Let p be an odd prime and c be a fixed integer with (c, p) = 1. For each integer a with $1{\leq}a{\leq}p-1$, it is clear that there exists one and only one b with $0{\leq}b{\leq}p-1$ such that $ab{\equiv}c$ mod p. Let N(c, p) denote the number of all solutions of the congruence equation $ab{\equiv}c$ mod p for $1{\leq}a$, $b{{\leq}}p-1$ in which a and $\bar{b}$ are of opposite parity, where $\bar{b}$ is defined by the congruence equation $b{\bar{b}}{\equiv}1$ mod p. The main purpose of this paper is using the mean value theorem of Dirichlet L-functions and the properties of Gauss sums to study the computational problem of one kind mean value function related to $E(c,p)=N(c,p)-{\frac{1}{2}}{\phi}(p)$, and give its an exact computational formula.
The notion of approximate derivative was introduced by Denjoy in 1916 [3]. Khintchine [5] proved that Rolle's theorem holds for approximate derivatives and Tolstoff [8] proved that every approximate derivative is of Baire class 1 and has Darboux property. Goffman and Neugebauer [4] proved the above results of Tolstoff [8] in a different and simplified method. Also they [4] proved indirectly (via Darboux property) that approximate derivatives possess mean value property.
We consider an optimal trading rule in this paper. We assume that the underlying asset follows a mean-reverting process and the transaction consists of one buying and one selling. To maximize the profit, we find price levels to buy low and to sell high. Associated HJB equations are used to formulate the value function. A verification theorem is provided for sufficient conditions. We conclude the paper with a numerical example.
The Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) method has been widely used to evaluate the uncertainty of a best-estimate thermal hydraulic system code against a figure of merit. This uncertainty is typically evaluated based on the physical model's uncertainties determined by expert judgment. This paper introduces the application of data assimilation methodology to determine the uncertainty bands of the physical models, e.g., the mean value and standard deviation of the parameters, based upon the statistical approach rather than expert judgment. Data assimilation suggests a mathematical methodology for the best estimate bias and the uncertainties of the physical models which optimize the system response following the calibration of model parameters and responses. The mathematical approaches include deterministic and probabilistic methods of data assimilation to solve both linear and nonlinear problems with the a posteriori distribution of parameters derived based on Bayes' theorem. The inverse problem was solved analytically to obtain the mean value and standard deviation of the parameters assuming Gaussian distributions for the parameters and responses, and a sampling method was utilized to illustrate the non-Gaussian a posteriori distributions of parameters. SPACE is used to demonstrate the data assimilation method by determining the bias and the uncertainty bands of the physical models employing Bennett's heated tube test data and Becker's post critical heat flux experimental data. Based on the results of the data assimilation process, the major sources of the modeling uncertainties were identified for further model development.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.6
no.3
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pp.1-8
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2013
Based on random vibration theory, a procedure for calculating the dynamic response of the tall building to time-dependent random excitation is developed. In this paper, the fluctuating along- wind load is assumed as time-dependent random process described by the time-independent random process with deterministic function during a short duration of time. By deterministic function A(t)=1-exp($-{\beta}t$), the absolute value square of oscillatory function is represented from author's studies. The time-dependent random response spectral density is represented by using the absolute value square of oscillatory function and equivalent wind load spectrum of Solari. Especially, dynamic mean square response of the tall building subjected to fluctuating wind loads was derived as analysis function by the Cauchy's Integral Formula and Residue Theorem. As analysis examples, there were compared the numerical integral analytic results with the analysis fun. results by dynamic properties of the tall uilding.
Objectives: According to the central limit theorem, the samples in population might be considered to follow normal distribution if a large number of samples are available. Once we assume that toxicity dataset follow normal distribution, we can treat and process data statistically to calculate genus or species mean value with standard deviation. However, little is known and only limited studies are conducted to investigate whether toxicity dataset follows normal distribution or not. Therefore, the purpose of study is to evaluate the generally accepted normality hypothesis of aquatic toxicity dataset Methods: We selected the 8 chemicals, which consist of 4 organic and 4 inorganic chemical compounds considering data availability for the development of species sensitivity distribution. Toxicity data were collected at the US EPA ECOTOX Knowledgebase by simple search with target chemicals. Toxicity data were re-arranged to a proper format based on the endpoint and test duration, where we conducted normality test according to the Shapiro-Wilk test. Also we investigated the degree of normality by simple log transformation of toxicity data Results: Despite of the central limit theorem, only one large dataset (n>25) follow normal distribution out of 25 large dataset. By log transforming, more 7 large dataset show normality. As a result of normality test on small dataset (n<25), log transformation of toxicity value generally increases normality. Both organic and inorganic chemicals show normality growth for 26 species and 30 species, respectively. Those 56 species shows normality growth by log transformation in the taxonomic groups such as amphibian (1), crustacean (21), fish (22), insect (5), rotifer (2), and worm (5). In contrast, mollusca shows normality decrease at 1 species out of 23 that originally show normality. Conclusions: The normality of large toxicity dataset was not always satisfactory to the central limit theorem. Normality of those data could be improved through log transformation. Therefore, care should be taken when using toxicity data to induce, for example, mean value for risk assessment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.42-47
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2014
This paper investigates an adaptive approximation design problem for the tracking control of output-constrained non-affine pure-feedback systems. To satisfy the desired performance without constraint violation, we employ a barrier Lyapunov function which grows to infinity whenever its argument approaches some limits. The main difficulty in dealing with pure-feedback systems considering output constraints is that the system has a non-affine appearance of the constrained variable to be used as a virtual control. To overcome this difficulty, the implicit function theorem and mean value theorem are exploited to assert the existence of the desired virtual and actual controls. The function approximation technique based on adaptive neural networks is used to estimate the desired control inputs. It is shown that all signals in the closed-loop system are uniformly ultimately bounded.
In this article an explanation of monotonicity of functions and the definition of local extrema in Korean highschool textbooks based on national curriculum(revised in 2007) are analyzed critically. On the basis of this analysis, we indicate some problems and propose its improvements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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