet edhe pë panë, do të kemi: u u u 0 Po qe e vendoen të dyja diagamet

16 v v v v v m u u u 0 u u u u u n v v v 0 (3) Me anë të DVS-ë tegohen bazat otonomale të katë nënhapëiave themeloe:, [,] Nga diagamet e mëipëme hihet qatë e:, dhe pan u, u,, u pan v,, v pan v, v,, v pan u,, um 3 n (4) Nga paaqitjet (4) hihet e vlejnë edhe këto elacione: Në vijim do të paaqitet një veion më i pëmbledhu i DVS-ë eoema 4 (Veioni i hkutua i DVS-ë) nm Le të jetë një maticë jo zeo me angun tëheë ekzitojnë maticat ˆ n U, ˆ dhe ˆ m V të tilla që Û dhe V ˆ janë otonomale (dmth htyllat e tye fomojnë bahkëi vektoëh otonomalë), ˆ ëhtë maticë diagonale me elementet e diagonale kyeoe 0, dhe ˆ ˆ ˆ U V Më në fund po paaqeim edhe një tajtë mjaft të dobihme të DVS-ë nm eoema 5 Le të jetë një maticë jozeo me angun Le të jenë,,, vleat ingulae të -ë të cilave u koepondojnë vektoët ingulaë të djathtë dhe të majtë pëkatëiht v, v,, v dhe u, u,, u tëheë u v j j j j

17 Zbatime themeloe të vleave ingulae nm Pëkufizimi Le të jetë një maticë jo zeo Noma pektale e aj ëhtë noma e induktua nga noma vektoiale Euklidiane: x max x0 x Nga ana gjeometike, noma paaqet zmadhimin makimal që mund të pëojë ndonjë vekto eoema Le të jetë m x i paojë e vepimit të -ë vleat ingulae të aj tëheë nm një maticë e çfaëdohme jozeo, dhe 0 nn ani, matica meet katoe, pa dhe joingulae Numi i kuhtëzimit i -ë jepet me anë të elacionit ( ) E hpehim numin e kuhtëzimit ( ) me anë të vleave ingulae të -ëkëhtu, duke qenë e ka angun n, atëheë 0, me ç at vepimi i -ë, pëkatëiht i ëhtë paaqitu me anë të këtij diagami: n v v v n n u u u n u u u n n v v v n Në temat e maticë do të kemi: vleave ingulae, pa,, n Duke zbatua teoemën pë maticën hpiejnë te kjo teoemë: U V V U Vleat invee të fomojnë vagun zvogëlue 0, kontatojmë e n n n Këto vojtime nn eoema 3 Le të jetë një maticë joingulae, dhe n 0 vleat ingulae të aj tëheë ( ) n 4

18 Një hpehje tjetë pë numin e kuhtëzimit ëhtë max mag( ) ( ) () min mag( ) x x ku max mag( ) max dhe min mag( ) min x0 x x0 x Kjo i jep një pamje pak më ndyhe numit të kuhtëzimit eoema tegon e max mag( ) Pandaj, duhet patjetë që min mag( ) n Relacioni () mund të pëdoet pë të zgjeua pëkufizimin e numit ( ) te nm maticat jo katoe Konketiht, në qoftë e, n m dhe ank( ) m, atëheë min mag( ) 0; me ç at elacioni () mund të meet i pëkufizim i numit të kuhtëzimit të -ë Në qoftë e matica nuk ka ang të plotë, atëheë (me upozimin n m ) min mag( ) 0, pandaj ëhtë e ayehme të pëkufizohet ( ) Me këtë maëvehje, pavaëiht nëe matica ka ang të plotë oe jo, ka vend teoema e mëpohtme nm eoema 4 Le të jetë, n m një maticë jo zeo me vleat ingulae m 0 (këtu ëhtë lejua që dia i të jenë zeo po qe e ank( ) m ) tëheë max mag( ), min mag( ) m dhe ( ) m Dy teoemat në vijim kijojnë bazën e ezultateve të tjea të ëndëihme eoema 5 Le të jetë nm, n m tëheë dhe ( ) [ ( )] Kujtojmë që paaqet maticën e koeficientëve të ekuacioneve nomale ( ) x b të cilat mund të hfytëzohen pë zgjidhjen e poblemit të katoëve më të vegjël eoema 5 tegon që ekuacionet nomale mund të jenë të keq-kuhtëzuaa madje edhe ku matica ëhtë vetëm pak e keq-kuhtëzua eoema 6 Le të jetë nm, n m m 0 tëheë: ( ) m dhe, ank( ) m, me vleat ingulae ( ) m, ( ) ( ) m, Shënim Matica peudoinve i ( ) -ë quhet peudoinve i -ë, ndëa ( ) ëhtë 3 Pëcaktimi numeik i angut të një matice Në mungeë të gabimeve të umbullakimit dhe paiguive në të dhënat, DVS-ja zbulon angun e maticë Pë fat të keq pania e gabimeve bën poblematike pëcaktimin e angut Në vija të pëgjithhme, një maticë që ka k -vlea ingulae "të mëdha", ndëa të tjeat i ka "të vogla", angun e ka k 5

19 Pë pëcaktimin e vleave ingulae të cilat janë "të vogla," duhet futu një pag toleance që ëhtë afëiht në nivelin e paiguië në të dhënat e maticë tëheë, thuhet e matica ka angun numeik k, në qoftë e k-vleat ingulae të aj janë thelbëiht më të mëdha e, dhe pë të gjitha vleat e tjea ingulae më të vogla e vlen k k Megjithatë, ëhtë thuaje e pamundu pëcaktimi i aktë numeik i angut epe nuk ekzitojnë bohllëqe te vleat ingulae eoema e mëpohtme ayeton pëdoimin e vleave ingulae pë të pëcaktua angun numeik të një matice Ekpeimentet e humta numeike kanë dëhmua e një tubullim i vogël në të dhënat e maticë (me ang jo të plotë) mund ta ië ndjehëm angun e aj Lema Le të jetë nm me angun min{ n, m Me anë të DVS-ë povohet që nm pë çdo 0 ekziton matica e angut të plotë e tillë që Numi jonegativ ëhtë një maë e ditancë në me maticave dhe nm eoema Le të jetë një maticë me ank( ) 0 Le të jetë U V DVS-ja e -ë me vleat ingulae 0 Pë k,,,, pëkufizohet U V k k, ku tëheë ank( k ) k dhe nm k ëhtë maticë diagonale diag,, k,0,,0 min B ank( B) k k k Pa, nga të gjitha maticat me ang të humtën k, matica k ëhtë më afë -ë[0] nm Rjedhimi 3 Supozohet që matica ka ang të plotë ank( ) ku min{ n, m Le të jenë vleat ingulae të -ë Le të jetë matica B nm e tillë që B tëheë B-ja ka ang të plotë Nga ky jedhim hihet e ku matica ka ang të plotë, atëheë të gjitha maticat që janë në maë të mjaftuehme afë aj kanë gjithahtu ang të plotë Le të jetë 0 ndonjë numë i cili paaqet madhëinë e gabimit të të dhënave të maticë Në qoftë e ekziton matica B e angut k e tillë që B dhe, në anën tjetë, pë çdo maticë C të angut k kemi C, atëheë ka kuptim të thuhet e angu numeik i maticë ëhtë k eoema jep gaancinë pë kuhtet e mëipëme atëheë dhe vetëm atëheë ku: k k Kjo e ayeton hfytëzimin e vleave ingulae pë të pëcaktua angun numeik 6

20 4 Dekompozimi otogonal Dekompozimi QR me pivotimin e htyllave jepet E njëvlefhme QRE QR oe në një tajtë tjetë të, ku E ëhtë maticë pëkëmbimi i tip i veçantë i maticë otogonale DVS-ja jepet U V ë dyja janë dekompozime otogonale YWZ ku Y dhe Z janë otogonale kue W -ja ka fomë të thjehtë Dekompozimi QR ëhtë më pak i kuhtuehëm pë t u njehua e a DVS-ja Megjithatë, DVS-ja në të gjitha atet tegon angun numeik të maticë, ndëa dekompozimi QR ndonjëheë mund të dëhtojnë ta bëjë këtë Pandaj ka një inteeim të konideuehëm pë të podhua (pëftua, gjetu) një dekompozim otogonal i cili do të jetë më pak i kuhtuehëm pë ta njehua dhe që ende tegon angun e maticë[7] 5 Ditanca nga një maticë më e afët ingulae Në pëmbylljen e këaj pike do të jepet një jedhim i teoemë pë maticat katoe joingulae nn Le të jetë një maticë joingulae Shënojmë me maticën ingulae e cila ëhtë më e afët me -në, në kuptimin që të jetë më e vogël e mundhme, atëheë: ( ) pë një nomë të çfaëdohme maticoe të induktua (pë nomën vlen baazimi) nn Rjedhimi Le të jetë një maticë joingulae me vleat ingulae n 0 Le të jetë matica ingulae më e afët me -në, në kuptimin që të jetë më e vogël e mundhme, atëheë n dhe ( ) 6 DVS-ja dhe poblemi i katoëve më të vegjël Le të jetë nm, ank( ) dhe n b Meet itemi i ekuacioneve lineae x b (6) m ku vektoi x ëhtë i panjohu Në qoftë e n m, atëheë itemi ëhtë i mbipëcaktua me ç at nuk mund të peim gjetjen e një zgjidhjeje të aktë Këhtu, këkohet x-i i tillë që b x të minimizohet Në qoftë e n m dhe ank( ) m, poblemi i katoëve më të vegjël ka zgjidhje të vetme Në atin ku ank( ) m, zgjidhja nuk ëhtë e vetme; ekzitojnë më humë x-e pë të cilët minimizohet b x Madje edhe 7

