The Equations of Chemical kinetics ate very stiff, which forces the use of an implicit scheme. The problem of implicit scheme, however, is that the jacobian must be solved at each time step. In this paper, we examined the approximate chemical jacobian methods such as Gauss-Seidel, Jacobi partial jacobian and diagonalized jacobian that can be stable without full jacobian, We show that Gauss-Seidel jacobian method is stable and accurate as well as full jacobian and that this is more efficient in supersonic combustion problem about $20\%$ than the full jacobian method with same accuracy,
This paper proposes a new direct numerical integration algorithm for solving equation of motion in structural dynamics problems with nonlinear stiffness. The new implicit method's degree of accuracy is higher than that of existing methods due to the higher order of the acceleration. Two parameters are defined, leading to a new family of unconditionally stable methods, which helps to take greater time steps in integration and eliminate concerns about the duration of solving. The method developed can be utilized for a number of solid plane finite elements, examples of which are given to compare the proposed method with existing ones. The results indicate the superiority of the proposed method.
Dynamic application lower mode response is of interest, however the higher modes of spatially discretized equations generally do not represent the real behavior. Some implicit algorithms, therefore, are introduced to filter out the high-frequency modes. The objective of this study is to introduce the P-method and PC ${\alpha}$-method to compare that with dissipation method and Newmark method through the stability analysis and numerical example. PC ${\alpha}$-method gives more accuracy than other methods because it based on the ${\alpha}$-method inherits the superior properties of the implicit ${\alpha}$-method. In finite element analysis, the PC ${\alpha}$-method is more useful than other methods because it is the explicit scheme and it achieve the second order accuracy and numerical damping simultaneously.
Pervez, Amjad;Khan, Awais Gul;Noor, Muhammad Aslam;Noor, Khalida Inayat
호남수학학술지
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제42권1호
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pp.17-35
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2020
In this paper we introduce and consider a new class of variational inequalities with four operators. This class is called the extended general mixed quasi variational inequality. We show that the extended general mixed quasi variational inequality is equivalent to the fixed point problem. We use this alternative equivalent formulation to discuss the existence of a solution of extended general mixed quasi variational inequality and also develop several iterative methods for solving extended general mixed quasi variational inequality and its variant forms. We consider the convergence analysis of the proposed iterative methods under appropriate conditions. We also introduce a new class of resolvent equation, which is called the extended general implicit resolvent equation and establish an equivalent relation between the extended general implicit resolvent equation and the extended general mixed quasi variational inequality. Some special cases are also discussed.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
In this paper we develop a new theory of adjoint and symmetric method in the class of general implicit one-step fixed-stepsize methods. These methods arise from simple and natral def-initions of the concepts of symmetry and adjointness that provide a fruitful basis for analysis. We prove a number of theorems for meth-ods having these properties and show in particular that only the symmetric methods possess a quadratic asymptotic expansion of the global error. In addition we give a very simple test to identify the symmetric methods in practice.
The Internet has become an increasingly important source for finding the right employees, so more and more companies post their job openings on the Web. The large amount and dynamic nature of career recruiting information causes information overload problems for job seekers. To assist Internet users in searching for the right job, a range of research and commercial systems were developed over the past 10 years. Surprisingly, the majority of existing job search systems support just one, rarely two ways of information access. In contrast, our work focused on exploring a value of comprehensive access to job information in a single system (i.e., a system which supports multiple ways). We designed Proactive, a recommendation system providing comprehensive and personalized information access. To assist the varied needs of users, Proactive has four information retrieval methods - a navigable list of jobs, keyword-based search, implicit preference-based recommendations, and explicit preference-based recommendations. This paper introduces the Proactive and reports the results of a study focusing on the experimental evaluation of these methods. The goal of the study was to assess whether all of the methods are necessary for users to find relevant jobs and to what extent different methods can meet different users' information requirements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4892-4911
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2015
Trust as one of important social relations has attracted much attention from researchers in the field of social network-based recommender systems. In trust network-based recommender systems, there exist normally two roles for users, truster and trustee. Most of trust-based methods generally utilize explicit links between truster and trustee to find similar neighbors for recommendation. However, there possibly exist implicit correlations between users, especially for users with the same role (truster or trustee). In this paper, we propose a novel Collaborative Filtering method called CF-TC, which exploits Trust Context to discover implicit correlation between users with the same role for recommendation. In this method, each user is first represented by the same-role users who are co-occurring with the user. Then, similarities between users with the same role are measured based on obtained user representation. Finally, two variants of our method are proposed to fuse these computed similarities into traditional collaborative filtering for rating prediction. Using two publicly available real-world Epinions and Ciao datasets, we conduct comprehensive experiments to compare the performance of our proposed method with some existing benchmark methods. The results show that CF-TC outperforms other baseline methods in terms of RMSE, MAE, and recall.
일반 구조물의 신뢰성 해석에서는 한계상태 방정식이 implicit한 이유로 추출법이나 확률 유한요소법이 주로 이용되나, 이들 방법은 여러번의 구조해석 결과가 필요하므로 시간과 노력이 크게 소요된다. 반면 응답면 기법은 적은 횟수의 구조해석 결과를 이용하여 implicit한 응답면을 관심있는 영역에서 근사하는 방법으로 일반 구조물의 신뢰성 해석에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 응답면 기법으로서 중심합성 계획법, Bucher-Bourgund법, 그리고 인공신경망에 의한 근사법을 이용하여 일반 구조물의 신뢰성 해석에 적용하고, 각 방법의 장단점을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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