Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.15
no.1
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pp.19-30
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2011
In [21], we compared the Newton-Krylov method and some high-order methods to solve nonlinear systems. In this paper, we propose high-order Newton-Krylov methods combining the Newton-Krylov method with some high-order iterative methods to solve systems of nonlinear equations. We provide some numerical experiments including comparisons of CPU time and iteration numbers of the proposed high-order Newton-Krylov methods for several nonlinear systems.
An adaptive wavelet transformation method with high order accuracy is proposed to allow efficient and accurate flow computations. While maintaining the original numerical accuracy of a conventional solver, the scheme offers efficient numerical procedure by using only adapted dataset. The main algorithm includes 3rd order wavelet decomposition and thresholding procedure. After the wavelet transformation, 3rd order of spatial and temporal accurate high order interpolation schemes are executed only at the points of the adapted dataset. For the other points, high order of interpolation method is utilized for residual evaluation. This high order interpolation scheme with high order adaptive wavelet transformation was applied to unsteady Euler flow computations. Through these processes, both computational efficiency and numerical accuracy are validated even in case of high order accurate unsteady flow computations.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.15
no.1
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pp.67-82
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2011
Calculation of accurate wall heat flux for high enthalpy flows requires a dense grid system, which leads to significantly large computational time. A high-order scheme can improve the efficiency of calculation because wall heat flux can be obtained accurately even with a relatively coarse grid system. However, conventional high order schemes have some drawbacks such as oscillations near a discontinuity and instability in multi-dimensional problem. To resolve these problems, enhanced Multi-dimensional Limiting Process(e-MLP) was applied as a high-order scheme. It could provide robust and accurate solutions with high order accuracy in calculation of high enthalpy flows within a short time. We could confirm the efficiency of the high order e-MLP scheme through grid convergence tests with different grid densities in a hypersonic blunt nose problem.
In high-speed gas-levitation applications a high compressibility number may bring a numerical difficulty in predicting generated pressure profiles accurately as it causes erroneous sudden pressure overshoot and oscillation in the trailing-edge. To treat the problem, in this study an exact exponential high-order shape function is introduced in the FE lubrication analyses. It is shown by various example applications that the high-order shape function scheme can successfully subdue undesired pressure overshoot and oscillation.
Two dimensional finite element method with quadrilateral basis functions was applied to the spherical high order filter on the spherical surface limited area domain. The basis function consists of four shape functions which are defined on separate four grid boxes sharing the same gridpoint. With the basis functions, the first order derivative was expressed as an algebraic equation associated with nine point stencil. As the theory depicts, the convergence rate of the error for the spherical Laplacian operator was found to be fourth order, while it was the second order for the spherical Laplacian operator. The accuracy of the new high order filter was shown to be almost the same as those of Fourier finite element high order filter. The two-dimension finite element high order filter was incorporated in the weather research and forecasting (WRF) model as a hyper viscosity. The effect of the high order filter was compared with the built-in viscosity scheme of the WRF model. It was revealed that the high order filter performed better than the built in viscosity scheme did in providing a sharper cutoff of small scale disturbances without affecting the large scale field. Simulation of the tropical cyclone track and intensity with the high order filter showed a forecast performance comparable to the built in viscosity scheme. However, the predicted amount and spatial distribution of the rainfall for the simulation with the high order filter was closer to the observed values than the case of built in viscosity scheme.
We present a high-order potential ow model for the motion of the impulsively accelerated unstable interface of infinite density jump. The Layzer model for the evolution of the interface is extended to high-order. The time-evolution solutions of the bubble and the spike in the interface are obtained from the high-order model. We show that the high-order model gives improvement on the prediction of the evolution of the bubble and the spike.
High order statistical parameters were evaluated using the electrochemical noise data collected during corrosion of type 430 stainless steel coupled to a inert, platinum electrode in 3.5% NaCl solution. High order statistical parameters are shown to predict uniform corrosion properly. However, Localization index, skewness of current, kurtosis and skewness of potential are capable of predicting pitting corrosion only when the transients are large with long life time. Of the high order statistical parameters evaluated, kurtosis of current is found to be the most sensitive parameter for detecting uniform and pitting corrosion.
We present a method for improving the accuracy of the modal wavefront reconstruction in the radial shearing interferometers (RSIs). Our approach involves expanding the reduced radial terms of Zernike polynomials to high-order, which enables more precise reconstruction of the wavefront aberrations with high-spatial frequency. We expanded the reduced polynomials up to infinite order with symbolic variables of the radius, shearing amount, and transformation matrix elements. For the simulation of the modal wavefront reconstruction, we generated a target wavefront subsequently, magnified and measured wavefronts were generated. To validate the effectiveness of the high-order Zernike polynomials, we applied both low- and high-order polynomials to the wavefront reconstruction process. Consequently, the peak-to-valley (PV) and RMS errors notably decreased with values of 0.011λ and 0.001λ, respectively, as the order of the radial Zernike polynomial increased.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.4
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pp.64-70
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2013
Estimation approaches for casual relation model with high-order factors have strict restrictions or limits. In the case of ML (Maximum Likelihood), a strong assumption which data must show a normal distribution is required and factors of exponentiation is impossible due to the uncertainty of factors. To overcome this limitation many PLS (Partial Least Squares) approaches are introduced to estimate the structural equation model including high-order factors. However, it is possible to yield biased estimates if there are some differences in the number of measurement variables connected to each latent variable. In addition, any approach does not exist to deal with general cases not having any measurement variable of high-order factors. This study compare several approaches including the repeated measures approach which are used to estimate the casual relation model including high-order factors by using PLS (Partial Least Squares), and suggest the best estimation approach. In other words, the study proposes the best approach through the research on the existing studies related to the casual relation model including high-order factors by using PLS and approach comparison using a virtual model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.412-434
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2023
This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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