Relevant bibliographies by topics / Covariance matrice

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Covariance matrice'

Author: Grafiati
Published: 11 March 2023
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Covariance matrice"

1

Cappuccio, Nunzio, and Diego Lubian. "Ordering of Covariance Matrice." Econometric Theory 12, no. 4 (1996): 746–48. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600007106.

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2

Sigaud, Olivier, and Freek Stulp. "Adaptation de la matrice de covariance pour l’apprentissage par renforcement direct." Revue d'intelligence artificielle 27, no. 2 (2013): 243–63. http://dx.doi.org/10.3166/ria.27.243-263.

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3

M. Abowd, John, and Kevin L. McKinney. "Mixed-Effects Methods for Search and Matching Research." Revue économique Vol. 51, no. 1 (2024): 55–72. http://dx.doi.org/10.3917/reco.751.0055.

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Abstract:
Nous étudions les méthodes à effets mixtes pour l’estimation d’équations contenant des effets individuels et d’entreprise. En économie, ces modèles sont généralement estimés à l’aide de méthodes à effets fixes. Les améliorations récentes de ces méthodes à effets fixes incluent des corrections du biais dans l’estimation de la matrice de covariance des effets individuels et d’entreprise, que nous considérons également.
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4

Fourdrinier, Dominique, William E. Strawderman, and Martin T. Wells. "Estimation robuste pour des lois à symétrie elliptique à matrice de covariance inconnue." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 326, no. 9 (1998): 1135–40. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(98)80076-1.

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5

Khoder, Wassim. "Recalage de la navigation inertielle hybride par le filtrage de Kalman sans parfum paramétré à quaternions." MATEC Web of Conferences 261 (2019): 06003. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201926106003.

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Abstract:
Dans ce papier, nous avons développé un algorithme d’hybridation (recalage) de la navigation inertielle, noté Q-SUKF, qui combine le filtre de Kalman sans parfum à paramètre (SUKF) et l’utilisation des propriétés de rotation et d’unicité des quaternions (Q) pour représenter l’attitude. L’utilisation des quaternions unités dans le calcul de la matrice de covariance d’erreurs prédite empêche les problèmes de singularité et la dérive des informations d’attitude. L’augmentation de l’incertitude dans les angles d’attitude, est modélisé par un vecteur de rotation pour garantir que la normalisation d
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6

Brik, Hatem, Jihene El Ouakdi, and Zied Ftiti. "Revisiting the Contagion Effect in International Stock Markets: An Approach Based on Endogenous Crises." Recherches en Sciences de Gestion N° 159, no. 6 (2024): 41–69. http://dx.doi.org/10.3917/resg.159.0041.

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Abstract:
Ce papier vise à identifier la présence d'un effet de contagion en se basant sur un modèle MS VAR, avec des contraintes sur la matrice de variance-covariance et en fixant de manière endogène des intervalles caractérisés par des régimes à faible et forte volatilité. Les résultats montrent que pour les pays développés, un choc positif (négatif) sur un marché a un impact positif (négatif) à court terme sur les autres marchés boursiers. L'effet de contagion d'un pays émergent aux autres pays du continent est relativement plus important que pour les pays développés. En considérant le changement de
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7

Meyer, Karin, and Mark Kirkpatrick. "Up hill, down dale: quantitative genetics of curvaceous traits." Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 360, no. 1459 (2005): 1443–55. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2005.1681.

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Abstract:
‘Repeated’ measurements for a trait and individual, taken along some continuous scale such as time, can be thought of as representing points on a curve, where both means and covariances along the trajectory can change, gradually and continually. Such traits are commonly referred to as ‘function-valued’ (FV) traits. This review shows that standard quantitative genetic concepts extend readily to FV traits, with individual statistics, such as estimated breeding values and selection response, replaced by corresponding curves, modelled by respective functions. Covariance functions are introduced as
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8

Alekseychik, Pavel, Gabriel Katul, Ilkka Korpela, and Samuli Launiainen. "Eddies in motion: visualizing boundary-layer turbulence above an open boreal peatland using UAS thermal videos." Atmospheric Measurement Techniques 14, no. 5 (2021): 3501–21. http://dx.doi.org/10.5194/amt-14-3501-2021.

