• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제26권5_6호
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• pp.1011-1020
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• 2008

The problem of finding Cramer rule for solutions of some restricted linear equation Ax = b has been widely discussed. Recently Wang and Qiao consider the following more general problem AXB = D, $R(X){\subset}T$, $N(X){\supset}\tilde{S}$. They present the solution of above general restricted matrix equation by using generalized inverses and give an explicit expression for the elements of the solution matrix for the matrix equation. In this paper we re-consider the restricted matrix equation and give an equivalent matrix equation to it. Through the equivalent matrix equation, we derive condensed Cramer rule for above restricted matrix equation. As an application, condensed determinantal expressions for $A_{T,S}^{(2)}$ A and $AA_{T,S}^{(2)}$ are established. Based on above results, we present a method for computing the solution of a kind of restricted matrix equation.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제20권1호
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• pp.137-159
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• 2012

영뉵 또는 영부족(盈不足)은 그 글자의 의미에서 보듯이 넘치는 것과 부족한 것에 관계된 '과부족'문제를 나타낼 때 사용되는 유용한 개념으로, 영부족술(盈不足術)은 과부족문제를 푸는 일종의 산법이다. 본 논문은 먼저 지금까지 영부족에 관하여 소개된 최근의 모든 논문을 분석하고, <구장산술 九章算術> 권칠(卷七) "영부족" 장의 대표문제를 통하여 영부족술의 내용과 산법으로써의 의미를 쉽게 이해할 수 있도록 새롭게 서술하였다. 그리고 서양에서 이중가정법(rule of double false position)으로 알려진 영부족에 관한 최근의 동서양 연구결과를 분석하여, 영부족술과 Cramer's Rule과의 관계 및 <산학보감 算學寶鑑>에 소개된 진화된 영부족술의 특징에 대하여 논하였다. 더 나아가 영부족술의 기원과 중국의 영부족술이 아랍을 거쳐 유럽으로 전파된 배경을 구체적으로 밝혔다.

• 대한수학회보
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• 제55권4호
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• pp.1285-1301
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• 2018

In this paper, we mainly consider the determinantal representations of the unique solution and the general solution to the restricted system of quaternion matrix equations $$\{{A_1X=C_1\\XB_2=C_2,}\;{{\mathcal{R}}_r(X){\subseteq}T_1,\;{\mathcal{N}}_r(X){\supseteq}S_1$$, respectively. As an application, we show the determinantal representations of the general solution to the restricted quaternion matrix equation $$AX+Y B=E,\;{\mathcal{R}}_r(X){\subseteq}T_1,\;{\mathcal{N}}_(X){\supseteq}S_1,\;{\mathcal{R}}_l(Y){\subseteq}T_2,\;{\mathcal{N}}_l (Y){\supseteq}S_2$$. The findings of this paper extend some known results in the literature.

• 한국전산유체공학회지
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• 제10권2호
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• pp.69-81
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• 2005

A fluid transient analysis for the propellant flow in a monopropellant propulsion system is conducted by using the method of characteristics(MOC). It reviews algebraic simultaneous equations method and Cramer's rule method utilized to drive the compatible and characteristic equations to understand MOC extensively. The identification of fluid transient phenomena of propulsion system of Koreasat 1 is carried out through parametric studies. The valve response time is one of the dominant parameters governing the fluid transient phenomena. The results show that the shorter closing time induces the greater pressure response amplitude. And it shows that the installation of in-line orifice is effectively to limit the fluid transients in rapid valve response time and at high pressure. But it seems that the effect of orifice weakens at slow valve response time and at low pressures.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.66-75
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• 2002

IEEE 802.11a에 의해 규정되어진 데이터 전송속도 12Mbps, 부호화 율 1/2, 구속장이 7인 무선 LAN용 비터비 디코더의 이론적인 성능분석을 위해서 Cramer법칙을 이용하여 전달함수를 구하고 가산성 백색 가우시안 잡음 환경하에서 각 구속장 별 첫 번째 사건에서의 에러 확률과 비트 에러 확률을 구하였다. 설계과정에서는 4 비트 연성판정을 위해 입력 심볼을 16단계로 양자화 하였으며, 역 추적을 위한 방식으로 메모리를 사용하는 대신 레지스터 교환방식을 사용함으로써 다수결 결정이 가능한 구조를 제시하였다. 구현과정에서는 12Mbps 고속의 데이터를 처리하기 위해 파이프 라인을 적용한 병렬구조를 갖는 비터비 디코더와 가산성 백색 가우시안 잡음 설계를 FPGA 칩을 사용하여 구현하여 실시간 환경에서 성능검증을 하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.