基于线性相位型概率模型的函数型主成分分析及其在阻变存储器中的应用

基于 Karhunen-Loeve 展开的函数型主成分分析能够描述与多个系统和设备相关的主要特征的随机演化。识别主成分得分的概率分布对于表征整个过程至关重要。本工作旨在考虑一类能够精确拟合先前变换的统计分布族。随后，引入一类新的分布族——线性相位型分布，用于对主成分进行建模。本文对该类分布进行了详细研究，以通过 KL 展开证明过程在每个时间点的特定线性变换服从相位型分布。由此，该过程的一维分布属于同一线性相位型类。最后，开发并解释了其在阻变存储器重置过程建模中的应用。