In this study, we defined the notions of invariant convergence and invariant Cauchy sequences in fuzzy normed spaces. Also, we investigated some properties of invariant convergence and relations between invariant convergence and invariant Cauchy sequences in fuzzy normed spaces.
In this paper, we study the concepts of Wijsman lacunary invariant convergence, Wijsman lacunary invariant statistical convergence, Wijsman lacunary ${\mathcal{I}}_2$-invariant convergence (${\mathcal{I}}^{{\sigma}{\theta}}_{W_2}$), Wijsman lacunary ${\mathcal{I}}^*_2$-invariant convergence (${\mathcal{I}}^{\ast}^{{\sigma}{\theta}}_{W_2}$), Wijsman p-strongly lacunary invariant convergence ([W2Nσθ]p) of double sequence of sets and investigate the relationships among Wijsman lacunary invariant convergence, [W2Nσθ]p, ${\mathcal{I}}^{{\sigma}{\theta}}_{W_2}$ and ${\mathcal{I}}^{\ast}^{{\sigma}{\theta}}_{W_2}$. Also, we introduce the concepts of ${\mathcal{I}}^{{\sigma}{\theta}}_{W_2}$-Cauchy double sequence and ${\mathcal{I}}^{\ast}^{{\sigma}{\theta}}_{W_2}$-Cauchy double sequence of sets.
In this paper, we introduce the concepts of Wijsman invariant statistical, Wijsman deferred invariant statistical and Wijsman strongly deferred invariant convergence of order 𝜂 (0 < 𝜂 ≤ 1) for set sequences. Also, we investigate some properties of these concepts and some relationships between them.
In this study, we present some asymptotical invariant and asymptotical lacunary invariant equivalence types for double sequences via ideals using modulus functions and investigate relationships between them.
In this paper, we introduce the notions of Wijsman regularly invariant convergence types, Wijsman regularly (${\mathcal{I}}_{\sigma}$, ${\mathcal{I}}^{\sigma}_2$)-convergence, Wijsman regularly (${\mathcal{I}}^*_{\sigma}$, ${\mathcal{I}}^{{\sigma}*}_2$)-convergence, Wijsman regularly (${\mathcal{I}}_{\sigma}$, ${\mathcal{I}}^{\sigma}_2$) -Cauchy double sequence and Wijsman regularly (${\mathcal{I}}^*_{\sigma}$, ${\mathcal{I}}^{{\sigma}*}_2$)-Cauchy double sequence of sets. Also, we investigate the relationships among this new notions.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.3
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pp.21-26
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2003
A new method to realize 3-dimensional object pattern recognition system using Fourier-based feature extractor has been proposed. The procedure to obtain the invariant feature vector is as follows ; A closed surface is generated by tracing the surface of object using the 3-dimensional polar coordinate. The centroidal distances between object's geometrical center and each closed surface points are calculated. The distance vector is translation invariant. The distance vector is normalized, so the result is scale invariant. The Fourier spectrum of each normalized distance vector is calculated, and the spectrum is rotation invariant. The Fourier-based feature generating from above procedure completely eliminates the effect of variations in translation, scale, and rotation of 3-dimensional object with closed-surface. The experimental results show that the proposed method has a high accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.6
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pp.1253-1272
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2010
In this paper, we propose a new affine shape adaptation scheme for the affine invariant feature detector, in which the convergence stability is still an opening problem. This paper examines the relation between the integration scale matrix of next iteration and the current second moment matrix and finds that the convergence stability of the method can be improved by adjusting the relation between the two matrices instead of keeping them always proportional as proposed by previous methods. By estimating and updating the shape of the integration kernel and differentiation kernel in each iteration based on the anisotropy of the current second moment matrix, we propose a coarse-to-fine affine shape adaptation scheme which is able to adjust the pace of convergence and enable the process to converge smoothly. The feature matching experiments demonstrate that the proposed approach obtains an improvement in convergence ratio and repeatability compared with the current schemes with relatively fixed integration kernel.
In this paper, we enlarge the ball of convergence of a uniparametric family of secant-like methods for solving non-differentiable operators equations in Banach spaces via using ${\omega}$-condition and centered-like ${\omega}$-condition meantime as well as some fine techniques such as the affine invariant form. Numerical examples are also provided.
In this paper, we consider a modified inexact Newton method for solving a nonlinear system F(x) = 0 where $F(x):R^n{\rightarrow}R^n$. The basic idea is to accelerate convergence. A semi-local convergence theorem for the modified inexact Newton method is established and an affine invariant version is also given. Moreover, we test three numerical examples which show that the modified inexact scheme is more efficient than the classical inexact Newton strategy.
Affine invariant sufficient conditions are given for two local convergence theorems involving inexact Newton-like methods. The first uses conditions on the first Frechet-derivative whereas the second theorem employs hypotheses on the second. Radius of con-vergence as well as rate of convergence results are derived. Results involving superlinear convergence and known to be true for inexact Newton methods are extended here. Moreover we show that under hypotheses on the second Frechet-derivation our radius of convergence results are derived. Results involving superlinear convergence and known to be true or inexact Newton methods are extended here. Moreover we show that under hypotheses on the second Frechet-derivative our radius of conver-gence is larger than the corresponding one in [10]. This allows a wider choice for the initial guess. A numerical example is also pro-vided to show that our radius of convergence is larger then the one in [10].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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