平方根信息滤波和平滑方法的简化

Dyer-McReynolds提出的平方根信息滤波(SRIF)得到了广泛的应用,且在应用中也显出优于其它滤波算法的特性。对SRIF算法稍作修改即得Kaminski-Bryson平方根信息平滑(SRIS)。然而该算法计算量很大。本文针对这一问题做了一些工作。在提高或保持原有精度基础上,得到了一种新的简化平方根信息滤波及平滑方法,减少了计算量,缩短了计算时间。这一结论在飞行数据处理的一个实际算例中得到了进一步的证实。

食用油1:1:1绝非完美

近日有食用油生产厂家宣传说其第二代食用调和油达到了饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸、多不饱和脂肪酸比例1:1:1的完美组合 这一产品方向获得了中国营养学会专家的肯定 并阐述说1:1:1的脂肪酸分布对人体健康最为有利。带着疑虑,记者采访了有关专家。

平方根信息滤波、平滑及其简化算法的推广

本文将【1】【2】中平方根信息滤波、平滑及其简化算法作了推广,得到了动态方程含有确定性控制项情形的一般性结论。采用动态规划方法推导了平方根信息滤波、平滑算法,同时用矩阵分析方法得到了简化算法,指出了简化算法具有形式简洁,便于应用、节省计算量的优点。

平方根信息平滑与Rauch平滑的代数等价性

本文推证了平方根信息平滑(SRIS)与Rauch平滑之间的代数等价性。从理论上说明了两种平滑算法的估值和误差方差都相同,从而丰富了文献[1]、[2]中的结论。

利用微分方程求幂级数的和函数

在多数高等数学教材中,ex,sinx的展开式都是利用直接展开法得到的。本文利用微分方程给出了ex,sinx的展开式,这种方法更容易被学生所接受,也可以节省课堂教学的时间。利用微分方程求幂级数的和函数也是考研数学的一个重要知识点。

广义积分中的几个常见错误

在学生学习的过程中由于概念的混淆,广义积分容易被当做定积分,从而导致理解和计算上的一些错误。本文在长期的教学经验总结的基础上,归纳了学生常犯的几个错误,并给出了正确的思路和解法。

样本方差的期望和方差

在具体应用中,计算样本均值珔X与样本方差S2的期望和方差、Xi-珔X与Xj-珔X协方差以及相关系数是很有必要的,本文给出了相应的计算公式,从而提供了一些简便的计算方法。