21 nëe n m, mund të ndodh që (6) të mo ketë një zgjidhje të aktë, këhtu edhe ky at pëfhihet këtu Pandaj, madhëitë n dhe m meen të çfaëdohme Duke qenë e zgjidhja e poblemit të katoëve më të vegjël nuk ëhtë unike, do të m hqytohet poblemi plotëue: pë të gjithë x që minimizojnë b x, të gjendet ai pë të cilin x minimizohet[8] Më pohtë do të hihet që ky poblem ka gjithmonë zgjidhje unike Meet DVS-ja e aktë U V ˆ 0 0 0, ku U nn dhe mm V, janë otogonale, dhe ˆ : diag{,,, min{ m, n me vleat ingulae 0 Duke qenë e U-ja ëhtë otogonale, kemi Duke vënë c U b dhe y b x U ( b x) U b ( V x) V x, do të kemi n b x c y c y c (6) i i i i i i Shihet qatë e kjo hpehje me vleën minimale atëheë dhe vetëm atëheë ku ci yi, i,, i Vini e e ku m, y,, ym nuk paaqiten në (6) këhtu ata nuk kanë efekt mbi mbetjen (ang eidual) dhe mund të zgjidhen të çfaëdohme Nga të gjitha zgjidhjet e fituaa në këtë mënyë, ëhtë e qatë e y minimizohet atëheë dhe vetëm atëheë ku y ym 0 Që nga x Vy dhe V-otogonale, jedh e x y Këhtu x ëhtë minimizua vetëm ku y ëhtë minimizua Kjo dëhmon e poblemi katoëve më të vegjël ka pikëiht një zgjidhje me nomë minimale Ëhtë e dobihme pëëitja e zhvillimeve të mëipëme duke pëdou maticat e ndaa Le të jetë ĉ ŷ c d dhe y z, ku cˆ, yˆ tëheë cˆ ˆ 0 cˆ ˆ yˆ c y d, 0 0 d këhtu b x c y cˆ ˆ yˆ d 8

22 Kjo minimizohet vetëm ku yˆ ˆ ˆ i c, që ëhtë, i,,, i c y i z-ja mund të meet çfaëdo, po zgjidhje me nomë minimale fitohet duke maë z 0 Noma e mbetje minimale ëhtë d Kjo zgjidh poblemin plotëiht në paim Pocedua e mëipëme mund të pëmblidhet, në fomë algoitmi, i vijon: lgoitmi KV (Njehimi i zgjidhje ë katoëve më të vegjël pë itemin linea x b ) nm n Këko: maticën dhe vektoin b ˆ c : Njeho U b c d : Njeho ˆ ˆ y cˆ 3: Nëe m, zgjidh z çfaëdo (Pë zgjidhje me nomë minimale, me z 0) yˆ m 4: Njeho y z Kthe: x V y 7 Peudoinvei i maticë Peudoinvei, ndyhe i njohu i invei i pëgjithëua i Mooe Penoe-it, ëhtë një pëgjithëim i ëndëihëm i inveit të zakonhëm[6,48] Edhe pe vetëm maticat nm katoe joningulae kanë inve në kuptimin e zakonhëm, në anën tjetë çdo ka peudoinvein e aj Sikue zgjidhja e itemeve katoe joingulae që hpehet në temat e, x b, edhe zgjidhja e itemeve të çfaëdohme dejtkëndëhe mund të hpehet në temat, x b nm Pë maticën e çfaëdohme dejtkëndëhe, më latë ëhtë pëhkua DVS-ja e aj dhe diagami i vepimit të -ë nëpëmjet vleave ingulae mn Ne dëhiojmë ta pëkufizojmë peudoinvein në mënyë që ai të jetë humë afë (aq a ëhtë e mundu) inveit të zakonhëm Pandaj, ëhtë e nevojhme që ui i vi, i,, Një zgjedhje e ayehme pë u,, un ëhtë pë t'i bëë mn ato zeo Këhtu pëkufizohet peudoinvei i -ë i i dhënë në mënyë unike me anë të diagamit: 9

23 u u u u u n v v v 0 Shihet që ank( ) ank( ), u,, un dhe v,, v m, janë, pëkatëiht, vektoët e djathtë e të majtë ingulaë të -ë ndëa,, janë vleat ingulae jo zeo Opeatoët e kufizua: : pan{ v,, v pan{ u,, u dhe : pan{ u,, u pan{ v,, v janë invea të miëfilltë të njëi-tjetit Cila do të ihte foma maticoe e? ˆ 0 n m Në qoftë e hënohet, ˆ : diag{,,, min{ m, n, atëheë 0 0 ˆ 0 mn 0 0 Ekuacionet e mëpohtme japin një pamje të pëgjithhme të ui i, i,, ui 0, i,, n Mund të hpehet vetëm i një ekuacion matico ëhtë otogonale, atëheë : U V Këhtu, duke qenë e U V U (7) Relacioni i fundit ëhtë DVS-ja e në fomën maticoe Në qoftë e me Û dhe V ˆ hënojmë në mënyë pëkatëe -htyllat e paa të U dhe V, atëheë elacioni (7) mund të hkuhet në tajtën e hkutë ˆ ˆ ˆ (7) V U Ekuacioni i fundit na jep një mjet pë njehimin e duke njehua DVS-në e -ë Në anën tjetë, lidhjen ndëmjet peudoinveit dhe poblemit të katoëve më të vegjël e jep teoema në vijim: 0

24 eoema Le të jetë tëheë, x b nm dhe n b i dhe m x b x min m b w w zgjidhja e minimum-nomë ë 8 Dia zbatime të dekompozimit në vlea ingulae të maticë në ekonomi Dekompozimi në vlea ingulae (DVS) pëveç zbatimeve të humta në metodat numeike të algjebë lineae, në fuha të tjea të hkencave teknike, ka zbatime të ëndëihme edhe në ekonomi[3] Pë hembull, konceptet e egeionit linea dhe zgjidhje ë poblemit të katoëve më të vegjël hfytëzohen hpeh Me ekonometi nënkuptojmë kolekionin e një ëë metodah tatitike dhe matematike që hfytëzojnë të dhënat pë të analizua maëdhëniet midi vaiablave ekonomikë Një qaje kyeoe në ekonometi ëhtë analiza e egeionit Pë këtë analizë ëhtë i nevojhëm pecifikimi i një modeli të egeionit që kaakteizon maëdhënien e vaiablave ekonomikë Ekonomitët janë të inteeua në maëdhëniet në me të dy oe më humë vaiablave ekonomikë eoia ekonomike në pëgjithëi ugjeon maëdhënie në foma funkionale[] (kujtojmë modelet ekonomike) Këto maëdhënie janë pëcaktuee, të tilla i Y f ( X ), oe Y f X, X,, X k Specifikim më e thjehtë dhe zakoniht më e pëdou ëhtë modeli linea Regeioni linea ëhtë mjeti empiik mbizotëue në ekonomi Pë hembull, ai ëhtë pëdou pë të paahikua hpenzimet e konumit, hpenzimet e invetimeve fike, invetimet e inventait, blejet e ekpoteve të një vendi, hpenzimet e impoteve, këkea që të mbajë aktivet likuide, këkea pë punë dhe funizimin e punë[5,9] Pë vleëimin e pauive të mëdha pëdoet egeionit linea, i dhe koncepti beta pë analizën dhe kuantifikimin e ezikut itematik të një invetimi Nga tudimet vëzhgimoe duke pëdou analizën e egeionit, që heët ëhtë vënë e lidhja e duhanpije me vdekhmëinë dhe ëmundjet e caktuaa Në mënyë që të zvogëlohen koelacionet e eme gjatë analizë ë të dhënave nga vëzhgimi, tudiueit zakoniht pëfhijnë dia vaiabla në modelet e tye të egeionit kaha vaiablë ë inteeit pima Pë hembull, konideojmë që kemi një model egeioni ku duhanpija ëhtë vaiabël e pavau me intee, dhe i vaiabël e vau ëhtë jetëgjatëia e matu në vjet Hulumtueit mund të pëfhijnë tatuin ocio-ekonomik i një vaiabël hteë të pavau, pë të iguua që çdo efekt i vëejtu i duhanpije në jetëgjatëi nuk ëhtë i ndikua nga niveli i aimimit oe nga të adhuat Megjithatë, kuë nuk ëhtë e mundu që të pëfhihen të gjitha vaiablat e mundhme në një analizë empiike Më pohtë do të tegohet e DVS-ja ëhtë një mjet humë i dobihëm në pëfaqëimin e paametave të ndyhme që hfaqen te egeioni i humëfihtë linea

