Krylov子空间法

书中的基本概念几乎都在其一般形式下来介绍，并通过例子来说明所选择定义的合理性。例如，在叙述任意拓扑空间时，先简要讨论实数直线；而距离空间则在提出一致性问题后才引入；同样，赋范向量空间和Hilbert空

目前机器学习非常火爆，求解大数据和机器学习的数学模型时，经常遇到很多最优化算法读不懂，流行的最优化算法中有对偶上升，乘子法，Split-Begmen，ADMM算法等。这一篇详细解释了SB和乘子法的关系

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Data driven Subspace-based Model Predictive Control by Mardi.it's his PhD. paper, it contains some m

Subspace-based visual tracking algorithm is applied in application

我们基于n个无质量粒子的运动空间中的任何（n-3）维子空间，提出了两种类型的微分形式的一般构造。 第一种是运动空间中的所谓的投射散射形式，而第二种是在n穿孔Riemann球的模空间中定义的，我们称之为

传统的否定选择算法无法有效识别落入到低维子空间的样本，导致算法在高维空间检测性能不佳。为此，提出了面向子空间的否定选择算法（subspace-orientednegativeselectionalgo

介子异常磁矩以及LHCb异常的实验值都指向与介子和电子非普遍耦合的新物理学。 LHCb异常可以通过强制底部和介子具有可观大小来解决，从而解决了LHCb异常问题，这些维度理论使用翘曲的度量标准解决了电弱

针对现有的基于稀疏表示的人脸识别方法没有更新优化选择的原子的问题，提出一种基于子空间追踪的人脸识别方法。在稀疏编码过程中的原子选择步骤中，引入回溯迭代优化思想和多原子选择方案，通过移除可信度较低的原子