En cualquier caso, en mi área, para C en R, y en otros para R en R, es MU, en su, para mí, la diagonal SO3. Puedes ver mi artículo sobre esto. En cualquier caso, el llamado parámetro espectral, permite la factorización aritmética de tipo múltiple debido a la dualidad en un álgebra de Lie, estoy trabajando en dimensiones finitas. Pero tengo una nueva lógica intuicionista que está incorporando el parámetro y la factorización como auxiliares en el sentido modal de la semántica de auxiliares modales. Pero en la lógica de tipos para algunos lenguajes de programación, todo se trata de escribir y, con suerte, de inferencia de tipos. La factorización y la parametrización se deben incluir en función de los clásicos sobre los que ha preguntado, ya que necesita una cierta cantidad de lógica de apoyo y lógica de pred para moverse al functor en lógica de intuición $ F $, $ T $, y con suerte no más de uno mas. La negación está ahí. Espero haber respondido sus preguntas y haber agregado algunos conocimientos sobre dónde puede estar yendo en ciertos lenguajes lógicos.
¿Cuál es la diferencia entre factorización y parametrización?
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Adivinaré lo que esta pregunta hace
Podemos factorizar un conjunto de datos o matriz en subpartes
Entonces podemos tomar una matriz de 500 × 100 y reducirla a 50 × 20
pero
Es posible que no sepamos a qué tamaño reducirlo
deberia ser
50 × 20? 75 × 25? etc.
así que en cualquier problema de factorización, podemos tener algunos parámetros para elegir
Sin embargo, en ciertos casos, podremos determinar el tamaño óptimo. Aquí hay varias teorías para ayudar, como la teoría de matrices aleatorias y el análisis de arquetipos / prototipos
Una forma real general de resolver esto es incluir los parámetros externos del método directamente en la función de optimización y hacer que el objetivo final sea una función convexa que realice la factorización y determine el número óptimo de factores. Ver, por ejemplo
Avances en NMF convexo: programación lineal
Espero que esto sea hepful
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