离散时间自主线性网络中的SIR（信号与干扰比）分析
摘要：短封信中，我们通过放松对称性假设和考虑噪音项来改进了[5]中的结果。作者在[5]中从神经网络的角度研究了两个离散时间自主线性系统。在这里，我们考察了以下离散时间自主线性系统：${\mathbf x}(k+1) = {\mathbf A} {\mathbf x}(k) + {\mathbf b}$，其中${\mathbf A}$是任意具有线性独立特征向量的实方阵，其最大特征值是实数且其范数大于1，而向量${\mathbf b}$是常数。使用与[4]和[5]中相同的“SIR”（“信号”对“干扰”比）概念，我们证明了最终的“SIR”等于$\frac{a_{ii}}{\lambda_{max} - a_{ii}}$，其中$i=1, 2, >..., N$，$N$是状态数量，$a_{ii}$是矩阵${\bf A}$的对角元素，而$\lambda_{max}$是具有最大范数的（单个或多个）特征值。
作者：Zekeriya Uykan
论文ID：0903.2292
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2016-11-17