Mathematical analysis is made on a mesh free method for the compressible Euler equations. In particular, the Moving Least Square Reproducing Kernel (MLSRK) method is employed for space approximation. With the backward-Euler method used for time discretization, existence of discrete solution and it's $L^2-error$ estimate are obtained under a regularity assumption of the continuous solution. The result of numerical experiment made on the biconvex airfoil is presented.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.1
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pp.195-210
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2007
This paper develops a consistent nonparametric test for Granger causality in the context of strong-mixing process, which covers a large class of stationary processes including ARMA and ARCH models. The previously proposed tests require absolute regularity ($\beta$-mixing) more stringent than the strong-mixing condition. We prove the consistency of the test under a high level assumption on the approximation error of U statistic by its projection. Due to the sample splitting, the test statistic we propose is asymptotically normally distributed under the null.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1569-1572
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2003
Meshfree approximations exhibit significant potential to solve partial differential equations. Meshfree methods have been successfully applied to various problems which the traditional finite element methods have difficulties to handle, including the quasi-static and dynamic fracture. large deformation problems, contact problems, and strain localization problems. A meshfree method based on the reproducing kernel particle approximation(RKPM) is applied to sheet metal forming analysis in this research. Metal forming examples, such as stretch forming and flanging operation, are analyzed to demonstrate the performance of the proposed meshfree method for largely deformed elasto-plastic material.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.485-489
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2007
Gaussian process classifiers (GPCs) are fully statistical kernel classification models which have a latent function with Gaussian process prior Recently, EP approximation method has been proposed to infer the posterior over the latent function. It can have a special hyperparameter which can treat outliers potentially. In this paper, we propose the outlier robust algorithm which alternates EP and the hyperparameter updating until convergence. We also show its usefulness with the simulation results.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.10a
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pp.567-574
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2002
새로운 자유격자 관사를 이용한 점별 계산법을 제안한다 이동 최소 자승법을 이용한 기저의 생성과 기저의 근사적 미분을 동시에 구해내는 자유격자 근사를 유도하여, 직접 점별 계산법을 고안하였다. 기존의 자유 격자 법에서는 기저의 직접 미분을 사용하므로 높은 계산 비용이 필요하지만, 이 논문에서 제안된 방법은 기저의 생성과 동시에 기저의 근사적 미분을 구하게 된다. 또한 기존의 방법에서 필요하였던, 창 함수(window function)의 미분가능성을 연속성으로 대치할 수 있으므로, 주어진 문제에 따라 다양한 창 함수를 이용할 수 있다. 기저의 재생성과 interpolation의 수렴성을 소개하고, 수치 예제로서, Poisson 문제를 통해 이 방법의 유효함을 보인다.
In general, particle simulation methods such as the MPS(Moving Particle Simulation) or SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) methods have some serious drawbacks for pressure solutions. The pressure field shows spurious high fluctuations both temporally and spatially. It is well known that pressure fluctuation primarily occurs because of the numerical approximation of the partial differential operators. The MPS and SPH methods employ a pre-defined kernel function in the approximation of the gradient and Laplacian operators. Because this kernel function is constructed artificially, an accurate solution cannot be guaranteed, especially when the distribution of particles is irregular. In this paper, we propose a particle simulation method based on the moving least-square technique for solving the partial differential operators using a Taylor-series expansion. The developed method was applied to the hydro-static pressure and dam-broken problems to validate it.
Meshfree methods are known to have the capability to overcome the strict regularization requirements and numerical instabilities that encumber the finite element method (FEM) in large deformation problems. They are also more naturally suited for problems involving material perforation and fragmentation. To take advantage of the high efficiency of FEM and high accuracy of meshfree methods, a coupled finite element (FE) and reproducing kernel (RK, one of the meshfree approximations) formulation is described in this paper. The coupling of FE and RK approximation is implemented in an evolutionary fashion, where the extent and location of the evolution is dependent on a triggering criteria provided by the material constitutive laws. To enhance computational efficiency, Gauss quadrature is applied to integrate both FE and RK domains so that no state variable transfer is required when mesh conversion is performed. To control the hourglassing that might occur with 1-point integrated hexahedral grids, viscous type hourglass control is implemented. Meanwhile, the FEM version of the K&C concrete (KCC) model was modified to make it applicable in both FE and RK formulations. Results using this code and the KCC model are shown for the modeling of concrete responses under quasi-static, blast and impact loadings. These analyses demonstrate that fragmentation phenomena of the sort commonly observed under blast and impact loadings of concrete structures was able to be realistically captured by the coupled formulation.
Many classes of nonlinear systems can be represented by Volterra kernel expansion. Therefore, identification of Volterra kernels of nonlinear system is an important task for obtaining the nonlinear characteristics of the nonlinear system. Although one of the authors has recently proposed a new method for obtaining the Volterra kernels of a nonlinear system by use of M-sequence and correlation technique, our mettled of nonlinear system identification is limited to Wiener-type nonlinear system and we can not apply this method to the identification of Hammerstein-type nonlinear system. This paper describes a new mettled for obtaining Volterra kernels of Hammerstein nonlinear system by adding a linear element in front of tile Hammerstein system. First we calculate the linear element of Hammerstein system by use of conventional correlation method. Secondly, we put a linear element in front of Hammerstein system. Then the total system becomes Wiener-type nonlinear system. Therefore we can use our method on Volterra kernel identification by use of M-sequence. Thus we get the coefficients of the approximation polynomial of nonlinear element of Hammerstein system. From the results of simulation, a good agreement with theoretical considerations is obtained, showing a wide applicability of our method.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.23
no.3
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pp.111-116
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1987
The accurate prediction of the ship wave resistance is very important to design ships which operate satisfactorily in a wave environment. Thus, work should continue on development and validation of methods to compute ship wave patterns and wave resistance. Research efforts to improve the prediction of ship waves and wavemaking resistance are categorized in two major areas. First is the development of higher-order theories to take account of the nonlinear effect of the free surface condition and improved analytical treatment of the body boundary condition. Second is the development of direct numerical methods aimed at solving body and free-surface boundary conditions as accurately as possible. A new formulation of the slender body theory for a ship with constant speed is developed by Maruo. It is quite different from the existing slender ship theory by Vossers, Maruo and Tuck. It may be regarded as a substitute for the Neumann-Kelvin approximation. In present work, the method of asymptotic expansion of the Kelvin source is applied to obtain a new wave resistance formulation in fluid of finite depth. It takes a simple form than existing theory.
Automatic analysis of concepts or semantic relations from text documents enables not only an efficient acquisition of relevant information, but also a comparison of documents in the concept level. We present a multiple cause model-based approach to text analysis, where latent topics are automatically extracted from document sets and similarity between documents is measured by semantic kernels constructed from the extracted topics. In our approach, a document is assumed to be generated by various combinations of underlying topics. A topic is defined by a set of words that are related to the same topic or cooccur frequently within a document. In a network representing a multiple-cause model, each topic is identified by a group of words having high connection weights from a latent node. In order to facilitate teaming and inferences in multiple-cause models, some approximation methods are required and we utilize an approximation by Helmholtz machines. In an experiment on TDT-2 data set, we extract sets of meaningful words where each set contains some theme-specific terms. Using semantic kernels constructed from latent topics extracted by multiple cause models, we also achieve significant improvements over the basic vector space model in terms of retrieval effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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