An Application of Orthogonalization Process to the Theory of Least Squares

Least-squares orthogonalization using semidefinite programming

We consider the problem of constructing an optimal set of orthogonal vectors from a given set of vectors in a real Hilbert space. The vectors are chosen to minimize the sum of the squared norms of the errors between the constructed vectors and the given vectors. We show that the design of the optimal vectors, referred to as the least-squares (LS) orthogonal vectors, can be formulated as a semid...

the analysis of the role of the speech acts theory in translating and dubbing hollywood films

از محوری ترین اثراتی که یک فیلم سینمایی ایجاد می کند دیالوگ هایی است که هنرپیش گان فیلم میگویند. به زعم یک فیلم ساز, یک شیوه متأثر نمودن مخاطب از اثر منظوره نیروی گفتارهای گوینده, مثل نیروی عاطفی, ترس آور, غم انگیز, هیجان انگیز و غیره, است. این مطالعه به بررسی این مسأله مبادرت کرده است که آیا نیروی فراگفتاری هنرپیش گان به مثابه ی اعمال گفتاری در پنج فیلم هالیوودی در نسخه های دوبله شده باز تولید...

an application of fuzzy logic for car insurance underwriting

در ایران بیمه خودرو سهم بزرگی در صنعت بیمه دارد. تعیین حق بیمه مناسب و عادلانه نیازمند طبقه بندی خریداران بیمه نامه براساس خطرات احتمالی آنها است. عوامل ریسکی فراوانی می تواند بر این قیمت گذاری تاثیر بگذارد. طبقه بندی و تعیین میزان تاثیر گذاری هر عامل ریسکی بر قیمت گذاری بیمه خودرو پیچیدگی خاصی دارد. در این پایان نامه سعی در ارائه راهی جدید برای طبقه بندی عوامل ریسکی با استفاده از اصول و روش ها...

An Estimation Of Seasonal GDP Gap In Iran: Application Of Adaptive Least Squares Methods

Vectors — and an Application to Least Squares

This is also called the dot product and written X ·Y . The inner product of two vectors is a number, not another vector. In particular, we have the vital identity ‖X‖2 = 〈X , X〉 relating the inner product and norm. For added clarity, it is sometimes useful to write the inner product in Rn as 〈X , Y 〉Rn . Example: In R4 , if X = (1,2,−2,0) and Y = (−1,2,3,4) , then 〈X , Y 〉 = (1)(−1) + (2)(2)+(−...