find its fitting or path approximat

find its fitting or path approximation equation (Roberts, 1999; Haydock et al., 2004). We use the equation to approximate the student inclination toward STEM by predict-ing its next dynamic behavior. Assume that there is a data set from 1 to t (e.g., each test period derives one set in the TESS), which is denoted as Hj(j = 1, 2, … , t). Each

Hj has m + n vectors 1, 2, … , m, 1, 2, … , n (see Figure 7.24). The dynamic trajectory of the TESS can be approximately described by the SEM data set of load-

ings and coefficients. By introducing an interpolation method, we aim to improve the precision of the trajectory approximations, which was successfully done in our hotel service quality project (Qiu et al., 2011).

Definition 1 Suppose that A = (aij)m×n is a m × n matrix. Using continued frac-
tions, we can construct Vec(A) = (a11 , … , a1n, a21, … , a2n , … , am1, … , amn),
Vec(A)−1 = Vec(A)∕ Vec(A) 2, A−1 = A∕ A 2, where A 2 = ∑ m n a2 and A−1
is the pseudo inverse of vector A, and A−1A ≠ E. | | i=1 ∑j=1 ij
| | | |
Definition 2 Assume V0, V1, … , Vm are vectors, we define the following matrices,

x ] = V , i = 0, 1, 2, … , m
[ i i xq − xp
[xp, xq ] = ; …
xq − xp
[ ] [ ]xl − xk
[xi, … , xj; xk, xl ] =
xi, … , xj; xl − xi, … , xj; xk
[ ] [ ]
Therefore, [x0, … , xl] is the -order vector-valued inverse difference of vector set Vn = (V0, V1, … , Vm) in x0, • • • , xl. We can have

Rn(x) = [x0] + x − x0 , where Rn(xi) = Vi(i = 0, 1, 2, … , n)
[x0, x1 ] ⋱ + x−xn−1
[x0 ,x1 , … ,xn]
(7.2)

Kết quả (Việt) 1:

tìm thấy phù hợp của nó hoặc đường dẫn xấp xỉ phương trình (Roberts, 1999; Haydock et al, 2004). Chúng tôi sử dụng phương trình để xác định sinh viên nghiêng về hướng gốc bởi ing dự đoán hành vi động tiếp theo của nó. Giả định rằng có một tập hợp dữ liệu từ 1 đến t (ví dụ, mỗi khoảng thời gian thử nghiệm có nguồn gốc một tập hợp trong TESS), mà là denoted như Hj (j = 1, 2,..., t). MỗiHJ có m + n vectơ 1, 2,..., m, 1, 2,..., n (xem hình 7,24). Quỹ đạo năng động của TESS khoảng có thể được mô tả bởi tập hợp dữ liệu SEM của tảiIngs và hệ số. Bằng cách giới thiệu một phương pháp nội suy, chúng tôi mong muốn cải thiện độ chính xác của xấp xỉ quỹ đạo, mà đã được thực hiện thành công trong chất lượng của chúng tôi dự án dịch vụ khách sạn (Qiu và ctv., năm 2011).Định nghĩa 1 giả sử rằng một = (aij) m × n là một m × n ma trận. Bằng cách sử dụng tiếp tục frac- tions, chúng tôi có thể xây dựng Vec(A) = (a11,..., a1n, a21,..., a2n,..., am1,..., amn), −1 vec (A) = Vec (A) ∕ Vec(A) 2, A−1 = A∕ A 2, nơi một 2 = ∑ m n a2 và A−1 là giả nghịch đảo của véc tơ A, và A−1A ≠ E. | | tôi = 1 ∑j = 1 ij | | | | Định nghĩa 2 giả định V0, V1,..., Vm là vectơ, chúng tôi xác định các ma trận sau,x] = V, tôi = 0, 1, 2,..., m [tôi tôi xq − xp [xp, xq] =; … XQ − xp [] [] xl − xk [xi,..., xj; xk, xl] = Xi,..., xj; XL − xi,..., xj; XK [ ] [ ] Do đó, [x 0,..., xl] là trật tự-véc tơ có giá trị khác biệt nghịch đảo của vector thiết Vn = (V0, V1,..., Vm) trong x 0, • • •, xl. Chúng tôi có thể cóRn(x) = [x 0] + x − x 0, nơi Rn(xi) = Vi (tôi = 0, 1, 2,..., n) [x 0, x 1] ⋱ + x−xn−1 [x 0, x 1,..., xn] (7.2)

Kết quả (Việt) 2:

tìm con đường phù hợp hoặc gần đúng phương trình của nó (Roberts, 1999;. Haydock et al, 2004). Chúng tôi sử dụng các phương trình gần đúng nghiêng về phía sinh viên STEM bởi dự đoán-ing hành vi động tiếp theo của nó. Giả sử rằng có một dữ liệu cài đặt từ 1 đến t (ví dụ, mỗi giai đoạn thử nghiệm xuất phát một bộ trong Tess), được ký hiệu là Hj (j = 1, 2, ..., t). Mỗi Hj có m + n vectơ 1, 2, ..., m, 1, 2, ..., n (xem Hình 7.24). Quỹ đạo năng động của Tess có thể được xấp xỉ mô tả bởi tập dữ liệu SEM của tải- ings và hệ số. Bằng việc giới thiệu một phương pháp nội suy, chúng tôi hướng đến cải thiện độ chính xác của phép xấp xỉ quỹ đạo, trong đó đã được thực hiện thành công trong dự án khách sạn chất lượng dịch vụ của chúng tôi (Qiu et al., 2011). Định nghĩa 1 Giả sử rằng A = (aij) m × n là am n ma trận ×. Sử dụng tiếp tục frac- chức, chúng ta có thể xây dựng Vec (A) = (a11, ..., a1n, A21, ..., a2n, ..., AM1, ..., AMN), Vec (A) -1 = Vec (A) / Vec ( A) 2, A-1 = A / A 2, trong đó A 2 = Σ mn a2 và A-1 là nghịch đảo giả của vector A, và A-1A ≠ E. | | i = 1 Σj = 1 ij | | | | Định nghĩa 2 Giả sử V0, V1, ..., Vm là vectơ, chúng tôi xác định các ma trận sau, x] = V, i = 0, 1, 2, ..., m [ii xq - xp [xp, xq] =; ... Xq - xp [] [] xl - xk [xi, ..., xj; xk, xl] = xi, ..., xj; xl - xi, ..., xj; xk [] [] Do đó, [x0, ..., xl] là sự khác biệt -order vector có giá trị nghịch đảo của vector thiết Vn = (V0, V1, ..., Vm) trong x0, • • •, xl. Chúng tôi có thể có Rn (x) = [x0] + x - x0, nơi Rn (xi) = Vi (i = 0, 1, 2, ..., n) [x0, x1] ⋱ + x-xn-1 [x0 , x1, ..., xn] (7.2)