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J-GLOBAL ID：201702287223026691   整理番号：17A0368911

実対角化可能行列対とその応用をした一般化固有値問題の計算のためのリカレントニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Recurrent neural network for computation of generalized eigenvalue problem with real diagonalizable matrix pair and its applications

著者 (3件)： Wang Xuezhong (School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, PR China) ,  Che Maolin (School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, PR China) ,  Wei Yimin (School of Mathematical Sciences and Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics, Fudan University, Shanghai 200433, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 230-241  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実一般化固有値を持つ実際の対角行列対の左及び右固有ベクトルを計算するためにニューラルネットワークを示し,最大あるいは最小一般化固有値に対応した。ニューラルネットワークの解のための明示的表現を確立し,収束特性を解析した。特異値問題と一般化された特異値問題の計算のための前記ニューラルネットワークを使用する方法を考察した。詳細では,ニューラルネットワークを用いる実マトリックス,最大に対応するまたは最小特異値の左および右特異ベクトルを計算した。最大あるいは最小一般化特異値に対応する行列対の一般化された特異ベクトルをニューラルネットワークにより計算できる。数値例により,この結果は妥当である明らかにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *固有値問題 ,  固有ベクトル ,  *ニューラルネットワーク ,  *固有値 ,  *対角化
準シソーラス用語： 特異ベクトル ,  特異値 ,  対角行列 ,  リカレントニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ニューラルネットワーク ,  一般化固有値 ,  左右固有ベクトル ,  不変部分空間 ,  診断可能な行列対 ,  一般化された特異値 ,  右および左特異ベクトル

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 対角化 ,  行列 ,  応用 ,  一般化 ,  固有値問題 ,  計算 ,  リカレントニューラルネットワーク