摘要

我们开发了用于从旋转矩阵样本进行统计推断的代数工具。这取决于的理论$\mathrm{<trans\; data-src="D">D类</trans>}$-模块在代数分析中。非交换Gröbner基用于设计数值基于完整梯度的最大似然估计算法Sei、Shibata、Takemura、Ohara和Takayama的方法。我们研究费舍尔旋转矩阵采样模型，并将我们的算法应用于应用科学。在理论方面，我们推广了基本的等变函数$\mathrm{<trans\; data-src="D">D类</trans>}$-模块从$\mathrm{<trans\; data-src="S">S公司</trans>}\mathrm{<trans\; data-src="O">O（运行）</trans>}<trans\; data-src="(">(</trans>\mathrm{<trans\; data-src="3">三</trans>}<trans\; data-src=")">)</trans>$任意李群。对于紧凑型组，我们的$\mathrm{<trans\; data-src="D">D类</trans>}$-理想对Fisher模型的归一化常数进行编码。

关键词

数学学科分类

里程碑

作者