সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইন 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইন 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইন 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইন 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইন 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইন 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইন 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইন 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইন 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইন 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইন 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইন 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইন 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইন 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইন 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইন 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইন 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইন 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইন 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইন
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — ইংরেজি সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Earth and Space Sciences · পরিভাষা

Model resolution matrix কী?

Definition 1.13 University Earth and Space Sciences — Year 3 · অধ্যায় 1 — Seismology and Earth Imaging

For a linear estimate mε=Hεd\mathbf m_\varepsilon = \mathsf H_\varepsilon \mathbf d of the model m\mathbf m from data d=Gm+e\mathbf d = \mathsf G\mathbf m + \mathbf e, the model resolution matrix is R=HεG\mathsf R = \mathsf H_\varepsilon\mathsf G, so that

mε=R m+Hεe.\mathbf m_\varepsilon = \mathsf R\,\mathbf m + \mathsf H_\varepsilon\mathbf e .

For damped least squares, R=(N+ε2I)−1N\mathsf R = (\mathsf N + \varepsilon^2\mathsf I)^{-1} \mathsf N. Row jj of R\mathsf R shows how the estimate of parameter jj averages the true parameters; R=I\mathsf R = \mathsf I means perfect resolution.

The linear inverse problem as a loop (schematic). The forward problem predicts data from a model; the misfit, weighted by the data errors, measures the disagreement; the regularisation term keeps the model small; minimising their sum gives the estimate, which is only interpretable together with its resolution matrix and covariance.
The linear inverse problem as a loop (schematic). The forward problem predicts data from a model; the misfit, weighted by the data errors, measures the disagreement; the regularisation term keeps the model small; minimising their sum gives the estimate, which is only interpretable together with its resolution matrix and covariance.
প্রসঙ্গসহ পড়ো →