It is well known that distribution of functions of eigen values and vectors of a certain matrix plays an important role in multivariate analysis. This paper deals with the transformation of a correlation-type random matrix to its eigen values and vectors. Properties of the transformation are also considered. The results obtained are applied to express the joint distribution of eigen values and vectors of the correlation matrix when sample is taken from a m-variate spherical distribution.
Krylov-Schur 반복법을 활용하여 2-차원 사각 도파관에서 나타나는 고유특성을 밝혔다. 고유 행렬 방정식은 삼각형 그물 요소의 접선을 기저벡터로 사용한 FEM(유한요소법)으로 구성하였다. 우선 Arnoldi 분해법을 이용하여 이 방정식에 대한 상위 Hessenberg 행렬을 구하였다. 그리고 QR 알골리즘을 통하여 이것을 삼각형 대각 행렬인 Shur 형태로 변형하였다. 수렴 조건에 부합된 몇몇 고유 값들이 삼각형 대각 행렬의 대각 요소에 나타났다. 이들에 대응하는 고유 모드들을 역-반복법으로 구하였다. 수렴조건에 부합되는 고유 값들은 Shur 행렬의 대각선 선두 부분으로 재배열시켰다. 이들은 나머지 고유값 및 고유모드의 쌍을 구하는 반복 과정에서 변형되지 않도록 배제되었다. 이 과정이 연속하여 서너 번 반복되었는데, 그 결과 충분한 신뢰도를 갖는 주요한 몇 개의 TM 및 TE 고유 쌍들이 구하여졌다.
AHP기법에서는 의사결정 요소들의 중요도를 추정함에 있어 통상 쌍대비교행렬 그 자체에 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용한다. 본 연구에서는 왜대칭행렬의 고유분해를 통해 쌍대비교행렬을 조정한 후 조정된 쌍대비교행렬에 대해 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용하는 중요도 추정법을 제안한다. 그리고 이 추정법이 가지는 여러 가지 이점과 의미를 이론적 근거와 실제 사용 예를 통해 보이고자 한다. 본 연구결과는 불일치성이 높은 쌍대비교행렬이 주어진 경우 불일치성을 줄이는데 특히 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Digital image and video libraries require new algorithms for the automated extraction and indexing of salient image features. Eigen values of an image provide one important cue for the discrimination of image content. In this paper we propose a new approach for automated content extraction that allows efficient database searching using eigen values. The algorithm automatically extracts eigen values from the image matrix represented by the covariance matrix for the image. We demonstrate that the eigen values representing shape information and the skewness of its distribution representing complexity provide good performance in image query response time while providing effective discriminability. We present the eigen value extraction and indexing techniques. We test the proposed algorithm of searching by eigen value and its skewness on a database of 100 images.
사회과학 분야에 응용되는 고유치 문제의 대상 행렬은 실대칭 행렬인 경우가 대부분이다. 또한, 이 분야에서의 고유치 문제는 데이터에 대한 잠재 구조를 파악하기 위해, 절대치의 크기 순으로 2∼4개의 고유쌍만을 필요로 하는 경우가 대부분이다. 컴퓨터에 의한 수치 계산으로 고유쌍을 구하는 방법들은 행렬에 대한 계산이기 때문에 마무리 오차의 문제가 필연적으로 대두된다. 본 논문은, 실대칭 행렬에 대해서 멱수법을 이용하여, 절대치가 큰 순서로 필요한 만큼의 고유쌍을 구하는 수치해법에 관하여 논술한 것으로서, 고유쌍 전체를 구하는 기존의 방법들에 비해서 계산 횟수를 줄일 수 있다는 이점이 있다.
An eigen-analysis of the coherency matrix provides the polarimetric scattering mechanisms with the matrix characterizing parameters. In this paper, the coherency matrices of deciduous and coniferous vegetation are calculated using the analytical method. The Generalized Rayleigh-Gans approximation is used to model backscattering from distributed coniferous and deciduous leaves. The characteristics of eigen-parameters of simulated coherency matrix for deciduous and coniferous leaves with respect to the leaf shapes and orientations are illustrated.
This paper presents a new method for first and second order eigen-sensitivity analysis of system matrix in augmented form. Eigen-sensitivity analysis provides invaluable informations in power system planning and operation. However, conventional eigen-sensitivity analysis methods, which need all the eigenvalues and eigenvectors, can not be applicable to large scale power systems due to large computer memory and computing time required. In the proposed method, all sensitivity computations for a mode are carried out using the augmented system matrix and its own eigenvalue and right & left eigenvectors. In other words sensitivity analysis for a mode does not need informations on the other eigenvalues and eigenvectors and sparsity technique can be fully utilized. Thus compuations can be done very efficiently with moderate computer memory and computing time even for large power systems. The proposed algorithm is tested for one machine infinite bus system.
In this paper, we consider three inverse eigenvalue problems for a special type of acyclic matrices. The acyclic matrices considered in this paper are described by a graph called a broom on n + m vertices, which is obtained by joining m pendant edges to one of the terminal vertices of a path on n vertices. The problems require the reconstruction of such a matrix from given partial eigen data. The eigen data for the first problem consists of the largest eigenvalue of each of the leading principal submatrices of the required matrix, while for the second problem it consists of an eigenvalue of each of its trailing principal submatrices. The third problem has an eigenvalue and a corresponding eigenvector of the required matrix as the eigen data. The method of solution involves the use of recurrence relations among the leading/trailing principal minors of ${\lambda}I-A$, where A is the required matrix. We derive the necessary and sufficient conditions for the solutions of these problems. The constructive nature of the proofs also provides the algorithms for computing the required entries of the matrix. We also provide some numerical examples to show the applicability of our results.
In this thesis, Mindlin plate element with nine nodes and three degrees-of-freedom at each node is formulated and is employed in eigen-analysis of a rectangular plates in order to alleviate locking phenomenon of eigenvalues. Eigenvalues and their modes may be locked if conventional $C_{0}$-isoparametric element is used. In order to reduce stiffness locking phenomenon, two methods (1, the general reduced and selective integration, 2, the new element that use of modified shape function) are studied. Additionally in order to reduce the error due to mass matrix, two mass matrixes (1, Gauss-Legendre mass matrix, 2, Gauss-Lobatto mass matrix) are considered. The results of eigen-analysis for two models (the square plate with all edges simply-supported and all edges built-in), computed by two methods for stiffness matrix and by two mass matrixes are compared with theoretical solutions and conventional numerical solutions. These comparisons show that the performance of the two methods with Gauss-Lobatto mass matrix is better than that of the conventional plate element. But, by considering the spurious rigid body motions, the element which employs modified shape function with full integration and Gauss-Lobatto mass matrix can elevate the accuracy and convergence of numerical solutions.
In this paper, crack detection method using eigen value analysis is presented. Three methods are used: theoretical analysis, finite element method with the cracked beam elements and finite element method with three dimensional continuum elements. Finite element formulation of the cracked beam element is introduced. Additional term about stress intensity factor based on fracture mechanics theory is added to flexibility matrix of original beam to model the crack. As using calculated stiffness matrix of cracked beam element and mass matrix, natural frequencies are calculated by eigen value analysis. In the case of using continuum elements, the natural frequencies could be calculated by using EDISON CASAD solver. Several cases of crack are simulated to obtain natural frequencies corresponding the crack. The surface of natural frequency is plotted as changing with crack location and depth. Inverse analysis method is used to find crack location and depth from the natural frequencies of experimental data, which are referred by another papers. Predicted results are similar with the true crack location and depth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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