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Abstract:
Abstract. High-resolution thermal infrared (TIR) imaging is opening up new vistas in biosphere–atmosphere heat exchange studies. The rapidly developing unmanned aerial systems (UASs) and specially designed cameras offer opportunities for TIR survey with increasingly high resolution, reduced geometric and radiometric noise, and prolonged flight times. A state-of-the-art science platform is assembled using a Matrice 210 V2 drone equipped with a Zenmuse XT2 thermal camera and deployed over a pristine boreal peatland with the aim of testing its performance in a heterogeneous sedge-fen ecosystem. T
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9

Sole, Pierre, Vaibhav Jaiswal, Cédric Jouanne, and Vivian Salino. "Assesment of covariance processing with GAIA for nuclear data uncertainty propagation." EPJ Web of Conferences 294 (2024): 05001. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202429405001.

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Abstract:
Nuclear data uncertainties are provided as covariance matrices in standard nuclear data libraries and propagating them trough neutronics simulations helps quantify the associated uncertainties on the final result. However, processing these matrices often poses challenges. Currently, the IRSN nuclear data processing code GAIA processes cross sections via several modules like DOP (Reconstruction and Doppler), TOP (URR), and SAB (TSL), but lacks the capability to process covariances. This paper introduces a new module named COP (COvariance Processing). The COP module aims to process covariance ma
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10

Gonzalez-Ondina, Jose M., Lewis Sampson, and Georgy I. Shapiro. "A Projection Method for the Estimation of Error Covariance Matrices for Variational Data Assimilation in Ocean Modelling." Journal of Marine Science and Engineering 9, no. 12 (2021): 1461. http://dx.doi.org/10.3390/jmse9121461.

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Abstract:
Data assimilation methods are an invaluable tool for operational ocean models. These methods are often based on a variational approach and require the knowledge of the spatial covariances of the background errors (differences between the numerical model and the true values) and the observation errors (differences between true and measured values). Since the true values are never known in practice, the error covariance matrices containing values of the covariance functions at different locations, are estimated approximately. Several methods have been devised to compute these matrices, one of th
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Dissertations / Theses on the topic "Covariance matrice"

1

Valeyre, Sébastien. "Modélisation fine de la matrice de covariance/corrélation des actions." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2019. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03180258.

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Abstract:
Une nouvelle méthode a été mise en place pour débruiter la matrice de corrélation des rendements des actions en se basant sur une analyse par composante principale sous contrainte enexploitant les données financières. Des portefeuilles, nommés "Fundamental Maximum variance portfolios", sont construits pour capturer de manière optimale un style de risque défini par un critère financier ("Book", "Capitalization",etc.). Les vecteurs propres sous contraintes de la matrice de corrélation, qui sont des combinaisons linéaires de ces portefeuilles, sont alors étudiés. Grâce à cette méthode, plusieurs
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2

Zgheib, Rania. "Tests non paramétriques minimax pour de grandes matrices de covariance." Thesis, Paris Est, 2016. http://www.theses.fr/2016PESC1078/document.

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Abstract:
Ces travaux contribuent à la théorie des tests non paramétriques minimax dans le modèle de grandes matrices de covariance. Plus précisément, nous observons $n$ vecteurs indépendants, de dimension $p$, $X_1,ldots, X_n$, ayant la même loi gaussienne $mathcal {N}_p(0, Sigma)$, où $Sigma$ est la matrice de covariance inconnue. Nous testons l'hypothèse nulle $H_0:Sigma = I$, où $I$ est la matrice identité. L'hypothèse alternative est constituée d'un ellipsoïde avec une boule de rayon $varphi$ autour de $I$ enlevée. Asymptotiquement, $n$ et $p$ tendent vers l'infini. La théorie minimax des tests, le
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3

Mahot, Mélanie. "Estimation robuste de la matrice de covariance en traitement du signal." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00906143.

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Abstract:
De nombreuses applications de traitement de signal nécessitent la connaissance de la matrice de covariance des données reçues. Lorsqu'elle n'est pas directement accessible, elle est estimée préalablement à l'aide de données d'apprentissage. Traditionnellement, le milieu est considéré comme gaussien. L'estimateur du maximum de vraisemblance est alors la sample covariance matrix (SCM). Cependant, dans de nombreuses applications, notamment avec l'arrivée des techniques haute résolution, cette hypothèse n'est plus valable. De plus, même en milieu gaussien, il s'avère que la SCM peut-être très infl
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4

Ricci, Sophie. "Assimilation variationnelle océanique : modélisation multivariée de la matrice de covariance d'erreur d'ébauche." Toulouse 3, 2004. http://www.theses.fr/2004TOU30048.

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5

Haddouche, Mohamed Anis. "Estimation d'une matrice d'échelle." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMR058/document.

