이 논문에서는 새로운 중앙 소거 방식과 행렬 이분법의 개념을 시스톨릭한 구조 위에 결합시켜{{{{ { O}^{ } }}}}({{{{ { N}^{ 3} }}}})의 문제를 해결한다. 새로운 중앙 소거 방식은 주어진 시스톨릭한 구조의 병렬성을 최대한 증가시키는 것을 가능하게 해주며, 행렬 이분법은 기존의 가우스 소거 방식 상에서 나타나는 {{{{ { O}^{ } }}}}({{{{ { N}^{ 2} }}}})의 복잡도를 요구하는 후진 대입을 효과적으로 제거 시켜준다. 새로운 소거 방법은 독립적인 선형방정식으로 이루어진 시스템의 차수를 N이라 할 때 2N(N+1)의 저장 공간과 4N+2log2N-4의 시간 복잡도를 갖는다. 제안 한 새로운 소거 방식은 단순한 구조와 연결 방식을 가진 그물 구조의 시스톨릭 병렬 시스템에 적용되기에 충분히 적합한 단순한 알고리즘을 사용하면서도 이전의 방법과 동일한 구조의 저정공간을 요구하고 동시에 훨씬 우수한 시간 성능을 나타내는 것이 가능하다.
밀리미터파 대역에서 사용하는 대형 안테나 해석 속도를 개선하기 위한 병렬형 행렬 연산법을 제안한다. 기존의 가우스 소거법을 병렬화하기 위해 행렬 분해와 반복법을 이용한다. 또한, 반복법의 수렴성을 높이기 위해 이전 행렬해를 부분적으로 사용하여 분해 행렬을 구성하는 방식도 제시한다. 본 제안법은 OpenMP, MPI, CUDA 등의 병렬법과 함께 사용할 수 있다.
Triplet 카메라 렌즈계(f'=50mm, f/3.5)를 통하여 고유값의 중간값은 최적의 감쇠 계수임과, 정규 방정식을 풀 때 SVD 직교화 방법을 적용하면 불량 조건을 제거하여 계산의 정확도를 높일 수 있어서 merit 함수는 최소값에 안정하면서도 빠르게 수렴할 수 있다는 것을 조사하였다. 양호 조건인 triplet 카메라 렌즈계에서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법에서 얻은 최소 merit 함수는 가우스 소거법에서 얻은 최소 merit 함수의 97.86%로서 크게 개선되지는 못하였다. 따라서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법이 가우스 소거법을 적용한 DLS 법보다 감쇠 계수 적용에 대한 안정성과 수렴속도가 좋으며, 최적화 방법에 적절한 감쇠 계수를 적용시켜주면 최적화 과정의 수렴 속도가 개선됨을 알 수 있었다.
금속으로 이루어진 긴 선이나 구에 대한 전자파 산란 특성을 계산할 때, 산란 계산 속도를 개선하기 위해 사용하는 고성능 컴퓨팅(HPC) 기반 병렬 처리 특성을 제시한다. 산란 행렬 생성, 가우스 소거법, 산란파 계산 등으로 이루어진 전자파 산란 문제는 병렬 처리를 통해 계산 속도를 높일 수 있다. 산란 문제의 계산 절차를 분석하여 병렬화에 유리한 계산 작업을 분류한 후 OpenMP 기반 병렬화를 적용한다.
본 논문에서는 켤레구배법을 이용해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 해석하는 방식을 제안한다. 이 기법은 편미분방정식의 해에 대한 정보가 충분하지 않은 경우에도 수치해석적인 방법으로 일반 유한요소법의 확장함수를 구성할 수 있으며 해석 과정 중 추가의 계산 없이 좋은 성능을 지닌 전처리값 및 초기 추측치를 활용할 수 있어 국부적으로 복잡한 거동을 보이는 문제의 해석에 유리하다. 본 논문에 포함된 수치해석 예제의 결과는 제안된 기법이 가우스 소거법과 같은 직접 솔버를 이용하는 경우보다 수치 해석적으로 더 효율적임을 보여준다.
