Спектральная Плотность

авторегрессионная спектральная оценка, - оценка спектральной плотности стационарного случайного процесса с дискретным временем такая, что фиксированное число qотвечающих ей автокорреляций низших порядков совпадает с соответствующими эмпирическими автокорреляциями, подсчитанными по данным наблюдений, и при этом удельная энтропия гауссовского случайного процесса со спектральной плотностью оказывается наибольшей возможной. Если из наблюдений известны Nвыборочных значений представляющих собой..

- оценка спектральной плотности стационарного случайного процесса, отвечающая нек-рой фиксированной параметрич. Модели (т. Е. Гипотезе о том, что функция принадлежит определенному семейству спектральных плотностей, описываемых конечным числом параметров). При нахождении С. О. П. Данные наблюдений над процессом используются лишь для оценки неизвестных параметров модели, т. Е. Задача оценивания спектральной плотности здесь сводится к статистич. Задаче оценки параметров. Наиболее широко использу..

последовательность дифференциальных модулей, каждый из к-рых является модулем гомологии предшествующего дифференциального модуля. Обычно рассматривают С. П. Биградуированных (реже градуированных или триградуированных) модулей, к-рые изображают графически в виде наложенных друг на друга таблиц на плоскости. Более общо, рассматривают также С. П. Объектов произвольной абелевой категории (напр., бимодулей, колец, алгебр, коалгебр, алгебр Хопфа и т. Д.). Все известные С. П. Получаются из точных па..

линейных операторов - раздел функционального анализа, изучающий структуру линейного оператора на основании свойств его спектральных характеристик (расположения спектра, поведения резольвенты, асимптотики собственных значений и т. Д.). При этом под описанием структуры оператора может пониматься нахождение эквивалентного ему оператора в фиксированном классе конкретных (часто функциональных) моделей. Определенный способ его восстановления из совокупности более простых операторов (напр., в форме пр..