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Abstract:
Beaucoup de résultats sur l’estimation d’une matrice d’échelle en analyse multidimensionnelle sont obtenus sous l’hypothèse de normalité (condition sous laquelle il s’agit de la matrice de covariance). Or il s’avère que, dans des domaines tels que la gestion de portefeuille en finance, cette hypothèse n’est pas très appropriée. Dans ce cas, la famille des distributions à symétrie elliptique, qui contient la distribution gaussienne, est une alternative intéressante. Nous considérons dans cette thèse le problème d’estimation de la matrice d’échelle Σ du modèle additif Yp_m = M + E, d’un point de
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6

Ilea, Ioana. "Robust classifcation methods on the space of covariance matrices. : application to texture and polarimetric synthetic aperture radar image classification." Thesis, Bordeaux, 2017. http://www.theses.fr/2017BORD0006/document.

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Abstract:
Au cours de ces dernières années, les matrices de covariance ont montré leur intérêt dans de nombreuses applications en traitement du signal et de l'image.Les travaux présentés dans cette thèse se concentrent sur l'utilisation de ces matrices comme descripteurs pour la classification. Dans ce contexte, des algorithmes robustes de classification sont proposés en développant les aspects suivants.Tout d'abord, des estimateurs robustes de la matrice de covariance sont utilisés afin de réduire l'impact des observations aberrantes. Puis, les distributions Riemannienne Gaussienne et de Laplace, ainsi
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7

Hadded, Aouchiche Linda. "Localisation à haute résolution de cibles lentes et de petite taille à l’aide de radars de sol hautement ambigus." Thesis, Rennes 1, 2018. http://www.theses.fr/2018REN1S008/document.

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Abstract:
Cette thèse a pour objectif d’améliorer la détection de cibles lentes et de faible réflectivité dans le cas de radars de sol Doppler pulsés à fréquence de récurrence intermédiaire. Ces radars, hautement ambigus en distance et en vitesse, émettent de façon consécutive des trains d’impulsions de périodes de récurrence différentes, afin de lever les ambiguïtés.L’émission successive de trains d’impulsions de courtes durées conduit à une faible capacité de séparation sur l’axe Doppler. Par conséquent, les objets lents de faible réflectivité, comme les drones, sont difficiles à distinguer du fouilli
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8

Balvay, Daniel. "Qualité de la modélisation en imagerie dynamique de la microcirculation avec injection d'un agent de contraste : nouveaux critères et applications en multimodalité." Paris 11, 2005. http://www.theses.fr/2005PA112147.

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Abstract:
L'imagerie dynamique de microcirculation dispose d'un potentiel important pour l'étude de nombreuses pathologies in vivo, en complément à l'imagerie conventionnelle. Or pour obtenir des cartes de paramètres microcirculatoires à partir des données dynamiques, une modélisation doit être effectuée. Les méthodes actuelles pour vérifier la qualité de cette modélisation n'étant pas satisfaisantes, le potentiel de l'imagerie dynamique en est fortement réduit. Nous montrons ici que pour étudier la modélisation, tant qualitativement que quantitativement, il est nécessaire de traiter séparément les ques
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9

Yanou, Ghislain. "Une étude théorique et empirique des estimateurs de la matrice de variance-covariance pour le choix de portefeuilles." Paris 1, 2010. http://www.theses.fr/2010PA010044.

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Abstract:
L'objectif de ce travail de recherche est d'étudier d'un point de vue théorique et empirique les estimateurs de la matrice des covariances dans le cadre de la gestion de portefeuille. Après une étude détaillée de la littérature traitant du sujet, dans la deuxième partie, nous introduisons des mesures alternatives des tendances d'une distribution plus robustes que les moments traditionnels appelées L-moments, pouvant s'interpréter comme des espérances de quartile pondérés. Nous proposons une approche de sélection des titres à partir de la matrice des corrélations issues des L-moments et appliqu
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10

Tran, Anh-Tuan. "Ensemble learning-based approach for the global minimum variance portfolio." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2024. http://www.theses.fr/2024UPSLP010.

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Abstract:
Ensemble Learning a une idée simple selon laquelle la combinaison de plusieurs algorithmes d'apprentissage a tendance à donner un meilleur résultat que n'importe quel algorithme d'apprentissage unique. Empiriquement, la méthode d'ensemble est meilleure si ses modèles de base sont diversifiés même s'il s'agit d'algorithmes aléatoires non intuitifs tels que des arbres de décision aléatoires. En raison de ses avantages, Ensemble Learning est utilisé dans diverses applications telles que les problèmes de détection de fraude. Plus en détail, les avantages d'Ensemble Learning tiennent à deux points
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Books on the topic "Covariance matrice"

1

Tsukuma, Hisayuki, and Tatsuya Kubokawa. Shrinkage Estimation for Mean and Covariance Matrices. Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1596-5.