Wassily Leontief가 미국 경제의 모델에 선형 대수를 적용한 이론으로 1973년에 노벨 경제학상을 받은 후로는 인문${\cdot}$사회 과학(특히 상경(商經) 분야)을 전공하는 사람에게도 선형 대수는 큰 관심 분야가 되었다. 그래서 1980년대 부터는 대학의 기초 과목으로써 선형 대수를 가르치는 것은 유행처럼 퍼졌고 또 가르침에 관한 연구도 활발하여졌다. 현행 우리나라의 초${\cdot}$중${\cdot}$고등 학교의 수학과 교육과정(이른바 “제 7차 개정”) 속에는 선형대수의 내용이 어느 정도 있으나 학생들에게 확실한 개념을 갖도록 가르치고 있지 않다. 수직선, 순서 쌍, n-겹수, 직교 좌표, 벡터 등 해석기하적인 내용과 선형 방정식계의 풀이법(가우스${\cdot}$조르단 소거법을 쓰지 않는 풀이법) 등 일반 대수적인 내용은 다루지만 선형 변환, 벡터 공간의 구조 등은 다루지 않는다. m${\sim}$n 행렬은 수학II에 나와 있긴 하나 소개하는 정도에 그친다. 한편 과학 계열 고등학교 학생을 위한 "고급 수학"에는 비교적 많은 양의 선형 대수의 내용이 있다. 일반 계열 고등학교의 수학에서도 선형 대수의 내용을 확장하고 학생들에게 확실한 개념을 갖도록 가르쳐서 이들이 대학에 진학하여 전공 분야에서 아무 어려움이 없도록 하는 것이 바람직하다.
additive 감쇠에 의한 감쇠 최소 자승법에 가우스 소거법과 Jacobian 행렬을 직교 변환시킨 SVD(singular value decomposition)법을 적용하여 조건수가 양호한 triplet 사진 렌즈계에 적용하여 수렴 속도와 안정성을 비교하였다. SVD 직교화 방법을 적용한 감쇠 최소 자승 법이 최소 merit 함수에 보다 안정되고 빠르게 수렴하였다. SVD 방법을 적용한 최적화에서 적절한 merit 함수를 얻을 수 있지만 오차 함수의 비선형성으로 인해 merit 함수가 국부 최소 점에 수업하는 경우가 있어서 간단한 전역 최적화 방법인격자 법으로 최적화를 실시하여 SVD 방법에 의한 merit 함수보다 낮은 전역 최소 점에 수렴하게 하였다.
본 논문에서 연립일차방정식의 풀이법 연구로부터 시작하여 연립고차방정식의 해법 연구로 발전되어가는 과정을 역사발생적 관점에서 고찰한다. 연립일차방정식을 푸는데 중요한 역할을 하는 가우스 소거법과 비교하여 상대적으로 덜 알려져 있지만, 연립고차방정식에는 오일러의 소거이론과 베조의 종결식이 있다. 이러한 발전의 역사적 과정을 알아보고 특별히 종결식을 처음으로 정의한 베조의 연구방법을 조명해 본다.
본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.
본 논문에서 유한차분법을 이용하여 Pt-GaAs Schottky Barrier Diode(SBD)를 일차원으로 simulation하였다. 반도체의 지배방정식인 포아송 방정식(poisson equation)과 전류연속 방정식)current continuity equation)을 이산화 시킨 다음 Newton-Raphson 방법으로 선형화시켜서 가우스 소거법으로 해가 수렴할 때까지 반복적으로 풀었다. 이 SBD의 해석에 필요한 경계조건은 열전자방출-확산이론(thermionic emission-diffusion theory)으로부터 Schottky Barrier의 경계조건을 취하였다. 에피층을 갖는 SBD를 모델링하여 인가전압에 따른 다이오드에서의 전위와 전자의 분포를 simulation 하였다. 전위에 따라 변하는 접속층을 고려하여 실험치와 잘 일치하는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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