加权复合算子

摘要： 本文研究了单位圆盘上Hardy空间中的强连续加权复合算子半群的C1-对称性,这里C1:=Au,v是由u,v诱导的共轭算子,其中u(z)=β,v(z)=αz,|β|=1,|α|=1,并且给出了C1-对称的强连续加权复合算子半群的具体形式.

摘要： 设Y_(I)(N,m,n;K)是第一类Cartan-Hartogs域,Φ是Y_(I)(N,m,n;K)上的全纯自映射,H(Y_(I)(N,m,n;K))是Y_(I)(N,m,n;K)上的全纯函数集合,u∈H(Y_(I)(N,m,n;K)).本文运用Y_(I)(N,m,n;K)上的广义华-矩阵不等式给出了Y_(I)(N,m,n;K)上的Bers型空间上的加权复合算子W_(Φ,μ)的有界性和紧致性的刻画.

摘要： 本文研究了单位圆盘D上的μBergman空间到Zygmund型空间的加权复合算子的有界性和紧性问题.利用泛函分析多复变的方法,获得了单位圆盘上μ-Bergman空间到Zygmund型空间的加权复合算子为有界算子和紧算子的充要条件.

摘要： 设A为圆盘代数,u和Φ是A上的解析函数,刻画了加权复合算子uCΦ从Bloch型空间到圆盘代数的一些范数估计.同时还研究了加权复合算子空间的道路连通性,得知任意2个有界加权复合算子是道路连通的.

摘要： 本文研究了n维Fock空间上加权复合算子TψDθkf:=ψ⋅f(k)。θ关于共轭(Jf)(z)=(C1,0,c)f(z)=cf(z)的复对称性和自伴性,其中θ和ψ是Cn上的两个整函数,k是非负整数,得出了算子TψDθk是J-自伴的等价刻画。此外,我们还给出了TψDθk是厄米特算子的充要条件。

摘要： 该文研究了单位球Hardy空间上非自同构线性分式加权复合算子的交换子.首先给出加权复合算子的交换子公式.然后根据线性分式映射的三种类型刻画交换子的紧性.最后得到当线性分式映射为抛物型时,交换子是紧的.

摘要： Bergman空间上的算子理论是函数空间与算子理论的重要内容。利用Volterra算子、加权复合算子、微分算子之间的关系,用一种全新的方法简捷地刻画了一般加权Bergman空间上广义Volterra算子的有界性和紧性,拓展了相关的结论。文中的方法极大地简化了经典的证明,对相关算子的研究有一定的启发。

摘要： 基于复分析和算子理论技巧,运用泛函分析与调和分析的方法刻画了Bloch型空间到对数Bloch空间和小对数Bloch空间的加权复合算子Tu,Φ的有界性与紧性特征,并获得了该加权复合算子Tu,Φ为有界与紧的充要条件,通过不同的α取值范围得到不同的充要条件,其中u为单位圆盘上的解析函数,Φ为D上的解析自映射.

摘要： 基于复分析和算子理论技巧,运用泛函分析与调和分析的方法刻画了Bloch型空间到对数Bloch空间和小对数Bloch空间的加权复合算子Tu,Φ的有界性与紧性特征,并获得了该加权复合算子Tu,Φ为有界与紧的充要条件,通过不同的α取值范围得到不同的充要条件,其中u为单位圆盘上的解析函数,Φ为D上的解析自映射。

摘要： 本发明公开了一种基于复合算子的异源图像匹配方法。首先，采用一种改进的Harris边缘提取算子，分别获取可见光图像和红外图像的边缘图像；其次，对可见光图像和红外图像的边缘采用SURF算子提取特征点，并建立特征描述向量；第三，提出一种改进的最近次邻近原则，利用欧式距离度量特征点之间的相似性提取匹配对，并计算所有匹配点对的平均欧式距离以及方差，根据方差大小设定阈值，剔除错误匹配点对，实现粗匹配；最后，采用一种基于神经网络梯度下降法，对所有粗匹配点对进行拟合得到函数模型，计算所有粗匹配点对与函数模型的误差，剔除误差大的匹配点对，得到精确匹配结果。

摘要： 本发明涉及一种基于HOG特征融合算子的物体六维度位姿信息联合测量方法，包括下列步骤：搭建实物测量环境：利用六维度物体位置与姿态控制平台，完成实物环境搭建工作，将满足实际需求的测量模型与所述平台进行有效结合与固定，利用黑白棋盘格作为特征标识物，并将特征标识物贴放于实物模型表面，完成实物测量环境搭建；制作神经网络训练集；提取特征标识物方向梯度直方图特征HOG；基于keras神经网络框架搭建训练网络；将神经网络与特征标识物HOG特征融合；基于keras神经网络框架，进行测试程序构建。