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2

Jong, Robert M. de. Consistency of kernel estimators of heteroscedastic and autocorrelated covariance matrices. Cardiff Business School, 1996.

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3

Srivastava, M. S. Classification with a preassigned error rate when two covariance matrices are equal. University of Toronto, Dept. of Statistics, 1998.

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4

Woodruff, David. A note on a relationship between covariance matrices and consistently estimated variance components. American College Testing Program, 1995.

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5

Kubokawa, T. Robust improvements in estimation of mean and covariance matrices in elliptically contoured distribution. University of Toronto, Dept. of Statistics, 1997.

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6

U.S. Nuclear Regulatory Commission. Division of Systems Analysis and Regulatory Effectiveness. and Oak Ridge National Laboratory, eds. PUFF-III: A code for processing ENDF uncertainty data into multigroup covariance matrices. U.S. Nuclear Regulatory Commission, Office of Nuclear Regulatory Research, 2000.

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7

U.S. Nuclear Regulatory Commission. Division of Systems Analysis and Regulatory Effectiveness. and Oak Ridge National Laboratory, eds. PUFF-III: A code for processing ENDF uncertainty data into multigroup covariance matrices. U.S. Nuclear Regulatory Commission, Office of Nuclear Regulatory Research, 2000.

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8

Pynnönen, Seppo. Testing for additional information in variables in multivariate normal classification with unequal covariance matrices. Universitas Wasaensis, 1988.

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9

Bose, Arup, and Monika Bhattacharjee. Large Covariance and Autocovariance Matrices. Taylor & Francis Group, 2018.

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10

Bose, Arup. Large Covariance and Autocovariance Matrices. Chapman and Hall/CRC, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9780203730652.

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Book chapters on the topic "Covariance matrice"

1

Wackernagel, Hans. "Covariance Function Matrices." In Multivariate Geostatistics. Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05294-5_21.

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2

Wackernagel, Hans. "Covariance Function Matrices." In Multivariate Geostatistics. Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-03550-4_22.

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3

Wackernagel, Hans. "Covariance Function Matrices." In Multivariate Geostatistics. Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-03098-1_21.

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4

Sheppard, Kevin. "Forecasting High Dimensional Covariance Matrices." In Handbook of Volatility Models and Their Applications. John Wiley & Sons, Inc., 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118272039.ch4.

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5

Karnel, G. "Interactively Computing Robust Covariance Matrices." In Compstat. Physica-Verlag HD, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-50096-1_31.

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6

Bai, Zhidong, and Jack W. Silverstein. "Eigenvectors of Sample Covariance Matrices." In Springer Series in Statistics. Springer New York, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-0661-8_10.

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7

Arangala, Crista. "Random Matrices and Covariance Estimate." In Linear Algebra With Machine Learning and Data. Chapman and Hall/CRC, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003025672-7.

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8

Pastur, Leonid, and Mariya Shcherbina. "Sample covariance and related matrices." In Eigenvalue Distribution of Large Random Matrices. American Mathematical Society, 2011. http://dx.doi.org/10.1090/surv/171/19.

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9

Förstner, Wolfgang, and Boudewijn Moonen. "A Metric for Covariance Matrices." In Geodesy-The Challenge of the 3rd Millennium. Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05296-9_31.

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10

Brown, Jonathon D. "Analysis of Covariance." In Linear Models in Matrix Form. Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11734-8_13.

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Conference papers on the topic "Covariance matrice"

1

Bizzarri, Federico, Davide Del Giudice, Samuele Grillo, Daniele Linaro, Angelo Brambilla, and Federico Milano. "Inertia Estimation Through Covariance Matrix." In 2024 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/pesgm51994.2024.10689054.

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2

Xia, Wenfu, Ziping Zhao, and Ying Sun. "Distributed Sparse Covariance Matrix Estimation." In 2024 IEEE 13th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/sam60225.2024.10636623.

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3

Khattak, Faizan A., Mohammed Bakhit, Ian K. Proudler, and Stephan Weiss. "Scalable Approach for Analytic Polynomial Subspace Projection Matrices for a Space-Time Covariance Matrix." In 2024 IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC). IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/hpec62836.2024.10938503.