25 8 Njehimi i egeionit linea duke pëdou DVS-në Ëhtë dhënë një bahkëi të dhënah xi,, xip, yi n i nga n-njëitë tatitike, një model i egeionit linea upozon e elacioni në me vaiablë ë vau y i dhe vektoit p të egeoëve,, i xi xip x ëhtë linea[45,46] Ky elacion ëhtë modelua në bazë të konceptit të tubullimit oe vaiablë ë gabimit i -e cila atëiht pa u vënë e hton tubulliën në maëdhënien lineae me vaiablë ë vau dhe egeoëve Këhtu modeli me fomën: yi xi xi pxip i xi i, i,, n, (8) ku x ëhtë podhimi i bendhëm i vektoëve i xi dhe Ekuacionet (8) hpeh gupohen bahkë dhe hkuhen në tajtën vektoiale i ku y y y, yn X y X, (8) x x x p x x x p, x x n n xnp, p n e fomula (8), me y janë hënua vaiablat e vaua, X-i paaqet vaiablat e pavaua, -paaqet koeficientët e egeionit që duhen vleëua, dhe paaqet vektoin e gabimeve oe mbetjeve i vleëua ëhtë hënua me ˆ Vleat e hehuaa (ang fitted value) te të dhënat e tëvitua janë pëcaktua i yˆ yˆ yˆ yˆn me ç at y ˆ x ˆ i i ij j j p Pandaj, pëdoim modelin y X, me maticën hyëe X me pëmaa n( p ) dhe vektoin dalë me ( p ) elemente:

26 x x x p x x x p X, x x n n xnp 0 p Një vëhtim i pëgjithhëm i modeleve të egeionit linea ëhtë paaqitu në [30] Konideoni modelin e egeionit linea (8), në të cilin y ëhtë vekto vëzhgimi (me pëmaa n ) i vaiablë ë vau, X-i ëhtë maticë (me pëmaa n p ) me ang të plotë ipa htyllave, ëhtë vekto paametë (me pëmaa p ), E( ) 0 dhe Va( ) I, ndëa dhe janë të panjohua 8 Katoët më të vegjël të zakonhëm (KVZ) KVZ ëhtë vleëue i thjehtë dhe më i zakonhëm Vleëuei KVZ i paametit të panjohu ëhtë ˆ Ëhtë e mundu njehimi i maticë X X Vëhtojmë DVS-në e maticë KVZ X X X y, (83) X X : Pë vektoët e majtë ingulaë ui kemi: X X Po ahtu, vektoët e djathtë ingulaë Dy elacionet e fundit japin: Vektoët e majtë ingulaë djathtë ingulaë i X X X UV UV V U U V V V i u u i i i duke pëdou DVS-në e X-it v plotëojnë elacionin: X X v v i i i X u v, X v u i i i i i i i u janë vektoët vetjak të maticë v janë vektoët vetjak të maticë X X dhe vektoët e X X Shtyllat e maticë U koep- ondojnë me elementet jozeo të maticë mbëthejnë pëfytyimin X Shtyllat e maticë V që koepondojnë me elementet zeo të maticë mbëthejnë bëthamën X ank ëhtë e baabatë me -në Zbëthimi DVS ëhtë vendimta pë angun: më të madhe të tillë që 0 Ekzitojnë ( m ) vektoë të majtë ingulaë të cilëve u koepondojnë vleat ingulae jozeo Ekzitojnë ( n ) vektoë të djathtë ingulaë të cilëve u koepondojnë vleat ingulae zeo Më tej, kemi: 3

27 X X X V V V U V X Pëgjigjja e hehua (ang fitted epone) pë egeionin (83) ëhtë vektoi i cili mund të njehohet duke pëdou DVS-në i vijon: yˆ X ˆ i KVZ X X X X uiui y, 4 U U V V V V U UU y ku ui janë komponentet kyeoe të nomalizuaa të X-it Sipa elementeve, do të kemi y i 0 ij KVZ j j yˆ ˆ x ˆ Në qoftë e vlea vetjake më e vogël e maticë X X ëhtë humë më e vogël e numi, atëheë kijohet një poblem eioz i keq-kuhtëzimit (oe multikolineaitetit) Këhtu, pë të dhënat e keq-kuhtëzuaa, zgjidhja e katoëve më të vegjël jep koeficientët vleat abolute e të cilëve janë humë të mëdha dhe henjat e të cilëve mund në të vëtetë të bëhen të kundëta me ndyhimet e papëfillhme në të dhënat Pë të zvogëlua efektet e multikolineaitetit, pëkufizohen dia vleëue të hmangu (ang biaed) në modelin (8) Ku kuhtet janë të ndëlidhua dhe htyllat e maticë ë pojektimit X janë afëiht lineaiht të vaua, matica X X bëhet e afët me ingulaen Si ezultat, vleëuei i katoëve më të vegjël (83) bëhet humë i ndjehëm ndaj gabimeve të atit në pëgjigjen e vojtua y, duke podhua një vaiancë të madhe Shembulli ë dhënat janë të futu i te oe më humë vaiablanjë vaiabël pëfaqëon vaiablën e vau Vaiablat e tjea pëfaqëojnë vaiablat e pavaua Një hembull i të dhënave të pëhtathme pë këtë poceduë ëhtë tegua më pohtë në tabelë: x x x 3 y y

28 Matica hyëe X dhe vektoi y janë të baabatë me: X y Vleëuei KVZ i paametit ëhtë i baabatë me 0306 ˆ KVZ Pëgjigjja e hehua ëhtë pëcaktua nga yˆ X ˆ KVZ Vleëuei nëpë bazda (ang Ridge Etimato) Vleëuei nëpë bazda[7,9], duke pëdou DVS-në ( k 0 ), ëhtë pëcaktua me ˆ k X X ki X y, ku k ëhtë një paametë eal, i quajtu paametë bazdë, ndëa I ëhtë maticë njëi Vleat e vogla pozitive të k-ë pëmiëojnë kuhtëzimin e maticë X X dhe thjehtojnë vaiancën e vleëimeve Deia hmanget, vaianca e thjehtua e vleëimeve bazdë hpeh ezulton me gabimin e meëm kato më të vogël në kahaim me vleëimet e katoëve më të vegjël Zgjidhja e bazua në vleëuein bazdë ekziton madje edhe ku 5

29 matica X X ëhtë ingulae, dmth, ku ka vlea vetjake zeo Ku matica X X ëhtë e keq-kuhtëzua (gati ingulae), zgjidhja e egeionit bazdë ëhtë më e qënduehme (më e fuqihme) Një kufizim i egeionit bazdë lind nga fakti e zgjedhja e kontante ë hmangu (ang biaing contant) k ëhtë e penalizuehme Ndëa metodat fomale janë zhvillua pë të bëë këtë zgjedhje, këto metoda kanë kufizimet e tye Pëgjigjja e hehua pë egeionin bazdë mund të njehohet duke pëdou SVD i më pohtë: yˆ X ˆ U ki U i k X X X ki X m ui ui y, k i i ku ui janë komponentët kyeoe të nomalizuaa të X-it Katoët më të vegjël të pëgjithëua (KVP) janë një zgjeim i metodë ë KVZ, që lejon vleëim efika të ku oe heteoedaticiteti, oe koelimi, oe të dyja bahkë hfaqen në kufizat e gabimit të modelit, pë aq kohë a tajta e heteoedaticitetit dhe koelimi njihen pavaëiht nga të dhënat Pë të tajtua heteoedaticitetin ku kufizat e gabimit janë të pakoeluaa me njëatjetën, KVP minimizon një analog me pehë të humë ë katoëve të mbetjeve nga egei KVZ, ku peha pë atin e i-të ëhtë në pëpjeëtim të zhdejtë me va( i ) y y Ky at i veçantë i KVP quhet "Katoët më të vegjël me pehë" Zgjidhja KVP pë poblemin e vleëimit ëhtë: ˆ KVP X X X y, ku ëhtë maticë kovaiante e gabimeve KVP mund të vëhtohen i zbatim i tanfomimit linea në të dhënat në mënyë që upozimet e KVZ janë plotëua pë të dhënat e tanfomuaa Pë t u zbatua KVP-ja, tuktua kovaiante e gabimeve duhet të jetë e njohu gje te humëzimi me një kontante 9 Dekompozimi në vlea ingulae i pëgjithëua Poblemi i vleave vetjake të pëgjithëuaa x B Bx, katoët më të vegjël të pëgjithëua, analiza dikiminante te poblemi i optimizmit i dhe një ei poblemeh të fuhë ë njehimeve maticoe imponojnë zgjeimin e pëkufizimit të vleave ingulae[5,] Do të jepen dy pëgjithëime të dekompozimit në vlea ingulae[6,33] Këto pëgjithëime ofojnë një mënyë të unifikua në lidhje me poblemet e caktuaa maticoe dhe teknikat numeike të cilat pëdoen pë zgjidhjen e tye [3,4] 6

