نرمال
در نشریات گروه ریاضی-
در این مقاله، عملگرهای شرطی وزن دار را روی فضای نیم- هیلبرت $L^{2}(\Sigma)$ بررسی می کنیم، سپس شرایط لازم و کافی برای خودالحاقی، ایزومتری بودن و نرمال بودن این نوع عملگرها را با استفاده از ویژگی های عملگر امید شرطی روی این فضا مشخص می کنیم. همچنین نمایش ماتریسی معکوس مور-پنروز این نوع عملگرها را نیز ارائه خواهیم داد. در پایان مثال هایی را در رابطه با برخی نتایج ارائه می دهیم.کلید واژگان: فضای نیم هیلبرت، عملگر امید شرطی، خودالحاقی، نرمالIn this paper, we discuss matrix theoretic characterization for weighted conditional operators by properties of conditional expectation operator in some operator classes on $L^{2}(\Sigma)$-semi-Hilbertian space such as self-adjoint, isometry and normal classes of these type operators on this space. Also, we consider the matrix representation of the Moore-Penrose inverse for these types of operators. We also gave examples to show our results.Keywords: Conditional Expectation Operator, Semi-Hilbert, Space, Self Adjoint, Normal Operator
-
در این مقاله نخست به معرفی عملگر امید شرطی پرداخته، سپس رده های کلاسیک را برای عملگرهای ترکیبی و ترکیبی وزن دار مرور می کنیم. رده های زیادی از عملگرها روی فضای هیلبرت وجود دارند، به طوری که ضعیف تر از رده عملگرهای هیپونرمال هستند، مانند عملگرهای - هیپونرمال، - شبه هیپونرمال، - پارانرمال، نرمالویید و غیره، در این مقاله از دیدگاه نظریه اندازه، عملگرهای از نوع ترکیبی، ترکیبی وزن دار، الحاقی عملگرهای ترکیبی وزن دار و تبدیلات آلوثگ تعمیم یافته وابسته به آنها را روی فضای در نظر گرفته و شرایط لازم و کافی برای تعلق این نوع عملگرها به هرکدام از رده های بالا بیان می شود. هم چنین زیرنرمال بودن عملگرهای ترکیبی و ترکیبی وزن دار نیز بررسی می شود. در پایان با ارایه مثال هایی متنوع، نشان می دهیم که عملگرها این رده ها را تفکیک می کنند.
کلید واژگان: عملگرهای ترکیبی، امید شرطی، نرمال، زیرنرمال، هیپونرمال، ضعیف هیپونرمالIntroductionIn 1976, A. Lambert characterized subnormal weighted shifts. Then he studied hyponormal weighted composition operators on in 1986 and in 1988 subnormal composition operators studied again by him. Recently, A. Lambert, et al., have published an interesting paper: Separation partial normality classes with composition operators (2005). In 1978, R. Whitley showed that a composition operator is normal if and only if essentially. Normal and quasinormal weighted composition operators were worked by J.T. Campbell, et al. in 1991. In 1993, J.T. Campbell, et al. worked also seminormal composition operators. Burnap C. and Jung I.B. studied composition operators with weak hyponormality in 2008.
Material and methodsLet be a complete -finite measure space and be a complete -finite measure space where is a subalgebra of . For any non-negative -measurable functions as well as for any , by the Radon-Nikodym theorem, there exists a unique -measurable function such that for all As an operator, is a contractive orthogonal projection which is called the conditional expectation operator with respect For a non-singular transformation again by the Radon-Nikodym theorem, there exists a non-negative unique function such that The function is called Radon-Nikodym derivative of with respect . These are two most useful tools which play important roles in this review. For a non-negative finite-valued - measurable function and a non-singular transformation the weighted composition operator on induced by and is given by , where is called the composition operator on . is bounded on for if and only if
Results and discussionIn this paper, we review some known classes of composition operators, weighted composition operators, their adjoints and Aluthge transformations on such as normal, subnormal, normaloid, hyponormal, -hyponormal, -quasihyponormal, -paranormal, and weakly hyponormal, Furthermore, miscellaneous examples are given to illustrate that weighted composition operators lie between these classes. We discuss from the point of view of measure theory and all results depend strongly to the Radon-Nikodym derivative and the conditional expectation operator with their various types. Hence we study their fundamental properties in sections 1 and 2. Then, we review some results by A. Lambert, D.J. Harringston, R. Whitley, J.T. Campbell and W.E. Hornor.
