简介:给出计算参数矩阵特征值与特征向量导数的外推算法,数值结果检验了在有舍入误差时,甚至对于次主特征值都是可行的.
简介:运用Sturm—Liouville特征值定性理论,对六阶微分方程组广义低阶特征值进行估计,获得用主特征值来估计次特征值上界的显式不等式,其估计上界与所论区间的长度有关,而与区间在数轴上的具体位置无关.
简介:在多部门NKDSGE模型中,详细区分并比较了与政府消费性支出、政府生产性支出有关的消息冲击和“惊喜”冲击对于我国劳动力市场的影响。研究发现:(1)消息冲击对于不同部门就业具有不同的冲击效应;(2)与政府支出有关的消息冲击对于我国劳动力市场以及宏观经济的冲击效应大于“惊喜”冲击;(3)与政府生产性支出有关的消息冲击和“惊喜”冲击的动态效应大于与政府消费性支出有关的消息冲击和“惊喜”冲击。因此,引导民众形成正确的预期,依据我国的现实情况建立适当的政府支出规则并依据政府支出规则行事,将有利于发挥与政府支出有关的消息冲击的积极作用,进而通过政府支出调整形成的消息冲击,实现劳动力市场的稳定。
简介:为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果.此外,在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛.数值实验结果表明,所提出的算法可以有效地恢复图像,在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法.
简介:为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果.此外,在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛.数值实验结果表明,所提出的算法可以有效地恢复图像,在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法.更多还原