30 eoema [4] Pë maticën e dhënë eale dhe Vm m të tilla që n m, ekzitojnë maticat otogonale U n n U V diag,,, q, q min n, m, q 0 dhe ank janë vleat ingulae të maticë, me ç at pëkufizohet bahkëia ku Numat i me,,, q Nga vetitë e humta që kanë vleat ingulae, me intee të veçantë janë vetitë në vijim det I m 0, (9) ëhtë vleë tacionae e x x (9) Një pëgjithëim i natyhëm i konceptit të vleë ingulae buon nga ecila pej këtye jedhimeve: Gjej ato 0 det B B 0 (93) pë të cilat Gjej vleat tacionae të x x S (94) Këtu, maticat dhe B kanë numë të njëjtë htyllah, ndëa nomat të pëkufizuaa këioj: /,, P dhe S m m x x Px x P m pozitiviht e pëcaktua janë Qëllimi kyeo i këaj pike ëhtë të hqytohen këkeat (93), (94) dhe pëgjithëimi i dekompozimit në vlea ingulae që ugjeojnë çdonjëa pej tye Ky ynim ofon një qaje të e që lidhet me pobleme të caktuaa maticoe dhe teknikat e pëdouaa numeike pë zgjidhjen e tye 9 Dy pëgjithëime të dekompozimit në vlea ingulae Do të podhohen dy dekompozime maticoe të cilat janë të ëndëihme pë poblemet (93) dhe (94) Fillimiht le të pëkufizohet koncepti i B-vleave ingulae [] Pëkufizimi B-vleat ingulae të maticë janë elementet e bahkëië, B cila pëkufizohet me B B B, 0, det 0, e na m nb m ku, B dhe na m (Siç do të hohim më pohtë, upozimi na m nuk ka ndikim etiktiv nga këndvëhtimi i zbatimeve) Dekompozimi i mëpohtëm ëhtë pëgjithëim i DVS, nga i cili lehtë mund të pëftohen B-vleat ingulae 7

31 a eoema 3 (Dekompozimi në B-vleat ingulae (BDVS)) Meet n m nbm B dhe na m Ekzitojnë maticat otogonale U (me pëmaa na na ) dhe V (me pëmaa n n ) i dhe matica joingulae X (me pëmaa m m ) të tilla që b b U X V B X D D ku q min n, m, ank B b e j 0 pë çdo j, j n, B i i,,, i diag,,,, 0, m i diag,,,, 0, B q i (95) dhe q 0 Në qoftë, atëheë, B 0 Pëndyhe, Vëtetimi Le të jetë dhënë DVS-ja e me anë të B Q Z diag,,, m, (96) B ku k k m 0, k ank Me pëcaktimin e B kk D diag,,, k dhe me copëtimin e maticë otogonale Z Z [ Z Z ], ne gjejmë që B B I k, ku B k mk n bk BZD Në qoftë e ank dhe p b n a k ZD dhe mm i V B Z diag,,,, p min n, k, (97) hënojmë DVS-në e B me p 0, atëheë ku 0 diag,,, q D Z 0 V BZ DB 0 Imk dhe min, p q q nb m, (98) Në anën tjetë, vëehet e htyllat e maticë Z janë ecipokiht otogonale epe Z Z Z Ik B B Z diag,,, k nbnb Që këtej, ekziton matica otogonale U e tillë që Z U k na k diag,,, (99) Mund të upozohet që vleat i nga (5) janë jonegative Duke ma i 0 pë i k,, m hihet e 8

32 diag,,, D Z 0 U Z D 0 Imk Këhtu, (95) ëhtë kijua duke vënë D Z 0 0 Imk X Pë të tegua e teoema në mënyë koekte aktëon, B det m B B det X i i i Shënimi (i) Në qoftë e na i i m dhe nb ekzitojë duke paë hembullin 0, B 0 katatofike, epe na m (90) në (98) dhe (90), vihet e e m, atëheë diagonalizimi (95) nuk mund të Pë fat të mië, kjo nuk ëhtë m në të gjitha hembujt që do të dikutohen Shënimi (ii) Maticat e tanfomimit U, V dhe X nuk janë të vetme Në veçanti, ne bëjmë mm zëvendëimin e X-it me XD në (95) kudo që D diag,,, m me 0 Në qoftë e maticat dhe B B komutojnë, atëheë ëhtë e mundhme zgjedhja e një matice otogonale X Në këtë mënyë, në qoftë e B I, atëheë nga (95), XD V ëhtë otogonale dhe faktoizimi U XD B B m D D paaqet DVS-në e -ë Shënimi (iii), B 0 B 0 Në këtë at nënhapëia e kijua nga k-htyllat e paa të maticë X ëhtë otogonale me nënhapëiën e kijua nga m k htyllat e fundit të X-it ( k ank ) B Kjo nënhapëia e fundit ëhtë e baabatë me B B Shënimi (iv) Në qoftë e me x i hënohet htylla e i-të e maticë X, atëheë nga (95) do të kemi x ( i,, m) dhe Bx ( i,, q) Në qoftë e htyllat e X- i i i it janë të janë të kalaizuaa në mënyë që të kenë nomën, atëheë nga kjo del që ecili ëhtë i kufizua nga pohtë (nga latë) me vleën ingulae më të vogël (më të madhe) i të -ë Në mënyë të njëjtë, ecili i ëhtë i kufizua nga pohtë (nga latë) me vleën ingulae më të vogël (më të madhe) të B-ë Poblemi i gjetje ë ënjëve të B B poblemeve det I m 0 i det 0 kuptohet që paaqet një intezë të dhe B det 0 Vëtetë, poblemi i B-vleë ingulae tahëgon vëhtiëitë që lidhen me ecilin nga këto pobleme më themeloe: (a) Ku B-ja ëhtë afë të qenët maticë me ang jo të plotë, ëhtë i vëhtië njehimi i, B (që do të thotë ato B-vlea ingulae të cilat elementeve të qënduehme të i B 9

33 nuk janë të pekua humë nga ndyhimet e vogla në maticën B) Një ituatë paalele kemi edhe te poblemi B (b) Fomimi i podhimeve dhe B B mund të çojë në një humbje jo të paëndë- ihme të aktëië Kjo hpjegon e pe nuk punohet me në poblemin e vleave ingulae Një algoitëm i cili i kapëcen këto vëhtiëi ëhtë algoitmi VZ [3] Ky algoitëm mund, B pa i fomua maticat dhe B B, dhe të gjejë elementet e qënduehme të ukei i tij ëhtë i papeku nga degjeneimet e angut në B Në anën negative, algoitmi VZ nuk me paayh imetinë dhe maticat e tanfomimit U dhe V në (95) janë keq-pëcaktua nga pocei Një mënyë altenative pë njehimin e BDVS ëhtë ugjeua gjatë vëtetimit të eoemë 3 Pëkaj vepimeve themeloe maticoe, teknika që u thekua illet pëeth DVS-ë (96) dhe (97) i dhe otogonalizimit (99) Megjithatë, në dia ituata, jo të gjitha faktoizimet janë të nevojhme ani do të fomulojmë dekompozimin në vlea ingulae të pëgjithëua duke u lidhu me (94) Ëhtë një kombinim i thjehtë i DVS-ë tandade dhe pëkufizimeve vijuee Pëkufizimi 4 Le të jetë P ëhtë P otogonale në qoftë e mm një maticë pozitiviht e pëcaktua Matica Q PQ I m Q Pëkufizimi 5 Le të jenë S dhe dy matica pozitiviht të pëcaktuaa të endit pëkatëiht n dhe m, ku n m S,-vleat ingulae të janë elementet e nm bahkëië S, e cila pëkufizohet me: x S S, 0, ëhtë vlea tacionae e x nm nm eoema 6 (S,-dekompozimi në vlea ingulae i ) Le të jenë, nn mm S dhe ku n m, me ç at maticat S dhe janë pozitiviht të pëcakt- nn mm uaa Ekziton matica S otogonale U dhe matica otogonale V të tilla që U V D diag,,, m Veç këaj,,,, S, m Ekzitojnë dia lidhje ndëmjet të dy dekompozimeve në vlea ingulae të pëgjithëuaa të paaqitua dei tani mm 9 Poblemet tek të cilët janë zbatua teknikat e vleave ingulae të pëgjithëuaa (a) Katoët më të vegjël që huhen Ka ate ku duhet minimizua foma kuadatike 0

ISSN Key words: Magnetic force, axial force, Bitter s solenoid, calculating function, circular coils

ISSN Key words: Magnetic force, axial force, Bitter s solenoid, calculating function, circular coils ISSN 7- www.alb-shkenca.og Copyight Institute lb-shkenca KTET Jounal of Institute lb-shkenca evistë Shkencoe e Institutit lb-shkenca NJË POCEUË E SHPEJTË HE E THJESHTË PË LLOGITJEN E FOCËS KSILE QË VEPON

More information

Inference for A One Way Factorial Experiment. By Ed Stanek and Elaine Puleo

Inference for A One Way Factorial Experiment. By Ed Stanek and Elaine Puleo Infeence fo A One Way Factoial Expeiment By Ed Stanek and Elaine Puleo. Intoduction We develop etimating equation fo Facto Level mean in a completely andomized one way factoial expeiment. Thi development

More information

Determining the Best Linear Unbiased Predictor of PSU Means with the Data. included with the Random Variables. Ed Stanek

Determining the Best Linear Unbiased Predictor of PSU Means with the Data. included with the Random Variables. Ed Stanek Detemining te Bet Linea Unbiaed Pedicto of PSU ean wit te Data included wit te andom Vaiable Ed Stanek Intoduction We develop te equation fo te bet linea unbiaed pedicto of PSU mean in a two tage andom

