We construct a general bi-basic inverse series relation which provides extension to several q-polynomials including the Askey-Wilson polynomials and the q-Racah polynomials. We introduce a general class of polynomials suggested by this general inverse pair which would unify certain polynomials such as the q-extended Jacobi polynomials and q-Konhauser polynomials. We then emphasize on applications of the general inverse pair and obtain the generating function relations, summation formulas involving the associated polynomials and derive the p-deformation of some of the q-analogues of Riordan's classes of inverse series relations. We also illustrate the companion matrix corresponding to the general class of polynomials; this is followed by a chart showing the reducibility of the extended p-deformed Askey-Wilson polynomials as well as the extended p-deformed q-Racah polynomials.
A general method of solving inverse kinematics of three-joint manipulator composed of revolute joints or prismatic joints or combinations of those joints is presented in this study. In completing real-time control, it is very important to obtain the closed form solutions of inverse kinematics rather than iterative numerical solutions, because iterative numerical solutions are generally much slower than the corresponding closed form solutions. If it is possible to obtain the inverse kinematic solutions for general cases of considering twist anlges and offsets, the manipulator work space can be designed and enlarged more effciently for specific task. Moreover, in idustrial manipulators, the effect of main three joints is larger than that of the other three joints related to orientation in the view of work space. Therfore the solutions of manin three-joint are considered. Even The inverse kinematic equations are complicatedly coupled, the systematical solving process by using symbolic calculation is presented.
In this study, the 'force density method' for shape finding of cable net structures is presented. This concept is based on the force-length ratios or force densities which are defined for each branch of the net structures. This method renders a simple linear 'analytical form finding' possible. If the free choice of the force densities is restricted by further condition, the linear method is extended to a nonlinear one. The nonlinear one can be applied to the detailed computation of networks. In this paper, the general inverse matrix is introduced to solve the nonlinear equilibrium equation including Jacobian matrix which is rectangular matrix. Several examples for linear and nonlinear analysis applied additional constraints are presented. It is shown that the force density method is suitable for form finding of cable net and the general inverse matrix can be applied to solve the nonlinear equation without Lagrangian factors.
The aim of the present work is to obtain the inverse Laplace transform of the product of the factors of the type $s^{-\rho}\prod\limit_{i=1}^{\tau}(s^{li}+{\alpha}_i)^{-{\sigma}i}$, a general class of polynomials an the multivariable H-function. The polynomials and the functions involved in our main formula as well as their arguments are quite general in nature. On account of the general nature of our main findings, the inverse Laplace transform of the product of a large variety of polynomials and numerous simple special functions involving one or more variables can be obtained as simple special cases of our main result. We give here exact references to the results of seven research papers that follow as simple special cases of our main result.
The inverse kinematics problem in robotics is an essential work for grasping and manipulation tasks by robotic and humanoid hands. In this paper, an intelligent neural learning scheme for solving such inverse kinematics of humanoid fingers is presented. Specifically, a multi-layered neural network is utilized for effective inverse kinematics, where a dynamic neural learning algorithm is employed. Also, a bio-mimetic feature of general human fingers is incorporated to the learning scheme. The usefulness of the proposed approach is verified by simulations.
In this survey article, we shall introduce the applications of the theory of reproducing kernels to inverse problems. At the same time, we shall present some operator versions of our fundamental general theory for linear transforms in the framework of Hilbert spaces.
모바일 CPU의 성능이 향상됨에 따라 전용 하드웨어의 필요성이 줄어 들고 있다. 그러나 아직까지 모바일 CPU의 성능은 한계가 있다. 이러한 제약 조건을 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 이용함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 GP-GPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. G-PGPU를 이용한 전체 시스템 동작 시 40%의 성능 향상이 있었다.
In this paper, a class of constrained inverse eigenvalue problem for antisymmetric matrices and their optimal approximation problem are considered. Some sufficient and necessary conditions of the solvability for the inverse eigenvalue problem are given. A general representation of the solution is presented for a solvable case. Furthermore, an expression of the solution for the optimal approximation problem is given.
Inverse Chebyshev function can realize the same order of Chebyshev function nuder the same specification. In general, inverse Chebyshev function has the preferable characteristics in terms of the delay characteristics and the time-domain performances compare with Chebyshev function. However, for the even order n, inverse Chebyshev function does not realize in the doubly-terminated ladder network which has preferable sensitivity characteristics because of the finite value at ${\omega}={\infty}$. In this paper, the modified inverse Chebyshev function with $\mid$H($j^{\infty}$$\mid$=0 s proposed to realize the passive doubly-terminated ladder network for the n even or odd. The modified inverse Chebyshev function characteristics ars studied in the frequency and time domain, and then, realize the passive doubly-terminated ladder network.
일반적으로 인간손에 있는 검지 손가락의 평면운동은 3개의 관절운동에 의해 이루어진다. 이러한 운동을 위해서는 기본적으로 역기구학 문제를 풀어야 하는데, 이것은 로봇 손을 이용한 파지나 조작행위에 있어서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 로봇 손가락의 역기구학 문제를 지능적으로 해결할 수 있는 뉴럴 러닝에 기반한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 뉴럴 러닝에 있어서 동적인 학습율을 적용함으로써 보다 빠른 학습이 가능하고, 생체모방에 근거한 인간 손가락의 운동특성을 고려하는 것이 특징이다. 제안된 방법의 유용성을 입증하기 위하여 시뮬레이션을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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