摘要： 本发明提供了一种融合算子的多工序制造质量损失预测O‑GERT方法，包括：将输入类型和输出类型进行排列组合构成不同逻辑功能的网络节点，构建GAN网络；将GAN网络转化成O‑GERT网络；在O‑GERT网络中设计算子，运用不同网络结构的运算规则简化O‑GERT网络，使O‑GERT网络中不再含有任何算子为止。运用信号流图理论与梅森公式求解O‑GERT网络；运用O‑GERT网络预测整个产品或者部分连续工序的质量损失。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种可视化拖拽式的复合算子实现方法，设定好的执行逻辑用于根据用户需求通过简单的前端操作修改参数，复合算子的流程块可以再次拖入复合算子，用于完成自定义的复杂流程。与现有技术相比，本发明的一种可视化拖拽式的复合算子实现方法，将原有复杂流程能够通过该复合算子实现自定义拆分、拼接，从而模块化原有的流程，前端展现时突出主干。此外通过复合算子，可实现非复合算子流程无法完成的循环、判断等逻辑。

摘要： 本发明公开了一种基于复合算子的异源图像匹配方法。首先，采用一种改进的Harris边缘提取算子，分别获取可见光图像和红外图像的边缘图像；其次，对可见光图像和红外图像的边缘采用SURF算子提取特征点，并建立特征描述向量；第三，提出一种改进的最近次邻近原则，利用欧式距离度量特征点之间的相似性提取匹配对，并计算所有匹配点对的平均欧式距离以及方差，根据方差大小设定阈值，剔除错误匹配点对，实现粗匹配；最后，采用一种基于神经网络梯度下降法，对所有粗匹配点对进行拟合得到函数模型，计算所有粗匹配点对与函数模型的误差，剔除误差大的匹配点对，得到精确匹配结果。

摘要： 本发明的一种基于异构协同计算核心的融合算子设计与实现方法，异构协同计算核心包括通用计算核心、卷积专用计算核心，通用计算核心将数据进行分块处理；通用计算核心对第一分块进行预处理计算；卷积专用计算核心依据S2中第一分块的预处理结果进行卷积计算；之后，通用计算核心对第二分块进行预处理；通用计算核心依据第一分块的卷积计算结果，对第一分块进行后处理运算获得第一结果块，并将第一结果块返回内存，之后，通用计算核心对第三分块进行预处理，并将第三分块的预处理结果映射到卷积专用计算核心；卷积专用计算核心依据第二分块的预处理结果卷积计算，至全部分块处理完成、结果块全部进行存储。该方法将计算进行并行流水分配，通过不同计算核心的并行执行，减少计算的时间。

摘要： 本发明具体公开了基于高斯映射和混合算子改进象群算法的目标分群方法，包括(1)利用高斯混沌序列初始化种群，提升初始种群的多样性和遍历性；(2)采用随机游走算子和变异算子更新种群中的个体位置，提升算法的全局探索能力和局部开发能力；(3)比较每一代个体的适应度，择优保留，找到对于实际问题的解决方案；(4)根据各样本与聚类中心之间的距离关系，将所有样本划分至所属的簇中，使目标分群的收敛速度和寻优精度都得到了提高，对于解决单峰和多峰问题具有更好的实际效果有益效果。

摘要： 本发明提供基于多尺度块LBP算子无鬼影多曝光图像融合算法，涉及图像处理技术领域。针对动态场景下的多曝光图像序列，多尺度块LBP算子被用于亮、暗区域的局部纹理提取和运动目标引起的鬼影去除。在此基础上，进一步提出了一种新的亮度自适应方法，使融合图像具有较好的可视性。在构建权重图之后，使用快速引导滤波器对不连续和含有噪声的初始权重图进行细化，最后的融合过程采用金字塔分解和重建的方法。

摘要： 本申请提供一种的基于芯片的融合算子处理方法、装置及相关产品，具体应用于数据处理技术领域。方案包括：从芯片的存储装置上按照顺序依次将矩阵单元加载到芯片上的计算装置上，矩阵单元是按照预设的矩阵单元维度对目标矩阵进行矩阵拆分获得的；采用计算装置迭代计算每一个矩阵单元的归一化分母并求和，并确定每一个矩阵单元的TopK值并迭代处理，直至得到目标矩阵中全部矩阵单元的归一化分母之和以及目标矩阵对应的TopK值；采用计算装置根据目标矩阵对应的TopK值，计算每个TopK值的归一化分子；采用计算装置根据目标矩阵对应的归一化分母之和及每个TopK值的归一化分子，得到目标矩阵的融合算子的处理结果。

摘要： 本发明涉及计算机数据计算领域，具体涉及到异构计算系统的设计。本发明是通过以下技术方案得以实现的：一种用于异构计算的融合算子设计方法，包含如下步骤：S01、归一化算子划分步骤；在该步骤中，将归一化算子划分成和计算算子与线性缩放算子两个算子，S02、算子融合步骤；依次将所述线性缩放算子、激活算子、卷积算子、所述和计算算子组成一个融合算子。本发明的目的是提供一种用于异构计算的融合算子设计方法和异构计算系统，在保证操作的正确性和操作种类不变的情况下，对算子的融合方式进行全新的设计和拆分，使得大量计算过程的数据交互均在片上进行，优化数据交互的带宽使用效率。