Littérature scientifique sur le sujet « Subspaces methods »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Subspaces methods ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Subspaces methods"
Eiermann, Michael, et Oliver G. Ernst. « Geometric aspects of the theory of Krylov subspace methods ». Acta Numerica 10 (mai 2001) : 251–312. http://dx.doi.org/10.1017/s0962492901000046.
Texte intégralFreund, Roland W. « Model reduction methods based on Krylov subspaces ». Acta Numerica 12 (mai 2003) : 267–319. http://dx.doi.org/10.1017/s0962492902000120.
Texte intégralSia, Florence, et Rayner Alfred. « Tree-based mining contrast subspace ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 5, no 2 (23 juillet 2019) : 169. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v5i2.359.
Texte intégralLENG, JINSONG, et ZHIHU HUANG. « OUTLIERS DETECTION WITH CORRELATED SUBSPACES FOR HIGH DIMENSIONAL DATASETS ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 09, no 02 (mars 2011) : 227–36. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691311004067.
Texte intégralLaaksonen, Jorma, et Erkki Oja. « Learning Subspace Classifiers and Error-Corrective Feature Extraction ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 12, no 04 (juin 1998) : 423–36. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001498000270.
Texte intégralSeshadri, P., S. Yuchi, G. T. Parks et S. Shahpar. « Supporting multi-point fan design with dimension reduction ». Aeronautical Journal 124, no 1279 (27 juillet 2020) : 1371–98. http://dx.doi.org/10.1017/aer.2020.50.
Texte intégralNagi, Sajid, Dhruba Kumar Bhattacharyya et Jugal K. Kalita. « A Preview on Subspace Clustering of High Dimensional Data ». INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & ; TECHNOLOGY 6, no 3 (21 mai 2013) : 441–48. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v6i3.4466.
Texte intégralZhou, Jie, Chucheng Huang, Can Gao, Yangbo Wang, Xinrui Shen et Xu Wu. « Weighted Subspace Fuzzy Clustering with Adaptive Projection ». International Journal of Intelligent Systems 2024 (31 janvier 2024) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2024/6696775.
Texte intégralPang, Guansong, Kai Ming Ting, David Albrecht et Huidong Jin. « ZERO++ : Harnessing the Power of Zero Appearances to Detect Anomalies in Large-Scale Data Sets ». Journal of Artificial Intelligence Research 57 (29 décembre 2016) : 593–620. http://dx.doi.org/10.1613/jair.5228.
Texte intégralIl’in, V. P. « Projection Methods in Krylov Subspaces ». Journal of Mathematical Sciences 240, no 6 (28 juin 2019) : 772–82. http://dx.doi.org/10.1007/s10958-019-04395-7.
Texte intégralThèses sur le sujet "Subspaces methods"
Shank, Stephen David. « Low-rank solution methods for large-scale linear matrix equations ». Diss., Temple University Libraries, 2014. http://cdm16002.contentdm.oclc.org/cdm/ref/collection/p245801coll10/id/273331.
Texte intégralPh.D.
We consider low-rank solution methods for certain classes of large-scale linear matrix equations. Our aim is to adapt existing low-rank solution methods based on standard, extended and rational Krylov subspaces to solve equations which may viewed as extensions of the classical Lyapunov and Sylvester equations. The first class of matrix equations that we consider are constrained Sylvester equations, which essentially consist of Sylvester's equation along with a constraint on the solution matrix. These therefore constitute a system of matrix equations. The second are generalized Lyapunov equations, which are Lyapunov equations with additional terms. Such equations arise as computational bottlenecks in model order reduction.
Temple University--Theses
UGWU, UGOCHUKWU OBINNA. « Iterative tensor factorization based on Krylov subspace-type methods with applications to image processing ». Kent State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1633531487559183.
Texte intégralHossain, Mohammad Sahadet. « Numerical Methods for Model Reduction of Time-Varying Descriptor Systems ». Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2011. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-74776.
Texte intégralAhmed, Nisar. « Implicit restart schemes for Krylov subspace model reduction methods ». Thesis, Imperial College London, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.340535.
Texte intégralShatnawi, Heba Awad Addad. « Frequency estimation using subspace methods ». Thesis, Wichita State University, 2009. http://hdl.handle.net/10057/2419.
Texte intégralThesis (M.S.)--Wichita State University, College of Engineering, Dept. of Electrical and Computer Engineering
Ensor, Jonathan Edward. « Subspace methods for eigenstructure assignment ». Thesis, University of York, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.341821.