Conclusion
According to the given miscellaneous examples in the final section, we can conclude that composition and weighted composition operators lie between these classes.
*The formulas not displayed correctly.
Keywords: Composition operators, Conditional expectation, Normal, Subnormal, Hyponormal, Weakly hyponormal -
تحلیل پوششی داده ها (DEA) یک روش ریاضی برای بررسی عملکرد واحدهای تحت تصمیم گیری (DMU) می باشد. در نظریه ی کلاسیک DEA برای ارزیابی عملکرد یک سازمان فرض بر این است که داده های ورودی و خروجی به صورت قطعی می باشند. در حالی که در دنیای واقعی اغلب ورودی و خروجی ها مبهم و تصادفی می باشند. توزیع نرمال یک توزیع پیوسته است که با توجه به ویژگی هایش از اهمیت ویژه ای در آمار برخوردار است. در بسیاری از موارد فرض شده است که داده های تصادفی فازی دارای توزیع متقارن نرمال هستند اما در عمل ممکن است چنین فرضی برقرار نباشد. بنابراین استفاده از توزیع نرمال منجر به نتیجه گیری غلط خواهد شد. در این مقاله مدل DEA تصادفی فازی را در حالت امکان در حضور توزیع چوله نرمال مورد بررسی قرار داده ایم. این روش در یک حالت خاص روش های قبلی را شامل می شود. در نهایت مدل بیان شده را در یک مثال عددی نشان داده ایم.کلید واژگان: تحلیل پوششی داده ها، واحد تصمیم گیری، توزیع چوله، نرمال، متغیر تصادفی فازیData envelopment analysis (DEA) is a mathematical method to evaluate the performance of decision-making units (DMU). In the performance evaluation of an organization based on the classical theory of DEA, input and output data are assumed to be deterministic, while in the real world, the observed values of the inputs and outputs data are mainly fuzzy and random. A normal distribution is a continuous distribution which is extremely important in statistics because of its behavior.It is assumed in most cases that fuzzy random data are normally distributed, while such an assumption may not hold in practice. Therefore, using the normal distribution leads to erroneous conclusions. In the present study, we investigated DEA fuzzy random model under condition of probability -possibility, in the presence of a skew-normal distribution.In other words, this method embraced the previous methods in a specific state. Finally, a set of numerical example is presented to demonstrate the efficacy of procedure and algorithm.Keywords: Data Envelopment Analysis, Decision Making Unit, Skew-Normal distribution, Fuzzy random variable
-
با بکارگیری برنامه (DMU) روشی ناپارامتری برای تعیین کارایی واحد های تصمیم گیرنده (DEA) تحلیل پوششی داده ها ریزی ریاضی است. در اغلب تحقیقات گذشته در تحلیل پوششی داده ها با داده های تصادفی و غیرقطعی، فرض بر این یوده که توزیع احتمالی متغیرهای ورودی و خروجی نرمال است اما در مسایل کاربردی ممکن است این فرض برقرار نباشد. بنابراین، بکارگیری توزیع نرمال منجر به نتیجه گیری غلط و تصمیم گیری اشتباده خواهد شد. توزیع چوله- نرمال یکی از توزیعهای مهم در آمار و احتمال است. این توزیع تعمیم یافته توزیع نرمال است که نامتقارن بوده و خواصی مشابه توزیع نرمال دارد. در تصادفی برای اندازه گیری کارایی تصادفی واحدهای تصمیم گیرنده با فرض چوله- نرمال بودن داده های BCC این مقاله، مدل ورودی و خروجی ارایه شده است. به علاوه نشان داده شده که مدل پیشنهادی در برگیرنده ی مدلی با توزیع نرمال نیزاست. در پایان، این مدل برای اندازه گیری کارایی 2 5 شعبه از یک بانک به کار گرفته شده است.