Existing LDA uses the transform matrix that maximizes distance between classes. So we have to convert from an image to one-dimensional vector as training vector. However, in 2D-LDA, we can directly use two-dimensional image itself as training matrix, so that the classification performance can be enhanced about 20% comparing LDA, since the training matrix preserves the spatial information of two-dimensional image. However 2D-LDA uses same calculation schema for transformation matrix and therefore both LDA and 2D-LDA has the heteroscedastic problem which means that the class classification cannot obtain beneficial information of spatial distances of class clusters since LDA uses only data correlation-based covariance matrix of the training data without any reference to distances between classes. In this paper, we propose a new method to apply training matrix of 2D-LDA by using WPS-LDA idea that calculates the reciprocal of distance between classes and apply this weight to between class scatter matrix. The experimental result shows that the discriminating power of proposed 2D-LDA with weighted between class scatter has been improved up to 2% than original 2D-LDA. This method has good performance, especially when the distance between two classes is very close and the dimension of projection axis is low.
In this work, we characterize some matrix classes concerning the Binomial sequence spaces br,s∞ and br,sp, where 1 ≤ p < ∞. Moreover, by using the notion of Hausdorff measure of noncompactness, we characterize the class of compact matrix operators from br,s0, br,sc and br,s∞ into c0, c and ℓ∞, respectively.
The classes of Reverse Jacket matrix [RJ]$_{N}$ and the corresponding Restclass Reverse Jacket matrix ([RRJ]$_{N}$) are defined;the main property of [RJ]$_{N}$ is that the inverse matrices of them can be obtained very easily and have a special structure. [RJ]$_{N}$ is derived from the weighted hadamard Transform corresponding to hadamard matrix [H]$_{N}$ and a basic symmertric matrix D. the classes of [RJ]$_{2}$ can be used as a generalize Quincunx subsampling matrix and serveral polygonal subsampling matrices. In this paper, we will present in particular the systematical block-wise extending-method for {RJ]$_{N}$. We have deduced a new orthorgonal matrix $M_{1}$.mem.[RRJ]$_{N}$ from a nonorthogonal matrix $M_{O}$.mem.[RJ]$_{N}$. These matrices can be used to develop efficient algorithms in IMT2000 signal processing, multidimensional subsampling, spectrum analyzers, and signal screamblers, as well as in speech and image signal processing.gnal processing.g.
A parallel flats fraction for the $3^n$ factorial is symbolically written as $At=C=(C_1 C_2 \cdots C_f)$ where C is a rxf matrix and A is rxn matrix with rank r. It is shown that the set of all possible parallel flats fraction C for a given A and given size can be partitioned into equivalence classes. The number of those classes are enumerated in general.
We study the solvability of the Fermat's matrix equation in some classes of 2-by-2 matrices. We prove the Fermat's matrix equation has infinitely many solutions in a set of 2-by-2 positive semidefinite integral matrices, and has no nontrivial solutions in some classes including 2-by-2 symmetric rational matrices and stochastic quadratic field matrices.
The main object of this study is to introduce the spaces $c_0({\hat{F}^q)$ and $c({\hat{F}^q)$ derived by the matrix ${\hat{F}^q$ which is the multiplication of Riesz matrix and Fibonacci matrix. Moreover, we find the 𝛼-, 𝛽-, 𝛾- duals of these spaces and give the characterization of matrix classes (${\Lambda}({\hat{F}^q)$, Ω) and (Ω, ${\Lambda}({\hat{F}^q)$) for 𝚲 ∈ {c0, c} and Ω ∈ {ℓ1, c0, c, ℓ∞}.
We give the characterizations of the classes of matrix trans-formations ($m(\phi),{\ell}_p$), ($n(\phi),{\ell}_p$) ([5, Theorem 2]), (${\ell}_p,m(\phi)$) ([5, Theorem 1]) and (${\ell}_p,n(\phi)$) for $1{\leq}p{\leq}{\infty}$, establish estimates for the norms of the bounded linear operators defined by those matrix transformations and characterize the corresponding subclasses of compact matrix operators.
Let F be a non-trivial non-Archimedian field. The sequence spaces $\Gamma\;(F)\;and\;{\Gamma}^{\ast}(F)$ were defined and studied by Soma-sundaram[4], where these spaces denote the spaces of entire and analytic sequences defined over F, respectively. In 1997, these spaces were generalized by Mursaleen and Qamaruddin[1] by considering an arbitrary sequence $U\;=\;(U_k),\;U_k\;{\neq}\;0 \;(\;k\;=\;1,2,3,{\cdots})$. They characterized some classes of infinite matrices considering these new classes of sequences. In this paper, we further generalize the above mentioned spaces and define the spaces $\Gamma(u,\;F,\;{\Delta}),\;{\Gamma}^{\ast}(u,\;F,\;{\Delta}),\;l_p(u,\;F,\;{\Delta})$), and $b_v(u,\;F,\;{\Delta}$). We also study some matrix transformations on these new spaces.
Suppose that $T=\(\array{A&0\\U&B}\)$ is a formal triangular matrix ring, where A and B are rings and U is a (B, A)-bimodule. Let ℭ1 and ℭ2 be two classes of left A-modules, 𝔇1 and 𝔇2 be two classes of left B-modules. We prove that (ℭ1, ℭ2) and (𝔇1, 𝔇2) are admissible balanced pairs if and only if (p(ℭ1, 𝔇1), h(ℭ2, 𝔇2) is an admissible balanced pair in T-Mod. Furthermore, we describe when ($P^{C_1}_{D_1}$, $I^{C_2}_{D_2}$) is an admissible balanced pair in T-Mod. As a consequence, we characterize when T is a left virtually Gorenstein ring.
A parallel flats fraction for the $3^n$ design is defined as union of flats ${t}At=c_i(mod 3)}, i=1,2,\cdots, f$ and is symbolically written as At=C where A is rank r. The A matrix partitions the effects into n+1 alias sets where $u=(3^{n-r}-1)/2. For each alias set the f flats produce an ACPM from which a detection matrix is constructed. The set of all possible parallel flats fraction C can be partitioned into equivalence classes. In this paper, we develop some properties of a detection matrix and C.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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