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Mueller-Stokes-Jones 微积分：在 Mueller、Stokes 和 Jones 矩阵中的应用及极化相关知识...

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简介：
本文章探讨了Mueller矩阵、Stokes矢量和Jones矢量在微积分理论框架下的应用，深入剖析了光学领域中关于光的偏振现象及相关数学工具的知识。 该软件包提供了评估涉及偏振光通过各种偏振元件（如偏振器、延迟器、衰减器、波片等）传输问题的功能。它基于H. Mueller 和 GG Stokes 为部分偏振光开发的微积分，并采用RC Jones 的方法用于全偏振光。有关一些演示代码，请参阅 mueller_stokes_example.m 和 jones_example.m 文件。

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  • Mueller-Stokes-Jones 微积分：在 Mueller、Stokes 和 Jones 矩阵中的应用及极化相关知识...
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    本文章探讨了Mueller矩阵、Stokes矢量和Jones矢量在微积分理论框架下的应用，深入剖析了光学领域中关于光的偏振现象及相关数学工具的知识。 该软件包提供了评估涉及偏振光通过各种偏振元件（如偏振器、延迟器、衰减器、波片等）传输问题的功能。它基于H. Mueller 和 GG Stokes 为部分偏振光开发的微积分，并采用RC Jones 的方法用于全偏振光。有关一些演示代码，请参阅 mueller_stokes_example.m 和 jones_example.m 文件。
     
  • Matlab中线性偏振片Mueller矩阵的计算代码
    优质
    本段代码用于在MATLAB环境中计算线性偏振片的Mueller矩阵，适用于光学系统分析与设计中的偏振光特性研究。 用于偏振测量的一段小程序。计算线性偏振片的Mueller矩阵，用Matlab编写。纯属自己留档使用，估计没多少人会用到这个东西的。如果有需要的话也可以私信联系，毕竟这个计算方向偏小众。
     
  • Viola-Jones-Face_Detection：在Python中的人脸检测Viola-Jones实现。此项目仅使用Py...
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    本项目采用Python语言基于Viola-Jones算法实现人脸检测功能，适用于初学者理解和实践计算机视觉中的基础概念和技术。 中提琴琼斯脸部检测视频很好地解释了人脸检测的概念，并能帮助您理解其实现方式。 对于训练过程（可以跳过此部分）：所有数据已经包含在train_posf和train_negf文件中，其中前者是面部图像数据集，后者是非面部图像数据集。这些提取的正面和负面样本可用于使用Haar特征来训练分类器，具体步骤如下： 1. 提取“ train_posf”和“ train_negf”文件。 2. 运行“ haar_features.py”，以从每个正负样本中提取所有可能的Haar特征值。 3. 使用threshold_optimization.py获取每个弱分类器（即单个Haar特征）的最佳阈值。 4. 最后，运行“ ada_boost.py”来获得最相关的弱分类器集合，在对正面和负面图像进行分类时能产生最小误差。
     
  • 关于Stokes矢量变换的Matlab应用
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    本文介绍了如何使用MATLAB进行Stokes矢量变换的应用研究，探讨了在偏振光学领域中Stokes参数表示法及其矩阵运算的具体实现方法。 在光通信研究中，将光信号用斯托克斯空间（Stokes space）表示是一种很有帮助的方法。
     
  • Jones and J. Mary Jones ...
    优质
    《Elementary Number Theory》由Gareth A. Jones和J. Mary Jones合著，作为SUMS系列的一部分，该书深入浅出地介绍了数论的基本概念与定理，适合数学专业学生及爱好者阅读。 SUMS08 Elementary Number Theory by Gareth A. Jones and J. Mary Jones (1998).zip
     
  • 矩阵微分计算及其在统计学中的应用...
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    本文探讨了矩阵微分的基本概念与核心算法，并深入分析其在统计学领域的具体应用，为相关研究提供了理论和技术支持。 长期以来一直存在对一本专为计量经济学家和统计学家编写的、全面且统一地介绍矩阵微分演算的书籍的需求。本书正是为了满足这一需求而编写。它可以作为经济学计量专业本科生和研究生的教学用书，也可以供从事实际工作的计量经济学者参考使用。数学统计学家和心理测量学家也会在书中找到他们感兴趣的内容。
     
  • 矩阵微分计算及其在统计学中的应用...
    优质
    本文探讨了矩阵微分的基本理论与技巧，并展示了其在解决统计学中复杂优化问题和推导参数估计公式时的应用价值。 该书介绍了矩阵微分原理及其在经济学中的应用。
     
  • 矩阵微分计算及其在统计学中的应用...
    优质
    本文探讨了矩阵微分的基本理论和技巧，并深入分析其在统计学领域如最大似然估计等的应用，为相关研究提供数学工具。 矩阵求导与积分理论对于从事机器学习的研究者来说非常有用。
     
  • 矩阵微分计算及其在统计学中的应用...
    优质
    本文探讨了矩阵微分的基本理论，并深入分析其在复杂统计模型与机器学习算法优化问题中的实际应用价值。 以下是修订后的段落： 第15章 最大似然估计 1. 引言 . . . . . . . . 351 2. 最大似然法（ML）概述 . . . 351 3. 多元正态分布的最大似然估计 352 4. 对称性：隐式与显式的处理方法比较 354 5. 正定性的处理方式 355 6. 信息矩阵 356 7. 具有不同均值的多元正态分布的最大似然估计 . . . . . . . 357 8. 多元线性回归模型 358 9. 错误变量模型 361 10. 正态误差下的非线性回归模型 364 11. 特殊情况：均值和方差参数的功能独立处理 . . . . . . . 365 12. 定理6的推广 366 附录题: 368 参考文献:. .. ... ....... 370 第16章 同时方程估计 1. 引言 . . . 371 2. 同时机模型概述 371 3. 标识问题 373 4. 只有B和Γ上的线性约束的标识 375 5. B，Γ 和Σ 上的线性约束的标识 . . . . . . 375 6. 非线性约束 377 7. 全信息最大似然估计（FIML）：一般情况的信息矩阵 378 8. FIML: 特殊情况下渐近方差矩阵的推导 . . . 380 9. 极大似然限制性信息法(LIML) :一阶条件 383 10. LIML：信息矩阵 386 11. LIML: 渐近方差矩阵的推导 388 参考文献:. . ... ....... 393
     
  • DesignProjection.rar_压缩感知的交替投影与优化_感知矩阵及矩阵相关性的改进
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    本研究探讨了压缩感知中的交替投影技术及其优化，特别关注感知矩阵和其相关性改进的方法。通过这些改进，可以有效提升信号恢复质量和算法效率。 该程序实现了压缩感知理论中的矩阵优化。在压缩感知理论中，采样矩阵与稀疏矩阵的相关性越低越好。此代码采用交替投影的方法来实现采样矩阵的优化，有效降低了它们之间的相关性。