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4

Gabaldon, Charris, Pratik J. Barge, Hwang Lee, Irina Novikova, Lior Cohen, and Eugeniy E. Mikhailov. "Imaging the Invisible (Quantum Fluctuations)." In Frontiers in Optics. Optica Publishing Group, 2024. https://doi.org/10.1364/fio.2024.jtu4a.64.

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Abstract:
We extract spatial and squeezed quantum information from a mixture of individual squeezed modes where the decomposition of covariance matrices are measured with single pixel imaging and homodyning techniques.
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5

R, Kanchana, and F. Mary Harin Fernandez. "Enhancing Gaussian Mixture Model Efficiency Through Covariance Matrix Optimization, Singular Value Decomposition, and Block Toeplitz Matrices." In 2024 9th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES). IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/icces63552.2024.10859580.

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6

Parker Burg, John, and Gary Mavko. "Structured covariance matrices." In SEG Technical Program Expanded Abstracts 1987. Society of Exploration Geophysicists, 1987. http://dx.doi.org/10.1190/1.1892039.

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7

Tao, Shaozhe, Yifan Sun, and Daniel Boley. "Inverse Covariance Estimation with Structured Groups." In Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/395.

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Abstract:
Estimating the inverse covariance matrix of p variables from n observations is challenging when n is much less than p, since the sample covariance matrix is singular and cannot be inverted. A popular solution is to optimize for the L1 penalized estimator; however, this does not incorporate structure domain knowledge and can be expensive to optimize. We consider finding inverse covariance matrices with group structure, defined as potentially overlapping principal submatrices, determined from domain knowledge (e.g. categories or graph cliques). We propose a new estimator for this problem setting
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8

White, Andrew, Guoming Zhu, and Jongeun Choi. "A Linear Matrix Inequality Solution to the Input Covariance Constraint Control Problem." In ASME 2013 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2013-3716.

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Abstract:
In this paper, the input covariance constraint (ICC) control problem is solved by a convex optimization with linear matrix inequality (LMI) constraints. The ICC control problem is an optimal control problem that is concerned with finding the best output performance possible subject to multiple constraints on the input covariance matrices. The contribution of this paper is the characterization of the control synthesis LMIs used to solve the ICC control problem. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach a numerical example is solved with the control synthesis LMIs. Both discrete
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9

Gurve, Dharmendra, Denis Delisle-Rodriguez, Teodiano Bastos, and Sridhar Krishnan. "Motor Imagery Classification with Covariance Matrices and Non-Negative Matrix Factorization." In 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/embc.2019.8856677.

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10

Ben-David, Avishai, and Charles E. Davidson. "Estimation of hyperspectral covariance matrices." In 2011 IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop: Imaging for Decision Making (AIPR 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/aipr.2011.6176368.

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Reports on the topic "Covariance matrice"

1

McKnight, Richard D., and Karl N. Grimm. Covariance Matrix Generation at ANL. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1114909.

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2

McKnight, Richard D., and Karl N. Grimm. ANL Critical Assembly Covariance Matrix Generation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2014. http://dx.doi.org/10.2172/1114907.

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3

Derrien, H., N. M. Larson, and L. C. Leal. Covariance matrices for use in criticality safety predictability studies. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1997. http://dx.doi.org/10.2172/631237.

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4

Bryan, M. F., G. F. Piepel, and D. B. Simpson. Methods for estimation of covariance matrices and covariance components for the Hanford Waste Vitrification Plant Process. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1996. http://dx.doi.org/10.2172/215713.

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5

McKnight, Richard D., and Karl N. Grimm. ANL Critical Assembly Covariance Matrix Generation - Addendum. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2014. http://dx.doi.org/10.2172/1114908.

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6

West, Kenneth, and Whitney Newey. Automatic Lag Selection in Covariance Matrix Estimation. National Bureau of Economic Research, 1995. http://dx.doi.org/10.3386/t0144.

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7

West, Kenneth. Another Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix Estimator. National Bureau of Economic Research, 1995. http://dx.doi.org/10.3386/t0183.

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8

Haan, Wouter J. Den, and Andrew Levin. A Practitioner's Guide to Robust Covariance Matrix Estimation. National Bureau of Economic Research, 1996. http://dx.doi.org/10.3386/t0197.

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9

Derrien, Herve, Luiz C. Leal, and Nancy M. Larson. Neutron Resonance Parameters and Covariance Matrix of 239Pu. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2008. http://dx.doi.org/10.2172/969958.

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Smith, D. L. Covariance matrices for nuclear cross sections derived from nuclear model calculations. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2005. http://dx.doi.org/10.2172/838257.

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