More information

Why Reduce Dimensionality? Feature Selection vs Extraction. Subset Selection

Why Reduce Dimensionality? Feature Selection vs Extraction. Subset Selection Dimenionality Reduction Why Reduce Dimenionality? Olive lide: Alpaydin Numbeed blue lide: Haykin, Neual Netwok: A Compehenive Foundation, Second edition, Pentice-Hall, Uppe Saddle Rive:NJ,. Black lide:

More information

ENGI 4430 Non-Cartesian Coordinates Page xi Fy j Fzk from Cartesian coordinates z to another orthonormal coordinate system u, v, ˆ i ˆ ˆi

ENGI 4430 Non-Cartesian Coordinates Page xi Fy j Fzk from Cartesian coordinates z to another orthonormal coordinate system u, v, ˆ i ˆ ˆi ENGI 44 Non-Catesian Coodinates Page 7-7. Conesions between Coodinate Systems In geneal, the conesion of a ecto F F xi Fy j Fzk fom Catesian coodinates x, y, z to anothe othonomal coodinate system u,,

More information

Vector d is a linear vector function of vector d when the following relationships hold:

Vector d is a linear vector function of vector d when the following relationships hold: Appendix 4 Dyadic Analysis DEFINITION ecto d is a linea vecto function of vecto d when the following elationships hold: d x = a xxd x + a xy d y + a xz d z d y = a yxd x + a yy d y + a yz d z d z = a zxd

More information

NJË TRANSFORMIM THYESOR LOKAL α INTEGRAL DHE APLIKIME TË TIJ

NJË TRANSFORMIM THYESOR LOKAL α INTEGRAL DHE APLIKIME TË TIJ UNIVERSITETI POLITEKNIK TIRANË FAKULTETI I INXHINIERISË MATEMATIKE DHE INXHINIERISË FIZIKE DEPARTAMENTI I MATEMATIKËS NJË TRANSFORMIM THYESOR LOKAL α INTEGRAL DHE APLIKIME TË TIJ PUNIM PËR GRADËN SHKENCORE

More information

As is natural, our Aerospace Structures will be described in a Euclidean three-dimensional space R 3.

As is natural, our Aerospace Structures will be described in a Euclidean three-dimensional space R 3. Appendix A Vecto Algeba As is natual, ou Aeospace Stuctues will be descibed in a Euclidean thee-dimensional space R 3. A.1 Vectos A vecto is used to epesent quantities that have both magnitude and diection.

More information

How to Obtain Desirable Transfer Functions in MIMO Systems Under Internal Stability Using Open and Closed Loop Control

How to Obtain Desirable Transfer Functions in MIMO Systems Under Internal Stability Using Open and Closed Loop Control How to Obtain Desiable ansfe Functions in MIMO Sstems Unde Intenal Stabilit Using Open and losed Loop ontol echnical Repot of the ISIS Goup at the Univesit of Note Dame ISIS-03-006 June, 03 Panos J. Antsaklis

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

18.06 Problem Set 4 Solution

18.06 Problem Set 4 Solution 8.6 Poblem Set 4 Solution Total: points Section 3.5. Poblem 2: (Recommended) Find the lagest possible numbe of independent vectos among ) ) ) v = v 4 = v 5 = v 6 = v 2 = v 3 =. Solution (4 points): Since

More information

T h e C S E T I P r o j e c t

T h e C S E T I P r o j e c t T h e P r o j e c t T H E P R O J E C T T A B L E O F C O N T E N T S A r t i c l e P a g e C o m p r e h e n s i v e A s s es s m e n t o f t h e U F O / E T I P h e n o m e n o n M a y 1 9 9 1 1 E T

More information

Scientific Computing II

Scientific Computing II Scientific Computing II Conjugate Gadient Methods Michael Bade Summe 2014 Conjugate Gadient Methods, Summe 2014 1 Families of Iteative Solves elaxation methods: Jacobi-, Gauss-Seidel-Relaxation,... Ove-Relaxation-Methods

More information

6 Matrix Concentration Bounds

6 Matrix Concentration Bounds 6 Matix Concentation Bounds Concentation bounds ae inequalities that bound pobabilities of deviations by a andom vaiable fom some value, often its mean. Infomally, they show the pobability that a andom

More information

MATH 220: SECOND ORDER CONSTANT COEFFICIENT PDE. We consider second order constant coefficient scalar linear PDEs on R n. These have the form

MATH 220: SECOND ORDER CONSTANT COEFFICIENT PDE. We consider second order constant coefficient scalar linear PDEs on R n. These have the form MATH 220: SECOND ORDER CONSTANT COEFFICIENT PDE ANDRAS VASY We conside second ode constant coefficient scala linea PDEs on R n. These have the fom Lu = f L = a ij xi xj + b i xi + c i whee a ij b i and

More information

Householder triangularization of a quasimatrix

Householder triangularization of a quasimatrix IMA Jounal of Numeical Analyi (2008) Page of 0 doi: 0.093/imanum/di07 Houeholde tiangulaization of a uaimati LLOYD N. TREFETHEN Ofod Computing Laboatoy, Wolfon Bldg., Pak Rd., Ofod OX 3QD, UK. [Received

More information

Weighted least-squares estimators of parametric functions of the regression coefficients under a general linear model

Weighted least-squares estimators of parametric functions of the regression coefficients under a general linear model Ann Inst Stat Math (2010) 62:929 941 DOI 10.1007/s10463-008-0199-8 Weighted least-squaes estimatos of paametic functions of the egession coefficients unde a geneal linea model Yongge Tian Received: 9 Januay

More information

Then the number of elements of S of weight n is exactly the number of compositions of n into k parts.

Then the number of elements of S of weight n is exactly the number of compositions of n into k parts. Geneating Function In a geneal combinatoial poblem, we have a univee S of object, and we want to count the numbe of object with a cetain popety. Fo example, if S i the et of all gaph, we might want to

More information

ECE 3318 Applied Electricity and Magnetism. Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 13

ECE 3318 Applied Electricity and Magnetism. Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 13 ECE 338 Applied Electicity and Magnetism ping 07 Pof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 3 Divegence The Physical Concept Find the flux going outwad though a sphee of adius. x ρ v0 z a y ψ = D nˆ d = D ˆ

More information

Computing Approximate GCD of Multivariate Polynomials by Structure Total Least Norm 1)

Computing Approximate GCD of Multivariate Polynomials by Structure Total Least Norm 1) MM Reseach Pepints, 388 41 MMRC, AMSS, Academia Sinica No 23, Decembe 24 Computing Appoximate GCD of Multivaiate Polynomials by Stuctue Total Least Nom 1) Lihong Zhi and Zhengfeng Yang Key Laboatoy of

More information

UNIVERSITETI I PRISHTINËS FAKULTETI I INXHINIERISË MEKANIKE PUNIM DIPLOME (STUDIMET MASTER)

UNIVERSITETI I PRISHTINËS FAKULTETI I INXHINIERISË MEKANIKE PUNIM DIPLOME (STUDIMET MASTER) UNIVERSITETI I PRISHTINËS FAKULTETI I INXHINIERISË MEKANIKE PUNIM DIPLOME (STUDIMET MASTER) TEMA: ANALIZA E FAKTORËVE QË NDIKOJNË NË OPTIMIZIMIN E TRANSMETUESVE ME DHËMBËZORË Kandidati: Inxh. Bch. Riad

More information

Histogram Processing

Histogram Processing Hitogam Poceing Lectue 4 (Chapte 3) Hitogam Poceing The hitogam of a digital image with gay level fom to L- i a dicete function h( )=n, whee: i the th gay level n i the numbe of pixel in the image with

More information

ELEMENTET E PROBABILITETIT

ELEMENTET E PROBABILITETIT ELEMENTET E PROBABILITETIT Hapësira e ngjarjeve ( e rezultateve). Ngjarjet Definicioni. Situata e cila varet nga rasti quhet eksperiment. Shembulli. Shembuj të eksperimenteve në kontest të probabilitetit

More information

Implementation of RCWA

Implementation of RCWA Instucto D. Ramond Rumpf (915) 747 6958 cumpf@utep.edu EE 5337 Computational Electomagnetics Lectue # Implementation of RCWA Lectue These notes ma contain copighted mateial obtained unde fai use ules.

More information

V V The circumflex (^) tells us this is a unit vector

V V The circumflex (^) tells us this is a unit vector Vecto Vecto have Diection and Magnitude Mike ailey mjb@c.oegontate.edu Magnitude: V V V V x y z vecto.pptx Vecto Can lo e Defined a the oitional Diffeence etween Two oint 3 Unit Vecto have a Magnitude

More information

FE FORMULATIONS FOR PLASTICITY

FE FORMULATIONS FOR PLASTICITY G These slides ae designed based on the book: Finite Elements in Plasticity Theoy and Pactice, D.R.J. Owen and E. Hinton, 970, Pineidge Pess Ltd., Swansea, UK. Couse Content: A INTRODUCTION AND OVERVIEW

More information

MODULE 5a and 5b (Stewart, Sections 12.2, 12.3) INTRO: In MATH 1114 vectors were written either as rows (a1, a2,..., an) or as columns a 1 a. ...

