Finite-time synchronization of inertial neural networks with time-varying delays在哪里下载

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相关问题

finite-rate-of-innovation

有限创新速率（finite-rate-of-innovation）是指在一定时间内创新的速率有限。这个概念最早由Mathe Zibulevsky等人提出，并应用于信号处理中的稀疏表示算法。

在稀疏表示算法中，通常假设信号是以某些基向量的线性组合表示的，而稀疏表示算法的目标就是通过选择尽量少的基向量来近似原始信号。然而，如果信号的创新速率较高，即信号中出现的细节和特征的变化较快，那么传统的稀疏表示算法可能无法精确地捕捉到信号中的全部信息。

有限创新速率的概念是为了解决这个问题。它假设信号在一段时间内的变化相对较慢，并且引入了一种慢变化模型，即假设信号的创新速率是有限的。在这种情况下，可以通过在信号的表示中引入一些先验知识和约束条件，来提高稀疏表示的准确性。这些约束条件可以是基于信号本身的性质，也可以是来自外部领域知识的先验信息。

有限创新速率的概念在稀疏表示算法中被广泛应用，并且在信号处理和图像处理等领域取得了很好的效果。它提供了一种有效的方法来处理变化较快的信号，提高信号表示的精度和稳定性。同时，由于引入了先验知识和约束条件，这种方法也可以有效地减少所需的计算量和存储空间，提高算法的效率和实用性。

有限创新速率的概念在现代科学和工程中具有一定的重要性，它为我们理解和处理快速变化的信号提供了有益的思路和方法。

surface-based cohesive behavior cannot be used with finite-sliding, surface-

表面粘附行为不能与有限滑动、表面。这是因为在有限滑动的情况下，表面粘附行为将无法有效地发挥作用。有限滑动意味着表面之间的相对运动是允许的，而表面粘附行为是依靠表面之间的静摩擦力来实现的。当表面发生相对滑动时，静摩擦力将无法产生足够的抵抗，从而无法维持表面粘附行为。因此，在有限滑动的情况下，表面粘附行为将失效。这也意味着在润滑条件下，表面粘附行为也将失效。因为润滑会减小表面之间的摩擦力，从而减弱表面粘附行为的作用。因此，当需要考虑有限滑动条件时，我们不能使用表面粘附行为来描述表面之间的相互作用。相反，我们需要采用其他适当的模型来描述表面之间的粘附和滑动行为，以更准确地预测和分析相关的物理现象。