g*s
2 楼
有一个问题一直有点糊涂，想请教各位。我们知道信号的自相关矩阵是Hermitian的。那
么任意一个Hermitian矩阵可以看成或者表示成信号的相关矩阵吗？
么任意一个Hermitian矩阵可以看成或者表示成信号的相关矩阵吗？
n*m
3 楼
Journal of Economic Dynamics and Control or Computational Economics. If your
paper is short, you may also try Economics Letters.
paper is short, you may also try Economics Letters.
j*a
4 楼
positive semi-definite bah.
。那
【在 g******s 的大作中提到】
: 有一个问题一直有点糊涂，想请教各位。我们知道信号的自相关矩阵是Hermitian的。那
: 么任意一个Hermitian矩阵可以看成或者表示成信号的相关矩阵吗？
。那
【在 g******s 的大作中提到】
: 有一个问题一直有点糊涂，想请教各位。我们知道信号的自相关矩阵是Hermitian的。那
: 么任意一个Hermitian矩阵可以看成或者表示成信号的相关矩阵吗？
D*y
5 楼
Journal of Economic Dynamics & Control
Economic Letters
Game & Economic Behavior
Computational Economics
European Journal of Operational Research
Journal of Economic Behavior & Organization
Information Sciences
Decision Support System
There are also some relative papers show up at AER, Econometrica, JPE,JTE.
topics:
game theory
Auction
Stock market
social network
......
You could start from "Handbook of Computational Economics, Volume 2"
There are also some review papers on JDEC.
【在 m****s 的大作中提到】
: 有哪些研究topics？
Economic Letters
Game & Economic Behavior
Computational Economics
European Journal of Operational Research
Journal of Economic Behavior & Organization
Information Sciences
Decision Support System
There are also some relative papers show up at AER, Econometrica, JPE,JTE.
topics:
game theory
Auction
Stock market
social network
......
You could start from "Handbook of Computational Economics, Volume 2"
There are also some review papers on JDEC.
【在 m****s 的大作中提到】
: 有哪些研究topics？
g*s
6 楼
这个当然，因为这是自相关矩阵的必要条件。那么，如果满足了semi-positive defini
te，如何去证明它可以表示成x*x^H,或者构造信号向量x呢？感觉这个问题似乎不难，但
是仔细想起来好像又没那么简单。
【在 j******a 的大作中提到】
: positive semi-definite bah.
:
: 。那
te，如何去证明它可以表示成x*x^H,或者构造信号向量x呢？感觉这个问题似乎不难，但
是仔细想起来好像又没那么简单。
【在 j******a 的大作中提到】
: positive semi-definite bah.
:
: 。那
l*o
7 楼
Hi, are you a phd in machine learning? Hi, were you a phd in machine
learning? I got a master in machine learning as well.
learning? I got a master in machine learning as well.
Y*r
8 楼
EVD
defini
，但
【在 g******s 的大作中提到】
: 这个当然，因为这是自相关矩阵的必要条件。那么，如果满足了semi-positive defini
: te，如何去证明它可以表示成x*x^H,或者构造信号向量x呢？感觉这个问题似乎不难，但
: 是仔细想起来好像又没那么简单。
defini
，但
【在 g******s 的大作中提到】
: 这个当然，因为这是自相关矩阵的必要条件。那么，如果满足了semi-positive defini
: te，如何去证明它可以表示成x*x^H,或者构造信号向量x呢？感觉这个问题似乎不难，但
: 是仔细想起来好像又没那么简单。
D*y
9 楼
其实不建议搞这个方向，路不好走
【在 m****s 的大作中提到】
: 有哪些研究topics？
【在 m****s 的大作中提到】
: 有哪些研究topics？
f*g
10 楼
如果Hermitian而且semi-positive definite的话，就可以是自相关矩阵。
如果矩阵C满足以上条件，C可分解为N^H×N (矩阵N与它的厄米共厄的积）。
如果x是一个随机向量，其每个分量都是独立的而且平均值为零，标准偏差为1，那么 y
=Nx 的自相关就是C。
如果矩阵C满足以上条件，C可分解为N^H×N (矩阵N与它的厄米共厄的积）。
如果x是一个随机向量，其每个分量都是独立的而且平均值为零，标准偏差为1，那么 y
=Nx 的自相关就是C。
g*s
11 楼
谢谢，明白了！
y
【在 f*****g 的大作中提到】
: 如果Hermitian而且semi-positive definite的话，就可以是自相关矩阵。
: 如果矩阵C满足以上条件，C可分解为N^H×N (矩阵N与它的厄米共厄的积）。
: 如果x是一个随机向量，其每个分量都是独立的而且平均值为零，标准偏差为1，那么 y
: =Nx 的自相关就是C。
y
【在 f*****g 的大作中提到】
: 如果Hermitian而且semi-positive definite的话，就可以是自相关矩阵。
: 如果矩阵C满足以上条件，C可分解为N^H×N (矩阵N与它的厄米共厄的积）。
: 如果x是一个随机向量，其每个分量都是独立的而且平均值为零，标准偏差为1，那么 y
: =Nx 的自相关就是C。
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