A new extrapolation method is developed and applied to the additive angular dependent rebalance (AADR) acceleration for discrete ordinates neutron transport calculations. With this extrapolation, the convergence of AADR solution for distinct discretizations between the high- order and low-order equations is remarkably improved and thus the “inconsistent discretization problem” is resolved. Fourier analysis is also performed to find the optimal extrapolation and weighting parameters, which give the smallest spectral radius. The numerical tests demonstrate that the AADR with extrapolation works well as predicted by the Fourier analysis.
본 논문은 파동장의 심도방향으로의 외삽(extrapolation) 을 사용한 데이터밍 기법을 소개한다. 개발된 기법은 phase-shift, split-step, 또는 유한차분과 같은 다양한 파동장 외삽기법들을 사용할 수 있다. 데이터밍 알고리즘을 유도하기 위해, 우선 평면에 정의 되어 있는 파동장을 임의의 굴곡을 갖는 면으로 외삽을 수행하는 모델링 연산자를 대수학적으로 구한 후, 본 모델링 연산자에 어드조인트(adjoint)관계에 있는 연산자를 대수학적으로 구하여 데이터밍 연산자를 얻었다. 다양한 외삽방법을 사용한 데이터밍 알고리즘의 실험에서 매우 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
It is an interest problem to predict substance distributions in three-dimensional space. Recently, a research field as Geostatistics is advanced. It is a kind of inter- or extrapolation mathematically. Some useful means for the inter- and extrapolation are known, in which slide window method with neural networks is hopeful one. We propose multi-dimensional extrapolation using multi-layer neural networks and the slide-window method. The multi-dimensional extrapolation is not similar to one-dimension. It has plural algorithms. We researched line predictors and local-plain predictors I two-dimensional space. The both predictors are equivalent; however, in multi-dimensional extrapolation, it is very important to find the direction of predictions. Especially, since the slide window method requires information to predict the future in sampling data, if they are not ordered appropriately in the direction, the predictor cannot operate. We tested the extrapolation for typical two-dimensional functions, and found an excellent character of slide-window method based on local-plain. By using the method, we can extrapolate the function until twice-outer regions of the definitions.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.64-72
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2016
The coverage area of a GNSS regional ionospheric delay model is mainly determined by the distribution of GNSS ground monitoring stations. Extrapolation of the ionospheric model data can extend the coverage area. An extrapolation algorithm, which combines observed ionospheric delay with the environmental parameters, is proposed. Neural network and least square regression algorithms are developed to utilize the combined input data. The bi-harmonic spline method is also tested for comparison. The IGS ionosphere map data is used to simulate the delays and to compute the extrapolation error statistics. The neural network method outperforms the other methods and demonstrates a high extrapolation accuracy. In order to determine the directional characteristics, the estimation error is classified into four direction components. The South extrapolation area yields the largest estimation error followed by North area, which yields the second-largest error.
본 논문에서는 Shanks의 수열 전환방법 중 $E_{k}$-전환을 연구하여 $E_1$-전환과 single extrapolation 방법과의 관계를 정립하고 나아가서 중성자 확산 방정식의 반복법에 $E_1$$^2$-전환을 적용하여 double extrapolation 방법을 유도하고 있으며, 이를 CITATION코드에서 적용해 보았다. 이 경우 double extrapolation은 기존의 single extrapolation 방법보다 효과적으로 외부 반복법을 가속시키고 있는데 단, double extrapolation 방법이 일어날 수 있는 조건을 만족시켜 double extrapolation이 일어나는 경우이다. 또 CITATION코드는 내부 반복법에서 'Equipose' 방법이라하여 내부 반복횟수를 1회만 하고 외부 반복법으로 넘어가는 방법이 가장 빠른 것으로 간주하고 program이 되어 있으나, 내부 반복법에서 에너지 군별로 반복횟수를 다르게 줄 경우, 예를 들면 속 중성자속과 열 중성자속을 계산하는 반복과정중 반복횟수를 각각 2번과 1번으로 줄 경우는 기존의 Equipose보다 매우 빠름을 알 수 있다. 단, 이 경우는 에너지 군이 2군일 경우 명확하게 보여주고 있다.