MODULE 5a and 5b (Stewart, Sections 12.2, 12.3) INTRO: In MATH 1114 vectors were written either as rows (a1, a2,..., an) or as columns a 1 a. ... MODULE 5a and 5b (Stewat, Sections 2.2, 2.3) INTRO: In MATH 4 vectos wee witten eithe as ows (a, a2,..., an) o as columns a a 2... a n and the set of all such vectos of fixed length n was called the vecto

More information

Simulation of Spatially Correlated Large-Scale Parameters and Obtaining Model Parameters from Measurements

Simulation of Spatially Correlated Large-Scale Parameters and Obtaining Model Parameters from Measurements Simulation of Spatially Coelated Lage-Scale Paamete and Obtaining Model Paamete fom PER ZETTERBERG Stockholm Septembe 8 TRITA EE 8:49 Simulation of Spatially Coelated Lage-Scale Paamete and Obtaining Model

More information

(read nabla or del) is defined by, k. (9.7.1*)

(read nabla or del) is defined by, k. (9.7.1*) 9.7 Gadient of a scala field. Diectional deivative Some of the vecto fields in applications can be obtained fom scala fields. This is vey advantageous because scala fields can be handled moe easily. The

More information

Reading Assignment. Problem Description for Homework #9. Read Chapters 29 and 30.

Reading Assignment. Problem Description for Homework #9. Read Chapters 29 and 30. Reading Assignment Read Chaptes 29 and 30. Poblem Desciption fo Homewok #9 In this homewok, you will solve the inhomogeneous Laplace s equation to calculate the electic scala potential that exists between

More information

Chapter 19 Webassign Help Problems

Chapter 19 Webassign Help Problems Chapte 9 Webaign Help Poblem 4 5 6 7 8 9 0 Poblem 4: The pictue fo thi poblem i a bit mileading. They eally jut give you the pictue fo Pat b. So let fix that. Hee i the pictue fo Pat (a): Pat (a) imply

More information

+8A STATUS CVBS TXT (A9) STATUS AUDIO IN AUDIO OUT +8SC VOLUME PAL C CHROMA DECODER P Y +8A B Y. 4.43MHz PAL / SECAM CHROMA. 64uS. 4.

+8A STATUS CVBS TXT (A9) STATUS AUDIO IN AUDIO OUT +8SC VOLUME PAL C CHROMA DECODER P Y +8A B Y. 4.43MHz PAL / SECAM CHROMA. 64uS. 4. LOK IAAM V INT AT AT AT AUIO OUT 0 0 P P P V EXT FL AT OVE AUIO IN V INT V EXT IF (OUN) AE AN V L/L' 0 AW /I' / L A A FM AM OUN AM +A FM TATU + EXTENAL AM / L TATU TATU AUIO IN 0 A A AM 0 FM + VOLUME +A

More information

Executive Committee and Officers ( )

Executive Committee and Officers ( ) Gifted and Talented International V o l u m e 2 4, N u m b e r 2, D e c e m b e r, 2 0 0 9. G i f t e d a n d T a l e n t e d I n t e r n a t i o n a2 l 4 ( 2), D e c e m b e r, 2 0 0 9. 1 T h e W o r

More information

On the Quasi-inverse of a Non-square Matrix: An Infinite Solution

On the Quasi-inverse of a Non-square Matrix: An Infinite Solution Applied Mathematical Sciences, Vol 11, 2017, no 27, 1337-1351 HIKARI Ltd, wwwm-hikaicom https://doiog/1012988/ams20177273 On the Quasi-invese of a Non-squae Matix: An Infinite Solution Ruben D Codeo J

More information

15.081J/6.251J Introduction to Mathematical Programming. Lecture 6: The Simplex Method II

15.081J/6.251J Introduction to Mathematical Programming. Lecture 6: The Simplex Method II 15081J/6251J Intoduction to Mathematical Pogamming ectue 6: The Simplex Method II 1 Outline Revised Simplex method Slide 1 The full tableau implementation Anticycling 2 Revised Simplex Initial data: A,

More information

CS-184: Computer Graphics. Today

CS-184: Computer Graphics. Today CS-184: Compute Gaphics Lectue #6: 3D Tansfomations and Rotations Pof. James O Bien Univesity of Califonia, Bekeley V2006-F-06-1.0 Today Tansfomations in 3D Rotations Matices Eule angles Eponential maps

More information

Information Filtering and Retrieval lecture SS 2007

Information Filtering and Retrieval lecture SS 2007 Infomation Filteing and Retieval lectue SS 7 D. Dominik Kuopka Pof. D. Mathias Weske Repetition: limitations of models without tem intedependency Real Wold usage, poblems appea Mophology? Synonymy? adaptation

More information

Properties of the natural logarithm and exponential functions

Properties of the natural logarithm and exponential functions Poeties of the natual logaithm an eonential functions Define fo ositive the function A() as the aea fom to une the hyeolay Since thee is no with, A() 0 By efinition the eivative of A() is given y the limit

More information

Multiple Experts with Binary Features

Multiple Experts with Binary Features Multiple Expets with Binay Featues Ye Jin & Lingen Zhang Decembe 9, 2010 1 Intoduction Ou intuition fo the poect comes fom the pape Supevised Leaning fom Multiple Expets: Whom to tust when eveyone lies

More information

arxiv: v1 [math.cv] 7 Nov 2018

arxiv: v1 [math.cv] 7 Nov 2018 INTERMEDIATE HANKEL OPERATORS ON THE FOCK SPACE OLIVIA CONSTANTIN axiv:181103137v1 [mathcv] 7 Nov 2018 Abtact We contuct a natual equence of middle Hankel opeato on the Fock pace, ie opeato which ae intemediate

More information

OLYMON. Produced by the Canadian Mathematical Society and the Department of Mathematics of the University of Toronto. Issue 9:2.

OLYMON. Produced by the Canadian Mathematical Society and the Department of Mathematics of the University of Toronto. Issue 9:2. OLYMON Poduced by the Canadian Mathematical Society and the Depatment of Mathematics of the Univesity of Toonto Please send you solution to Pofesso EJ Babeau Depatment of Mathematics Univesity of Toonto

More information

Numerical Integration

Numerical Integration MCEN 473/573 Chapte 0 Numeical Integation Fall, 2006 Textbook, 0.4 and 0.5 Isopaametic Fomula Numeical Integation [] e [ ] T k = h B [ D][ B] e B Jdsdt In pactice, the element stiffness is calculated numeically.

More information

CS-184: Computer Graphics. Today. Lecture #5: 3D Transformations and Rotations. Wednesday, September 7, 11. Transformations in 3D Rotations

CS-184: Computer Graphics. Today. Lecture #5: 3D Transformations and Rotations. Wednesday, September 7, 11. Transformations in 3D Rotations CS-184: Compute Gaphics Lectue #5: D Tansfomations and Rotations Pof. James O Bien Univesity of Califonia, Bekeley V011-F-05-1.0 Today Tansfomations in D Rotations Matices Eule angles Eponential maps Quatenions

More information

Theorem 2: Proof: Note 1: Proof: Note 2:

Theorem 2: Proof: Note 1: Proof: Note 2: A New 3-Dimenional Polynomial Intepolation Method: An Algoithmic Appoach Amitava Chattejee* and Rupak Bhattachayya** A new 3-dimenional intepolation method i intoduced in thi pape. Coeponding to the method

More information

Model and Controller Order Reduction for Infinite Dimensional Systems

Model and Controller Order Reduction for Infinite Dimensional Systems IT J. Eng. Sci., Vol. 4, No.,, -6 Model and Contolle Ode Reduction fo Infinite Dimensional Systems Fatmawati,*, R. Saagih,. Riyanto 3 & Y. Soehayadi Industial and Financial Mathematics Goup email: fatma47@students.itb.ac.id;

More information

A Crash Course in (2 2) Matrices

A Crash Course in (2 2) Matrices A Cash Couse in ( ) Matices Seveal weeks woth of matix algeba in an hou (Relax, we will only stuy the simplest case, that of matices) Review topics: What is a matix (pl matices)? A matix is a ectangula

More information

CS-184: Computer Graphics. Today. Lecture #5: 3D Transformations and Rotations. 05-3DTransformations.key - September 21, 2016

CS-184: Computer Graphics. Today. Lecture #5: 3D Transformations and Rotations. 05-3DTransformations.key - September 21, 2016 1 CS-184: Compute Gaphics Lectue #5: D Tansfomations and Rotations Pof. James O Bien Univesity of Califonia, Bekeley V016-S-05-1.0 Today Tansfomations in D Rotations Matices Eule angles Eponential maps

More information

Estimation of the Correlation Coefficient for a Bivariate Normal Distribution with Missing Data

Estimation of the Correlation Coefficient for a Bivariate Normal Distribution with Missing Data Kasetsat J. (Nat. Sci. 45 : 736-74 ( Estimation of the Coelation Coefficient fo a Bivaiate Nomal Distibution with Missing Data Juthaphon Sinsomboonthong* ABSTRACT This study poposes an estimato of the

More information

Absolute Specifications: A typical absolute specification of a lowpass filter is shown in figure 1 where:

Absolute Specifications: A typical absolute specification of a lowpass filter is shown in figure 1 where: FIR FILTER DESIGN The design of an digital filte is caied out in thee steps: ) Specification: Befoe we can design a filte we must have some specifications. These ae detemined by the application. ) Appoximations

More information

CALCULATING TRANSFER FUNCTIONS FROM NORMAL MODES Revision F

CALCULATING TRANSFER FUNCTIONS FROM NORMAL MODES Revision F CALCULATING TRANSFER FUNCTIONS FROM NORMAL MODES Revision F By Tom Ivine Email: tom@vibationdata.com Januay, 04 Vaiables F f N H j (f ) i Excitation fequency Natual fequency fo mode Total degees-of-feedom

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

MAC Module 12 Eigenvalues and Eigenvectors

MAC Module 12 Eigenvalues and Eigenvectors MAC 23 Module 2 Eigenvalues and Eigenvectos Leaning Objectives Upon completing this module, you should be able to:. Solve the eigenvalue poblem by finding the eigenvalues and the coesponding eigenvectos

More information

arxiv: v1 [math.co] 6 Mar 2008

arxiv: v1 [math.co] 6 Mar 2008 An uppe bound fo the numbe of pefect matchings in gaphs Shmuel Fiedland axiv:0803.0864v [math.co] 6 Ma 2008 Depatment of Mathematics, Statistics, and Compute Science, Univesity of Illinois at Chicago Chicago,

More information

EM Boundary Value Problems

EM Boundary Value Problems EM Bounday Value Poblems 10/ 9 11/ By Ilekta chistidi & Lee, Seung-Hyun A. Geneal Desciption : Maxwell Equations & Loentz Foce We want to find the equations of motion of chaged paticles. The way to do

More information

High precision computer simulation of cyclotrons KARAMYSHEVA T., AMIRKHANOV I. MALININ V., POPOV D.