کلید واژگان: تحلیل پوششی داده ها، برنامه ریزی درجه دوم، توزیع چوله، نرمال، توزیع چوله نرمال بستهData envelopment analysis (DEA) is a nonparametric approach to evaluate the efficiency of decision making units (DMU) using mathematical programming techniques. Almost, all of the previous researches in stochastic DEA have been used the stochastic data when the inputs and outputs are normally distributed. But, this assumption may not be true in practice. Therefore, using a normal distribution will be lead to wrong results. The skew-normal (SN) distribution is one of the important distribution in statistics. The SN distribution is an asymmetric distribution which has similar properties to a normal distribution and it can be extended to the normal distributions. In the present study, a stochastic BCC model was proposed for measuring the stochastic efficiency of DMUs with inputs and outputs having Skew- Normal (SN) distribution. Moreover, it is shown that this model encompasses the BCC model assuming the normality of data as well. The proposed model in measuring the efficiency of a bank's 25 branches is used.Keywords: Data Envelopment Analysis, Quadratic programming, Efficiency, Skewnormal distribution, Closed skew, normal distribution
-
تحلیل بیزی مدل های شکنندگی در بررسی داده های بقا طولانی مدتدر تحلیل داده های بقا طولانی مدت دو دسته از مدل ها با نام مدل های شفایافته آمیخته و ناآمیخته ارائه شده اند. از آنجایی که استفاده از مدل های شفایافته آمیخته در رویکرد بیزی دارای معایبی است، از جمله می توان به عدم اطمینان از شناسایی پذیری بودن پارامترهای واقعی جامعه و همچنین ایجاد توزیع پسین ناسره به دلیل عدم انتخاب توزیع های پیشین مناسب اشاره کرد. لذا در رویکرد بیزی از مدل های ناآمیخته استفاده می شود. از طرفی به دلیل عدم توانایی در اندازه گیری تمامی عامل های تاثیرگذار بر بقا بیماران، مدل های شکنندگی در تحلیل بقا ارائه شده اند. در مدل های شفایافته ناآمیخته ین (2005) اولین بار دو نوع از مدل های شکنندگی را ارائه نمود. در این مقاله با ادغام دو مدل شکنندگی ارائه شده توسط یین، دو مدل شکنندگی جدید ارائه می کنیم و برازش بهتر آن ها را به مدل های ارائه شده توسط یین در یک مجموعه داده حاصل از بقا بیماران لوکمی نشان می دهیم. برای برآورد پارامترها از رویکرد بیزی سلسله مراتبی استفاده می شود. تابع درستنمایی بر اساس تابع خطر نمایی تکه ای و توزیع شکنندگی لگ-نرمال تعیین می گردد و برآورد مشخصات توزیع های پسینی با به کارگیری روش های مونت کارلوی زنجیر مارکوفی به دست می آیند. بر اساس معیار برازش اطلاع انحرافی برتری مدل های ارائه شده به مدل های یین مورد تایید قرار می گیرد.
کلید واژگان: بقا طولانی مدت، مدل شفایافته ناآمیخته، شکنندگی لگ، نرمال، رویکرد بیزیBayesian Analysis of Frailty Models in Long-term SurvivorsIn the survival analysis with long term survivors، there are two classes of Models: Mixture Cure Model and Non-Mixture Cure Model. Whereas using the Mixture Cure model have some disadvantage such as uncertainly in identifiability of true parameter and when we use non informative uniform prior distribution for coefficient variation، the posterior distribution would be improper the Bayesian approach، we used the non-mixture cure model. Also there are a lot of immeasurable factors have effect on the survival probability then introduced the frailty in the survival analysis. In the non-mixture cure model Yin (2005) introduced the frailty. In this paper us insertion two definition of frailty and extend two new models. Also we show the better fitness of new models to Yin Models in the data set of leukemia. For estimation the parameter in these models we used the hierarchical Bayesian approach. We construction the likelihood functions based on piecewise exponential distribution and log-normal distribution for frailty distribution. Since the posteriors distribution do not have close form then we use the Markov Chain Monte Carlo methods. Based on the Deviance Information Criteria (DIC) the fitness on the proposal models confirmed.Keywords: Long term survivors, Non, mixture cure model, long, normal Frailty, Bayesian approach
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.