In this paper we are concerned with optimal control problems whose costs am quadratic and whose states are governed by linear delay equations and general boundary conditions. The basic new idea of this paper is to Introduce a new class of linear operators in such a way that the state equation subject to a starting function can be viewed as an inhomogeneous boundary value problem in the new linear operator equation. In this way we avoid the usual semigroup theory treatment to the problem and use only linear operator theory.
This paper studies the properties of solutions of the Riccati equation arising from the quadratic optimal control problem of the general damped second order system. Using the semigroup theory, we establish the weak differential characterization of the Riccati equation for a general class of the second order distributed systems with arbitrary damping terms.
Chen, Tim;Cheng, C.Y.J.;Nisa, Sharaban Tahura;Olivera, Jonathan
Ocean Systems Engineering
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v.9
no.2
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pp.179-190
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2019
This paper deals with the problem of the global stabilization for a class of ocean structure systems. It is well known that, in general, the global asymptotic stability of the ocean structure subsystems does not imply the global asymptotic stability of the composite closed-loop system. The classical fuzzy inference methods cannot work to their full potential in such circumstances because given knowledge does not cover the entire problem domain. However, requirements of fuzzy systems may change over time and therefore, the use of a static rule base may affect the effectiveness of fuzzy rule interpolation due to the absence of the most concurrent (dynamic) rules. Designing a dynamic rule base yet needs additional information. In this paper, we demonstrate this proposed methodology is a flexible and general approach, with no theoretical restriction over the employment of any particular interpolation in performing interpolation nor in the computational mechanisms to implement fitness evaluation and rule promotion.
Applicability of control theories to the efficient operation of accounting system is studied in this paper. Since managerial accounting has been developed along the progrees of control theory, management control theories are essential to explain important attributes of diverse accounting system. Basic concept of control is studied in depth and control systems are classified on the base of their special characteristics. And then the applicability of those control methods to accounting systems are discussed based on behavioral as well as management science approach. In the management science approach, accounting control models of production management, inventory management and R&D are designed with its unique quantitative characteristics. It, however, is very difficult to implement quantified control standards on the behavioral management side. Since most of variables considered on behavioral approach are non-quantitative, only discussion of the theoratical definition has been a main issue on previous studies. In this paper, practicability of the behavioral approach to the accounting control system is studied analyzing state variables and behavior variables of the control system. Theoratical base of the discussion are provided from control theories developed in organization theory and Economics. Basic objective of accounting control practice is to control qualitative human behavior represented by quantified figures while quantitative methods are prevailing over general accounting practice. Therefore, this paper tried to develope and integrate accounting control systems applicable to the behavioral management area as well as management science control side.
Ship shaped FPSO (Floating Production, Storage and Offloading) units are the most commonly used floating production units to extract hydrocarbons from reservoirs under the seabed. These structures are usually much larger than general cargo ships and have their natural frequency outside the wave frequency range. This results in the response to first order wave forces acting on the hull to be negligible. However, second order difference frequency forces start to significantly impact the motions of the structure. When the difference frequency between wave components matches the roll natural frequency, the structure experiences a significant roll motion which is also termed as second order roll. This paper describes the theory and numerical implementation behind the calculation of second order forces and motions of any general floating structure subjected to waves. The numerical implementation is validated in zero speed case against the commercial code OrcaFlex. The paper also describes in detail the popular approximations used to simplify the computation of second order forces and provides a discussion on the limitations of each approximation.
Li, XingWang;Wang, Junfeng;Li, Lihua;Cavalcante, Charles C.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.2992-3009
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2016
The performance of D-MIMO systems is not only affected by multipath fading but also from shadowing fading, as well as path loss. In this paper, we investigate the ergodic capacity of D-MIMO systems operating in non-correlated K fading (Rayleigh/Gamma) channels. With the aid of majorization and Minkowski theory, we derive analytical closed-form expressions of the upper and lower bounds on the ergodic capacity for D-MIMO systems over non-correlated K fading channels, which are quite general and applicable for arbitrary signal-to-noise ratio (SNR) and the number of transceiver antennas. To intuitively reveal the impacts of system and fading parameters on the ergodic capacity, we deduce asymptotic approximations in the high and low SNR regimes. Finally, we pursue the massive MIMO systems analysis for the lower bound and derive closed-form expressions when the number of antennas at BS grows large, and when the number of antennas at transceivers becomes large with a fixed and finite ratio. It is demonstrated that the proposed expressions on the ergodic capacity accurately match with the theoretical analysis.
The purpose of water distribution system is supplying water to users by maintaining appropriate pressure and water quality. For efficient monitoring of the water distribution system, determination of optimal locations for pressure monitoring is essential. In this study, entropy theory was applied to determine the optimal locations for pressure monitoring. The entropy which is defined as the amount of information was calculated from the pressure change due to the variation of demand reflected the abnormal conditions at nodes, and the emitter function (fire hydrant) was used to reproduce actual pressure change pattern in EPANET. The optimal combination of monitoring points for pressure detection was determined by selecting the nodes receiving maximum information from other nodes using genetic algorithm. The Ozger's and a real network were evaluated using the proposed model. From the results, it was found that the entropy theory can provide general guideline to select the locations of pressure sensors installation for optimal design and monitoring of the water distribution systems. During decision-making phase, optimal combination of monitoring points can be selected by comparing total amount of information at each point especially when there are some constraints of installation such as limitation of available budget.
General features of the fluorescence depolarization are briefly reviewed. Molecular rotations and electronic excitation transports are considered to account for the fluorescence depolarization. Various molecular systems studied by the fluorescence depolarization are described. The FiSrster theory which forms a basis for the energy transfer is revisited. Several theoretical treatments for the fluorescence depolarization in liquid and solid phases such as classical hydrodynamics, probability distribution function, Green's function formalism, molecular dynamics simulation and Monte Carlo methods are introduced.
Empirical studies have shown that the performance of decision tree induction usually improves when the trees are pruned. Whether these results hold in general and to what extent pruning improves the accuracy of a concept have not been investigated theoretically. This paper provides a theoretical study of pruning. We focus on a particular type of pruning and determine a bound on the error due to pruning. This is combined with PAC (Probably Approximately Correct) Learning theory to determine a sample size sufficient to guarantee a probabilistic bound on the concept error. We also discuss additional pruning rules and give an analysis for the pruning error.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.308-313
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1998
In this paper we will discuss a type of inductive learning called learning from examples, whose task is to induce general description of concepts from specific instances of these concepts. In many real life situations, however, new instances can be added to the set of instances. It is first proposed within the framework of rough set theory, for such cases, an algorithm to find minimal set of rules for decision tables without recalculation for overcall set of instances. The method of learning presented here is base don a rough set concept proposed by Pawlak[2][11]. It is shown an algorithm to find minimal set of rules using reduct change theorems giving criteria for minimum recalculation with an illustrative example. Finally, the proposed learning algorithm is applied to fuzzy system to learn sampled I/O data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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