High precision computer simulation of cyclotrons KARAMYSHEVA T., AMIRKHANOV I. MALININ V., POPOV D. High pecision compute simulation of cyclotons KARAMYSHEVA T., AMIRKHANOV I. MALININ V., POPOV D. Abstact Effective and accuate compute simulations ae highly impotant in acceleatos design and poduction.

More information

Detection and Estimation Theory

Detection and Estimation Theory ESE 54 Detecton and Etmaton Theoy Joeph A. O Sullvan Samuel C. Sach Pofeo Electonc Sytem and Sgnal Reeach Laboatoy Electcal and Sytem Engneeng Wahngton Unvety 411 Jolley Hall 314-935-4173 (Lnda anwe) jao@wutl.edu

More information

PAST YEARS OLYMPIAD PROBLEMS

PAST YEARS OLYMPIAD PROBLEMS PAST YEARS OLYMPIAD PROBLEMS 0-Fz-th grdes Solve the eqution + 5 + 6 = 5 Sides of tringle form n rithmetic sequence with common difference, nd its re is 6cm Find its sides In right tringle ABC ( C = 90

More information

Derivations in Classical Electrodynamics

Derivations in Classical Electrodynamics Deivation in Claical Electodynamic Andew Foete Januay 8, 009 Content Explanation Idea 3 Integation 3. A Special Integation by Pat.................................. 3 3. Anothe Special Integation by Pat...............................

More information

SOME GENERAL NUMERICAL RADIUS INEQUALITIES FOR THE OFF-DIAGONAL PARTS OF 2 2 OPERATOR MATRICES

SOME GENERAL NUMERICAL RADIUS INEQUALITIES FOR THE OFF-DIAGONAL PARTS OF 2 2 OPERATOR MATRICES italian jounal of pue and applied mathematics n. 35 015 (433 44) 433 SOME GENERAL NUMERICAL RADIUS INEQUALITIES FOR THE OFF-DIAGONAL PARTS OF OPERATOR MATRICES Watheq Bani-Domi Depatment of Mathematics

More information

Goodness-of-fit for composite hypotheses.

Goodness-of-fit for composite hypotheses. Section 11 Goodness-of-fit fo composite hypotheses. Example. Let us conside a Matlab example. Let us geneate 50 obsevations fom N(1, 2): X=nomnd(1,2,50,1); Then, unning a chi-squaed goodness-of-fit test

More information

On Locally Convex Topological Vector Space Valued Null Function Space c 0 (S,T, Φ, ξ, u) Defined by Semi Norm and Orlicz Function

On Locally Convex Topological Vector Space Valued Null Function Space c 0 (S,T, Φ, ξ, u) Defined by Semi Norm and Orlicz Function Jounal of Intitute of Science and Technology, 204, 9(): 62-68, Intitute of Science and Technology, T.U. On Locally Convex Topological Vecto Space Valued Null Function Space c 0 (S,T, Φ, ξ, u) Defined by

More information

1 Similarity Analysis

1 Similarity Analysis ME43A/538A/538B Axisymmetic Tubulent Jet 9 Novembe 28 Similaity Analysis. Intoduction Conside the sketch of an axisymmetic, tubulent jet in Figue. Assume that measuements of the downsteam aveage axial

More information

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 3 6 of R e p o r t P B 4 / 0 9 p r o t e c t h um a n h e a l t h a n d p r o p e r t y fr om t h e d a n g e rs i n h e r e n t i n m i n i n g o p e r a t i o n s s u c h a s a q u a r r y. J

More information

γ from B D(Kπ)K and B D(KX)K, X=3π or ππ 0

γ from B D(Kπ)K and B D(KX)K, X=3π or ππ 0 fom and X, X= o 0 Jim Libby, Andew Powell and Guy Wilkinon Univeity of Oxfod 8th Januay 007 Gamma meeting 1 Outline The AS technique to meaue Uing o 0 : intoducing the coheence facto Meauing the coheence

More information

Circuit Synthesizable Guaranteed Passive Modeling for Multiport Structures

Circuit Synthesizable Guaranteed Passive Modeling for Multiport Structures Cicuit Synthesizable Guaanteed Passive Modeling fo Multipot Stuctues Zohaib Mahmood, Luca Daniel Massachusetts Institute of Technology BMAS Septembe-23, 2010 Outline Motivation fo Compact Dynamical Passive

More information

Available online through ISSN

Available online through  ISSN Intenational eseach Jounal of Pue Algeba -() 01 98-0 Available online though wwwjpainfo ISSN 8 907 SOE ESULTS ON THE GOUP INVESE OF BLOCK ATIX OVE IGHT OE DOAINS Hanyu Zhang* Goup of athematical Jidong

More information

Information Retrieval Advanced IR models. Luca Bondi

Information Retrieval Advanced IR models. Luca Bondi Advanced IR models Luca Bondi Advanced IR models 2 (LSI) Pobabilistic Latent Semantic Analysis (plsa) Vecto Space Model 3 Stating point: Vecto Space Model Documents and queies epesented as vectos in the

More information

Conjugate Gradient Methods. Michael Bader. Summer term 2012

Conjugate Gradient Methods. Michael Bader. Summer term 2012 Gadient Methods Outlines Pat I: Quadatic Foms and Steepest Descent Pat II: Gadients Pat III: Summe tem 2012 Pat I: Quadatic Foms and Steepest Descent Outlines Pat I: Quadatic Foms and Steepest Descent

More information

The evolution of the phase space density of particle beams in external fields

The evolution of the phase space density of particle beams in external fields The evolution of the phase space density of paticle beams in extenal fields E.G.Bessonov Lebedev Phys. Inst. RAS, Moscow, Russia, COOL 09 Wokshop on Beam Cooling and Related Topics August 31 Septembe 4,

More information

Impulse and Momentum

Impulse and Momentum Impule and Momentum 1. A ca poee 20,000 unit of momentum. What would be the ca' new momentum if... A. it elocity wee doubled. B. it elocity wee tipled. C. it ma wee doubled (by adding moe paenge and a

More information

Computational Methods of Solid Mechanics. Project report

Computational Methods of Solid Mechanics. Project report Computational Methods of Solid Mechanics Poject epot Due on Dec. 6, 25 Pof. Allan F. Bowe Weilin Deng Simulation of adhesive contact with molecula potential Poject desciption In the poject, we will investigate

More information

BASIC ALGEBRA OF VECTORS

BASIC ALGEBRA OF VECTORS Fomulae Fo u Vecto Algeba By Mi Mohammed Abbas II PCMB 'A' Impotant Tems, Definitions & Fomulae 01 Vecto - Basic Intoduction: A quantity having magnitude as well as the diection is called vecto It is denoted

More information

Basic propositional and. The fundamentals of deduction

Basic propositional and. The fundamentals of deduction Baic ooitional and edicate logic The fundamental of deduction 1 Logic and it alication Logic i the tudy of the atten of deduction Logic lay two main ole in comutation: Modeling : logical entence ae the

More information

Chapter 5 Linear Equations: Basic Theory and Practice

Chapter 5 Linear Equations: Basic Theory and Practice Chapte 5 inea Equations: Basic Theoy and actice In this chapte and the next, we ae inteested in the linea algebaic equation AX = b, (5-1) whee A is an m n matix, X is an n 1 vecto to be solved fo, and

More information

ADVANCED SUBSIDIARY (AS) General Certificate of Education Mathematics Assessment Unit F1. assessing. Module FP1: Further Pure Mathematics 1

ADVANCED SUBSIDIARY (AS) General Certificate of Education Mathematics Assessment Unit F1. assessing. Module FP1: Further Pure Mathematics 1 ADVACED SUBSIDIARY (AS) Geneal Cetificate of Education 15 Mathematics Assessment Unit F1 assessing Module F1: Futhe ue Mathematics 1 [AMF11] WEDESDAY 4 UE, MRIG MAR SCHEME 958.1 F GCE ADVACED/ADVACED SUBSIDIARY

