
【電】 Bartlett's rrciprocation theorem
巴特萊特倒量定理(Bartlett's Inversion Theorem),在統計學中通常指Bartlett's decomposition或Bartlett's identity,是多元統計分析中關于卡方分布(Chi-square distribution)和協方差矩陣(Covariance matrix)分解的重要定理。該定理由英國統計學家Maurice Bartlett于1933年提出。
設 (mathbf{S}) 是一個服從自由度為 (v) 的 (p times p) 維威沙特分布(Wishart distribution)的隨機矩陣,即 (mathbf{S} sim W_p(mathbf{Sigma}, v)),其中 (mathbf{Sigma}) 是總體協方差矩陣。Bartlett 倒量定理表明,(mathbf{S}) 可以通過喬列斯基分解(Cholesky decomposition)表示為:
$$ mathbf{S} = mathbf{T} mathbf{T}^T $$
其中 (mathbf{T}) 是一個下三角矩陣,其對角線元素 (t_{ii}) 相互獨立,且滿足:
該定理主要用于:
中文術語 | 英文術語 |
---|---|
巴特萊特倒量定理 | Bartlett's Inversion Theorem |
威沙特分布 | Wishart distribution |
卡方分布 | Chi-square distribution |
協方差矩陣 | Covariance matrix |
喬列斯基分解 | Cholesky decomposition |
注:定理名稱中的“倒量”可能源于早期文獻對矩陣逆運算(inversion)的翻譯,現代統計學文獻多直接稱其為Bartlett分解或Bartlett恒等式。
巴特萊特倒量定理(Bartlett's Reciprocation Theorem)是電路理論中的一個重要原理,主要應用于線性無源網絡的分析。該定理的中文名稱可能存在翻譯差異,更常見的譯法為“巴特萊特互易定理”()。
該定理描述了在滿足以下條件的網絡中:
若在端口A施加電壓$V$,并在端口B測得電流$I$,則當電壓源與電流表位置互換(即端口B施加相同電壓$V$,端口A測電流)時,測得的電流值仍為$I$。數學表達式為: $$ frac{V_1}{I_2} = frac{V_2}{I_1} $$
定理僅適用于線性無源系統,若網絡含非線性元件(如二極管)或有源器件(如放大器),則結論不成立。
由于現有搜索結果信息有限,建議參考電路理論經典教材(如《電路分析基礎》)或IEEE相關論文獲取更嚴謹的證明與應用案例。
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