加法性白色ガウス雑音とは?

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加算性白色ガウス雑音

心極限定理は、多くのランダム過程の総和が正規分布（ガウス分布）になる傾向にあることを示している。 AWGNは、通信に対する唯一の障害が、一定のスペクトル密度（帯域幅1ヘルツ毎のワットで表される）及びガウス分布の振幅を持つ広帯域もしくは白色の雑音の線形加算である通信路のモデルとして用いられる。このモ

ガウス雑音

Introduction to Signal and Image Processing”. MIAC, University of Basel. 2013年10月11日閲覧。 ^ “Image Synthesis — Noise Generation”. 2013年10月11日閲覧。ガウス過程ガウシアンぼかし

劣加法性

数学の分野における劣加法性（れつかほうせい、英: subadditivity）とは、大まかに言うと、定義域に含まれる二つの元の和についての関数の値が、それら各元についての関数の値の和よりも常に小さいか等しい、という性質のことを言う。数学の様々な研究領域、特にノルムや平方根などに関する領域において、数多くの劣加法

優加法性

劣加法性と優加法性を併せ持つならば、フェケテの補題が存在を保証する極限への収斂の速さ (the rate of convergence) も知ることができる。この話題の良い説明が Steele (1997) にある。 f が優加法的函数で定義域に 0 を含むならば f(0)

ガウス＝ザイデル法

に対して、 k {\displaystyle k} 回目の反復で得られた x 1 {\displaystyle x_{1}} の値を x 1 ( k ) {\displaystyle x_{1}^{(k)}} と書くと、以下のような反復法の漸化式ができる。 ( L + D ) x → ( k +

ガウス・ニュートン法

ガウス・ニュートン法（ガウス・ニュートンほう、英: Gauss–Newton method）は、非線形最小二乗法を解く手法の一つである。これは関数の最大・最小値を見出すニュートン法の修正とみなすことができる。ニュートン法とは違い、ガウス・ニュートン法は二乗和の最小化にしか用いることができないが、計算