More information

Multiple Criteria Secretary Problem: A New Approach

Multiple Criteria Secretary Problem: A New Approach J. Stat. Appl. Po. 3, o., 9-38 (04 9 Jounal of Statistics Applications & Pobability An Intenational Jounal http://dx.doi.og/0.785/jsap/0303 Multiple Citeia Secetay Poblem: A ew Appoach Alaka Padhye, and

More information

Topic 4a Introduction to Root Finding & Bracketing Methods

Topic 4a Introduction to Root Finding & Bracketing Methods /8/18 Couse Instucto D. Raymond C. Rumpf Office: A 337 Phone: (915) 747 6958 E Mail: cumpf@utep.edu Topic 4a Intoduction to Root Finding & Backeting Methods EE 4386/531 Computational Methods in EE Outline

More information

Math 124B February 02, 2012

Math 124B February 02, 2012 Math 24B Febuay 02, 202 Vikto Gigoyan 8 Laplace s equation: popeties We have aleady encounteed Laplace s equation in the context of stationay heat conduction and wave phenomena. Recall that in two spatial

More information

Multivariable Control Systems

Multivariable Control Systems Multivaiable Contol Sytem Ali Kaimpou Aociate ofeo Fedowi Univeity of Mahhad Refeence ae appeaed in the lat lide. Stability of Multivaiable Feedback Contol Sytem Topic to be coveed include: Well - oedne

More information

EEO 401 Digital Signal Processing Prof. Mark Fowler

EEO 401 Digital Signal Processing Prof. Mark Fowler EEO 41 Digital Signal Pocessing Pof. Mak Fowle Note Set #31 Linea Phase FIR Design Optimum Equiipple (Paks-McClellan) Reading: Sect. 1.2.4 1.2.6 of Poakis & Manolakis 1/2 Motivation The window method and

More information

How can you find the dimensions of a square or a circle when you are given its area? When you multiply a number by itself, you square the number.

How can you find the dimensions of a square or a circle when you are given its area? When you multiply a number by itself, you square the number. 7. Finding Squae Root How can you find the dimenion of a quae o a cicle when you ae given it aea? When you multiply a numbe by itelf, you quae the numbe. Symbol fo quaing i the exponent. = = 6 quaed i

More information

Berkeley Math Circle AIME Preparation March 5, 2013

Berkeley Math Circle AIME Preparation March 5, 2013 Algeba Toolkit Rules of Thumb. Make sue that you can pove all fomulas you use. This is even bette than memoizing the fomulas. Although it is best to memoize, as well. Stive fo elegant, economical methods.

More information

1 Spherical multipole moments

1 Spherical multipole moments Jackson notes 9 Spheical multipole moments Suppose we have a chage distibution ρ (x) wheeallofthechageiscontained within a spheical egion of adius R, as shown in the diagam. Then thee is no chage in the

More information

Rotational Kinetic Energy

Rotational Kinetic Energy Add Impotant Rotational Kinetic Enegy Page: 353 NGSS Standad: N/A Rotational Kinetic Enegy MA Cuiculum Famewok (006):.1,.,.3 AP Phyic 1 Leaning Objective: N/A, but olling poblem have appeaed on peviou

More information

Lesson 5. Chapter 7. Wiener Filters. Bengt Mandersson. r x k We assume uncorrelated noise v(n). LTH. September 2010

Lesson 5. Chapter 7. Wiener Filters. Bengt Mandersson. r x k We assume uncorrelated noise v(n). LTH. September 2010 Optimal Sigal Poceig Leo 5 Chapte 7 Wiee Filte I thi chapte we will ue the model how below. The igal ito the eceive i ( ( iga. Nomally, thi igal i ditubed by additive white oie v(. The ifomatio i i (.

More information

A STUDY OF HAMMING CODES AS ERROR CORRECTING CODES

A STUDY OF HAMMING CODES AS ERROR CORRECTING CODES AGU Intenational Jounal of Science and Technology A STUDY OF HAMMING CODES AS ERROR CORRECTING CODES Ritu Ahuja Depatment of Mathematics Khalsa College fo Women, Civil Lines, Ludhiana-141001, Punjab, (India)

More information

Fractional Tikhonov regularization for linear discrete ill-posed problems

Fractional Tikhonov regularization for linear discrete ill-posed problems BIT manuscipt No. (will be inseted by the edito) Factional Tikhonov egulaization fo linea discete ill-posed poblems Michiel E. Hochstenbach Lotha Reichel Received: date / Accepted: date Abstact Tikhonov

More information

Zbatimi i modeleve dhe metodave

Zbatimi i modeleve dhe metodave FAKULTETI EKONOMIK Prof Dr Justina Shiroka - Pula Zbatimi i modeleve dhe metodave Prishtinë, 2013 2 I MODELET DHE METODAT E VENDOSJES SHKENCORE 1 ROLI I MODELVE DHE MODELIMIT NË VENDOSJE Fjala moroli i

More information

A Power Method for Computing Square Roots of Complex Matrices

A Power Method for Computing Square Roots of Complex Matrices JOURNAL OF MATHEMATICAL ANALYSIS AND APPLICATIONS 13, 39345 1997 ARTICLE NO. AY975517 A Powe Method fo Computing Squae Roots of Complex Matices Mohammed A. Hasan Depatment of Electical Engineeing, Coloado

More information

Non-Linear Dynamics Homework Solutions Week 2

Non-Linear Dynamics Homework Solutions Week 2 Non-Linea Dynamics Homewok Solutions Week Chis Small Mach, 7 Please email me at smach9@evegeen.edu with any questions o concens eguading these solutions. Fo the ececises fom section., we sketch all qualitatively

More information

Lecture 5 Solving Problems using Green s Theorem. 1. Show how Green s theorem can be used to solve general electrostatic problems 2.

Lecture 5 Solving Problems using Green s Theorem. 1. Show how Green s theorem can be used to solve general electrostatic problems 2. Lectue 5 Solving Poblems using Geen s Theoem Today s topics. Show how Geen s theoem can be used to solve geneal electostatic poblems. Dielectics A well known application of Geen s theoem. Last time we

More information

HRW 7e Chapter 13 Page 1 of 5

HRW 7e Chapter 13 Page 1 of 5 HW 7e Chapte Pae o 5 Halliday/enick/Walke 7e Chapte Gaitation The manitude o the oce o one paticle on the othe i ien by F = Gm m /, whee m and m ae the mae, i thei epaation, and G i the unieal aitational

More information

A Converse to Low-Rank Matrix Completion

A Converse to Low-Rank Matrix Completion A Convese to Low-Rank Matix Completion Daniel L. Pimentel-Alacón, Robet D. Nowak Univesity of Wisconsin-Madison Abstact In many pactical applications, one is given a subset Ω of the enties in a d N data

More information

Rigid Body Dynamics 2. CSE169: Computer Animation Instructor: Steve Rotenberg UCSD, Winter 2018

Rigid Body Dynamics 2. CSE169: Computer Animation Instructor: Steve Rotenberg UCSD, Winter 2018 Rigid Body Dynamics 2 CSE169: Compute Animation nstucto: Steve Rotenbeg UCSD, Winte 2018 Coss Poduct & Hat Opeato Deivative of a Rotating Vecto Let s say that vecto is otating aound the oigin, maintaining

More information

Section 25 Describing Rotational Motion

Section 25 Describing Rotational Motion Section 25 Decibing Rotational Motion What do object do and wh do the do it? We have a ve thoough eplanation in tem of kinematic, foce, eneg and momentum. Thi include Newton thee law of motion and two

More information

Voltage ( = Electric Potential )

Voltage ( = Electric Potential ) V-1 of 10 Voltage ( = lectic Potential ) An electic chage altes the space aound it. Thoughout the space aound evey chage is a vecto thing called the electic field. Also filling the space aound evey chage

More information

FALL 2006 EXAM C SOLUTIONS

FALL 2006 EXAM C SOLUTIONS FALL 006 EXAM C SOLUTIONS Question # Key: E With n + = 6, we need the 0.3(6) = 4.8 and 0.65(6) = 0.4 smallest obsevations. They ae 0.(80) + 0.8(350) = 336 and 0.6(450) + 0.4(490) = 466. The equations to

More information

TUTORIAL 9. Static magnetic field

TUTORIAL 9. Static magnetic field TUTOIAL 9 Static magnetic field Vecto magnetic potential Null Identity % & %$ A # Fist postulation # " B such that: Vecto magnetic potential Vecto Poisson s equation The solution is: " Substitute it into

More information

Shrinkage Estimation of Reliability Function for Some Lifetime Distributions

Shrinkage Estimation of Reliability Function for Some Lifetime Distributions Ameican Jounal of Computational and Applied Mathematic 4, 4(3): 9-96 DOI:.593/j.ajcam.443.4 Shinkage Etimation of eliability Function fo Some Lifetime Ditibution anjita Pandey Depatment of Statitic, niveity

More information

MAGNETIC FIELD AROUND TWO SEPARATED MAGNETIZING COILS

MAGNETIC FIELD AROUND TWO SEPARATED MAGNETIZING COILS The 8 th Intenational Confeence of the Slovenian Society fo Non-Destuctive Testing»pplication of Contempoay Non-Destuctive Testing in Engineeing«Septembe 1-3, 5, Potoož, Slovenia, pp. 17-1 MGNETIC FIELD

More information