Что необходимо предпринять в случае неполного ранга матрицы регрессоров при регрессионной идентификации дискретной системы управления?
Когда линейная модель наблюдений будет моделью неполного ранга?
Что будет представлять собой матрица регрессоров при регрессионной идентификации непрерывной системы управления?
Как изменится линейное уравнение наблюдений неполного ранга, если к обеим частям уравнений применить оператор математического ожидания?
По какому вероятностному закону должны быть распределены элементы случайного вектора, входящего в уравнение наблюдений неполного ранга?
В каком случае числовая матрица R будет идемпотентной?
В каком случае квадратная числовая матрица Q будет симметричной?
Какая функция системы MATLAB может быть использована для определения оценки вектора параметров линейной модели наблюдений неполного ранга?
В каком случае матрица входа дискретной модели управления будет рассчитываться более просто?
В каком случае оценка параметров линейной регрессионной модели может осуществляться по наблюдениям полного ранга, если число наблюдений равно N , а число факторов равно k?