Texte intégralMestrah, Ali. « Identification de modèles sous forme de représentation d'état pour les systèmes à sortie binaire ». Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMC255.
Texte intégralThis thesis focuses on parametric modeling of invariant linear systems from binary output measurements. This identification problem is addressed via the use ofsubspace methods. These methods allow the estimation of state-space models, an added benefit of these methods being the fact that their implementation doesnot require the prior knowledge of the order of the system. These methods are initially adapted to high resolution data processing, the objective of this thesis istherefore their adaptation to the identification using binary measurements. In this thesis we propose three subspace methods. Convergence properties of two ofthem are established. Monte Carlo simulation results are presented to show the good performance, but also limits, of these methods
Nguyen, Hieu. « Linear subspace methods in face recognition ». Thesis, University of Nottingham, 2011. http://eprints.nottingham.ac.uk/12330/.
Texte intégralTao, Dacheng. « Discriminative linear and multilinear subspace methods ». Thesis, Birkbeck (University of London), 2007. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.438996.
Texte intégralYu, Xuebo. « Generalized Krylov subspace methods with applications ». Kent State University / OhioLINK, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1401937618.
Texte intégralLivres sur le sujet "Subspaces methods"
Demmel, James Weldon. Three methods for refining estimates of invariant subspaces. New York : Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1985.
Trouver le texte intégralWatkins, David S. The matrix eigenvalue problem : GR and Krylov subspace methods. Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007.
Trouver le texte intégralMats, Viberg, et Stoica Petre 1949-, dir. Subspace methods. Amsterdam : Elsevier, 1996.
Trouver le texte intégralKatayama, Tohru. Subspace methods for system identification. London : Springer, 2005.
Trouver le texte intégralKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. London : Springer London, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/1-84628-158-x.
Texte intégralSaad, Y. Krylov subspace methods on supercomputers. [Moffett Field, Calif.?] : Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1988.
Trouver le texte intégralSogabe, Tomohiro. Krylov Subspace Methods for Linear Systems. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8532-4.
Texte intégralHeeger, David J. Subspace methods for recovering rigid motion. Toronto, Ont : University of Toronto, 1990.
Trouver le texte intégralJepson, Allan D. Linear subspace methods for recovering translational direction. Toronto : University of Toronto, Dept. of Computer Science, 1992.
Trouver le texte intégralF, Chan Tony, et Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), dir. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.] : Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Subspaces methods"
Schechter, Martin. « Estimates on Subspaces ». Dans Linking Methods in Critical Point Theory, 131–44. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1596-7_6.
Texte intégralDowney, R. G., et Jeffrey B. Remmel. « Effectively and Noneffectively Nowhere Simple Subspaces ». Dans Logical Methods, 314–51. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0325-4_10.
Texte intégralNenciu, G. « Almost Invariant Subspaces for Quantum Evolutions ». Dans Multiscale Methods in Quantum Mechanics, 83–97. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-8202-6_7.
Texte intégralFischer, Bernd. « Orthogonal Polynomials and Krylov Subspaces ». Dans Polynomial Based Iteration Methods for Symmetric Linear Systems, 132–36. Wiesbaden : Vieweg+Teubner Verlag, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-11108-5_4.
Texte intégralFroelich, John, et Michael Marsalli. « Operator Semigroups, Invariant Sets and Invariant Subspaces ». Dans Algebraic Methods in Operator Theory, 10–14. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-0255-4_2.
Texte intégralIlin, Valery P. « Multi-preconditioned Domain Decomposition Methods in the Krylov Subspaces ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 95–106. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57099-0_9.
Texte intégralAnton, Cristina, et Iain Smith. « Model Based Clustering of Functional Data with Mild Outliers ». Dans Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, 11–19. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09034-9_2.
Texte intégralBoot, Tom, et Didier Nibbering. « Subspace Methods ». Dans Macroeconomic Forecasting in the Era of Big Data, 267–91. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31150-6_9.
Texte intégralFukui, Kazuhiro. « Subspace Methods ». Dans Computer Vision, 1–5. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03243-2_708-1.
Texte intégralFukui, Kazuhiro. « Subspace Methods ». Dans Computer Vision, 777–81. Boston, MA : Springer US, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-31439-6_708.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Subspaces methods"
Zhou, Lei, Xiao Bai, Dong Wang, Xianglong Liu, Jun Zhou et Edwin Hancock. « Latent Distribution Preserving Deep Subspace Clustering ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/617.