본 논문은 파동장의 심도방향으로의 외삽(extrapolation)을 사용한 중합전 데이터밍 기법을 소개한다. 데이터밍 알고리즘의 유도를 위해, 우선 평면에 정의되어 있는 파동장을 임의의 굴곡을 갖는 면으로 외삽을 수행하는 모델링 연산자를 대수학적으로 구한 후, 이러한 모델링 연산자와 어드조인트(adjoint)관계에 있는 연산자를 대수학적으로 구하여 데이터밍 연산자를 얻게된다. 본 논문에서 사용된 취합전 모델링 연산자는 이미 널리 쓰이고 있는 중합전 마이그레이션(prestack migration) 중의 하나인 survey sinking 방법의 모델링에 해당하는 double square root(DSR)식이 사용되었다.
The coverage area of GNSS regional ionospheric correction model is mainly determined by the disribution of GNSS ground monitoring stations. Outside the coverage area, GNSS users may receive ionospheric correction signals but the correction does not contain valid correction information. Extrapolation of the correction information can extend the coverage area to some extent. Three interpolation methods, Kriging, biharmonic spline and cubic spline, are tested to evaluate the extrapolation accuracy of the ionospheric delay corrections outside the correction coverage area. IGS (International GNSS Service) ionosphere map data is used to simulate the corrections and to compute the extrapolation error statistics. Among the three methods, biharmonic method yields the best accuracy. The estimation error has a high value during Spring and Fall. The error has a high value in South and East sides and has a low value in North side.
By use of a simple two-point extrapolation scheme estimating the correlation energies of the molecules along with the basis sets specifically targeted for extrapolation, we have shown that the MP2 basis set limit binding energies of large hydrogen-bonded complexes can be accurately predicted with relatively small amount of computational cost. The basis sets employed for computation and extrapolation consist of the smallest correlation consistent basis set cc-pVDZ and another basis set made of the cc-pVDZ set plus highest angular momentum polarization functions from the cc-pVTZ set, both of which were then augmented by diffuse functions centered on the heavy atoms except hydrogen in the complex. The correlation energy extrapolation formula takes the (X+1)-3 form with X corresponding to 2.0 for the cc-pVDZ set and 2.3 for the other basis set. The estimated MP2 basis set limit binding energies for water hexamer, hydrogen fluoride pentamer, alaninewater, phenol-water, and guanine-cytosine base pair complexes of nucleic acid by this method are 45.2(45.9), 36.1(37.5), 10.9(10.7), 7.1(6.9), and 27.6(27.7) kcal/mol, respectively, with the values in parentheses representing the reference basis set limit values. A comparison with the DFT results by B3LYP method clearly manifests the effectiveness and accuracy of this method in the study of large hydrogen-bonded complexes.
Radiation detection systems working at high count rates suffer from the overlapping of their output electric pulses, known as pulse pile-up phenomenon, resulting in spectrum distortion and degradation of the energy resolution. Pulse tail extrapolation is a pile-up correction method which tries to restore the shifted baseline of a piled-up pulse by extrapolating the overlapped part of its preceding pulse. This needs a mathematical model which is almost always nonlinear, fitted usually by a nonlinear least squares (NLS) technique. NLS is an iterative, potentially time-consuming method. The main idea of the present study is to replace the NLS technique by an integration-based non-iterative method (NIM) for pulse tail extrapolation by an exponential model. The idea of linear extrapolation, as another non-iterative method, is also investigated. Analysis of experimental data of a NaI(Tl) radiation detector shows that the proposed non-iterative method is able to provide a corrected spectrum quite similar with the NLS method, with a dramatically reduced computation time and complexity of the algorithm. The linear extrapolation approach suffers from a poor energy resolution and throughput rate in comparison with NIM and NLS techniques, but provides the shortest computation time.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.65-75
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2012
실험영역을 벗어난 점에서의 분산을 최소화 하는 외삽-최적의 문제는 모형의 불확실성을 내재하고 있다. 즉, 실험영역을 벗어나게 되면 모형의 불확실성이 높아지므로 모형의 타당성 여부를 진단하여야 한다. 본 연구에서는 외삽(extrapolation) 문제하에서 기본적인 3가지 실험, 즉 제약 실험과 최대최소 실험, 그리고 복합실험 등을 융합한 새로운 제약조건형의 실험 2가지를 제안하였다. 그리고 실험영역의 바깥에 위치한 점의 위치가 실험영역을 얼마나 벗어나느냐에 따른 실험결과에 대한 영향력도 고려하여 보았다. 문제의 특성상 유전 알고리즘을 이용하여 해를 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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