?
mmWave SVD-based beamformed MIMO communication systems
Proceedings of the 7th IEEE conference on Consumer communications and networking (CCNC’2010). 2010. P. 834–838.
Язык:
английский
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Спонтанное образование скин-слоя в воде с деформацией ОН-полосы КР вкладом компоненты льда 3200 см-1
Першин С. М., Степанов Е. В., Артемова Д. Г. и др., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2026 Т. 123 № 6 С. 383–390
Открыто спонтанное образование в течение 4 ч скин-слоя дистиллированной воды толщиной до 3 мм при комнатной температуре с новыми свойствами. Обнаружены деформация ОН-полосы комбинационного рассеяния вкладом компоненты льда ( 3200 см-1), снижение коэффициента упругого рассеяния и его флуктуаций, а также увеличение на 20 капиллярах. Восстановление слоя после обогащения воздухом в результате перемешивания указывает на стабильность ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Zirnik G., Остовари М. А., Zhukov S. и др., Journal of Materials Science: Materials in Electronics 2026 Vol. 37 Article 738
Добавлено: 6 июня 2026 г.
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784
Добавлено: 5 июня 2026 г.
Tiraspolsky S.A., Ermolayev V. T., Flaksman A. G. и др., Radioelectronics and Communications Systems 2011 Vol. 54 P. 219–226
Добавлено: 10 февраля 2026 г.
Елизаров А. А., Nikitin V., Karavashkina V. N. и др., , in: 2025 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: IEEE, 2025. P. 1–4.
Добавлено: 6 декабря 2025 г.
Wang G., Applied Mathematics Letters 2025 Vol. 163 Article 109436
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Dmitry Shirokov, Mathematical Methods in the Applied Sciences 2025 Vol. 48 No. 11 P. 11095–11102
Добавлено: 4 декабря 2024 г.
Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2024 Vol. 34 Article 23
In this paper, we present a natural implementation of singular value decomposition (SVD) and polar decomposition of an arbitrary multivector in nondegenerate real and complexified Clifford geometric algebras of arbitrary dimension and signature. The new theorems involve only operations in geometric algebras and do not involve matrix operations. We naturally define these and other related ...
Добавлено: 23 августа 2024 г.
Широков Д. С., , in: Advances in Computer Graphics: 40th Computer Graphics International Conference, CGI 2023, Shanghai, China, August 28 – September 1, 2023, Proceedings, Part IV* 4. Vol. 14498.: Springer, 2024. P. 391–401.
Добавлено: 25 декабря 2023 г.
Bobrov E., Кропотов Д. А., Трошин С. Д. и др., Optimization Methods and Software 2022 P. 1–16
Добавлено: 26 октября 2022 г.
Широков Д. С., Journal of Computational and Applied Mathematics 2021 Vol. 391 Article 113450
Добавлено: 12 февраля 2021 г.
Зобнин А. И., Elistratova E., , in: Proceedings of the 4th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP-2019)Issue W19-43.: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 244–249.
Добавлено: 9 ноября 2019 г.
Galinina O., Pyattaev A., Johnsson K. и др., IEEE Journal on Selected Areas in Communications 2016 Vol. 34 No. 4 P. 923–937
Добавлено: 14 марта 2018 г.
Зобнин А. И., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected PapersVol. 10716.: Cham: Springer, 2018. Ch. 11 P. 116–128.
Добавлено: 26 ноября 2017 г.
Alexei Ossadtchi, Пронько П. К., Baillet S. и др., Frontiers in Neuroinformatics 2014 Vol. 7 No. January P. Article 53
Spatial component analysis is often used to explore multidimensional time series data whose sources cannot be measured directly. Several methods may be used to decompose the data into a set of spatial components with temporal loadings. Component selection is of crucial importance, and should be supported by objective criteria. In some applications, the use of ...
Добавлено: 29 января 2014 г.
Ossadtchi A., Пронько П. К., Baillet S. и др., Frontiers in Neuroinformatics 2014 Vol. 7 No. 53 P. 1–11
Spatial component analysis is often used to explore multidimensional time series data whose sources cannot be measured directly. Several methods may be used to decompose the data into a set of spatial components with temporal loadings. Component selection is of crucial importance, and should be supported by objective criteria. In some applications, the use of ...
Добавлено: 19 января 2014 г.
Doukhnitch E., Подбельский В. В., Parallel and Cloud Computing Research (PCCR) 2013 Vol. 1 No. 3 P. 41–49
In this study, new highly parallel algorithm of two-sided Jacobi 8-D transformation is suggested. It is oriented on VLSI-implementation of special processor array. This array is built using 8-D CORDIC algorithm for quaternion valued matrix singular value decomposition. Accuracy analysis and simulation results are added. Such array can be utilized to speed up the Jacobi ...
Добавлено: 7 ноября 2013 г.