Texte intégralRenaud, J. E., et G. A. Gabriele. « Sequential Global Approximation in Non-Hierarchic System Decomposition and Optimization ». Dans ASME 1991 Design Technical Conferences. American Society of Mechanical Engineers, 1991. http://dx.doi.org/10.1115/detc1991-0086.
Texte intégralYing, Shihui, Lipeng Cai, Changzhou He et Yaxin Peng. « Geometric Understanding for Unsupervised Subspace Learning ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/579.
Texte intégralTripathy, Rohit, et Ilias Bilionis. « Deep Active Subspaces : A Scalable Method for High-Dimensional Uncertainty Propagation ». Dans ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/detc2019-98099.
Texte intégralArora, Akhil, Alberto Garcia-Duran et Robert West. « Low-Rank Subspaces for Unsupervised Entity Linking ». Dans Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.634.
Texte intégralXie, Zhihui, Handong Zhao, Tong Yu et Shuai Li. « Discovering Low-rank Subspaces for Language-agnostic Multilingual Representations ». Dans Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2022. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.379.
Texte intégralSmith, Malcolm J., T. S. Koko et I. R. Orisamolu. « Comparative Assessment of Optimal Control Methods With Integrated Performance Constraints ». Dans ASME 1998 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1998. http://dx.doi.org/10.1115/imece1998-0947.
Texte intégralBahamonde, Juan S., Matteo Pini et Piero Colonna. « ACTIVE SUBSPACES FOR THE PRELIMINARY FLUID DYNAMIC DESIGN OF UNCONVENTIONAL TURBOMACHINERY ». Dans VII European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering. Athens : Institute of Structural Analysis and Antiseismic Research School of Civil Engineering National Technical University of Athens (NTUA) Greece, 2016. http://dx.doi.org/10.7712/100016.2433.7806.
Texte intégralAl-Seraji, Najm Abdulzahra Makhrib, Abeer Jabbar Al-Rikabi et Emad Bakr Al-Zangana. « Represent the space PG(3, 8) by subspaces and sub-geometries ». Dans INTERNATIONAL CONFERENCE OF COMPUTATIONAL METHODS IN SCIENCES AND ENGINEERING ICCMSE 2021. AIP Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1063/5.0114859.
Texte intégralChapron, Maxime, Christophe Blondeau, Michel Bergmann, Itham Salah el Din et Denis Sipp. « SCALABLE CLUSTERED ACTIVE SUBSPACES FOR KRIGING REGRESSION IN HIGH DIMENSION ». Dans 15th International Conference on Evolutionary and Deterministic Methods for Design, Optimization and Control. Athens : Institute of Structural Analysis and Antiseismic Research National Technical University of Athens, 2023. http://dx.doi.org/10.7712/140123.10192.18902.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Subspaces methods"
Harris, D. B. Characterizing source regions with signal subspace methods : Theory and computational methods. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), décembre 1989. http://dx.doi.org/10.2172/5041042.
Texte intégralWang, Qiqi. Active Subspace Methods for Data-Intensive Inverse Problems. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1353429.
Texte intégralConstantine, Paul. Active Subspace Methods for Data-Intensive Inverse Problems. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), septembre 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1566065.
Texte intégralCarson, Erin, Nicholas Knight et James Demmel. Avoiding Communication in Two-Sided Krylov Subspace Methods. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2011. http://dx.doi.org/10.21236/ada555879.
Texte intégralMeza, Juan C., et W. W. Symes. Deflated Krylov Subspace Methods for Nearly Singular Linear Systems. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada455101.
Texte intégralNeedell, Deanna, et Rachel Ward. Two-subspace Projection Method for Coherent Overdetermined Systems. Claremont Colleges Digital Library, 2012. http://dx.doi.org/10.5642/tspmcos.2012.01.
Texte intégralBui-Thanh, Tan. Active Subspace Methods for Data-Intensive Inverse Problems (Final Report). Office of Scientific and Technical Information (OSTI), février 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1494035.
Texte intégralLi, Zhilin, et Kazufumi Ito. Subspace Iteration and Immersed Interface Methods : Theory, Algorithm, and Applications. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada532686.
Texte intégralElman, Howard C. Multigrid and Krylov Subspace Methods for the Discrete Stokes Equations. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada598913.
Texte intégralFreund, R. W., et N. M. Nachtigal. A new Krylov-subspace method for symmetric indefinite linear systems. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octobre 1994. http://dx.doi.org/10.2172/10190810.
Texte intégral