The main purpose of the paper is to prove that if a compact Riemannian manifold admits a gradient ${\rho}$-Einstein soliton such that the gradient Einstein potential is a non-trivial conformal vector field, then the manifold is isometric to the Euclidean sphere. We have showed that a Riemannian manifold satisfying gradient ${\rho}$-Einstein soliton with convex Einstein potential possesses non-negative scalar curvature. We have also deduced a sufficient condition for a Riemannian manifold to be compact which satisfies almost ${\eta}$-Ricci soliton.
1. Introduction 2. Potential theory and Local minimum problem 3. Discrete modeling method 4. Virtual obstacle concept and extra potential function 5. Simulations 6. Conclusions
This study was conducted to evaluate the non-timber forest functions of the Research Forest area of Kangwon National University. In this study, forest recreation function was investigated through survey method answered by forest management experts. The evaluation factors for forest recreation function were separated into external and internal factors. Each factor was classified into intermediate element and detailed element. Therefore in this study, the evaluation factors of forest recreation function were divided into two groups which are the potential of external factors and the suitability of internal factors. Potential of the external factors were divided into accessibility, location, landscape and induction factors while the suitability of internal factor was divided into stand structure, forest structure and human impact. The priority of the potential of external factors was in order that location, accessibility, induction factors and landscape. The most important factors for the location, accessibility, induction and landscape factors are based on regional characteristics.
기울기를 따라가는 방식(gradient descent method)에 바탕을 둔 오류 역전파(EBP : Error Back Propagation) 방법이 가장 널리 사용되는 신경회로망의 학습 방법에서 문제가 되는 지역 최소값(local minima), 느린 학습 시간, 신경망 구조(structure), 그리고 초기의 연결 강도(interconnection weight) 등을 기존의 다층 신경 회로망에 지역적인 학습 능력을 가진 가우시안 포텔샵 네트워크(GPFN : Gaussian Potential Function Networks)를 병렬적으로 부가하여 해결함으로써 지역화된 오류 학습 패턴들이 나타내는 문제에 대하여 학습 성능을 향상시킬 수 잇는 새로운 학습 방법을 제시한다. 함수 근사화 문제에서 기존의 EBP 학습 방법과의 비교 실험으로 제안된 학습 방법이 보다 개선된 일반화 능력과 빠른 학습 속도를 가짐을 보여 그 효율성을 입증한다.
The radiation potential of a ship advancing in waves is studied using the 3D time-domain forward-speed free-surface Green function and the Green integral equation. Numerical solutions are obtained by making use of the 2nd order BEM(Boundary Element Method) which make it possible to take account of the line integral along the waterline in a rigorous manner. The 6 degree of freedom motion memory functions of a hemisphere and the Wigley seakeeping model obtained by direct integration of the time-domain 3D potentials over the wetted surface are presented for various Froude numbers.
We report the application of time-dependent density functional theory (TDDFT) to the calculation of potential energy profile relevant to the excited state intramolecular proton transfer (ESIPT) processes in title molecules. The TDDFT single point energy calculations along the reaction path have been performed using the CIS optimized structure in the excited state. In addition to the Stokes shifts, the transition energies including absorption, fluorescence, and 0-0 transition are estimated from the TDDFT potential energy profiles along the proton transfer coordinate. The excited state TDDFT potential energy profile of SA and 3ASA resulted in very flat function of the OH distance in the range ROH = 1.0-1.6 A, in contrast to the relatively deep single minimum function in the ground state. Furthermore, we obtained very shallow double minima in the excited state potential energy profile of SA and 3ASA in contrast to the single minimum observed in the previous work. The change of potential energy profile along the reaction path induced by the substitution of electron donating groups (-NH2 and -OCH3) at different sites has been investigated. Substitution at para position with respect to the phenolic OH group showed strong suppression of excited state proton dislocation compared with unsubstitued SA, while substitution at ortho position hardly affected the shape of the ESIPT curve. The TDDFT results are discussed in comparison with those of CASPT2 method.
Simplified techniques based on in situ testing methods are commonly used to assess seismic liquefaction potential. Many of these simplified methods were developed by analyzing liquefaction case histories from which the liquefaction boundary (limit state) separating two categories (the occurrence or non-occurrence of liquefaction) is determined. As the liquefaction classification problem is highly nonlinear in nature, it is difficult to develop a comprehensive model using conventional modeling techniques that take into consideration all the independent variables, such as the seismic and soil properties. In this study, a modification of the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) approach based on Logistic Regression (LR) LR_MARS is used to evaluate seismic liquefaction potential based on actual field records. Three different LR_MARS models were used to analyze three different field liquefaction databases and the results are compared with the neural network approaches. The developed spline functions and the limit state functions obtained reveal that the LR_MARS models can capture and describe the intrinsic, complex relationship between seismic parameters, soil parameters, and the liquefaction potential without having to make any assumptions about the underlying relationship between the various variables. Considering its computational efficiency, simplicity of interpretation, predictive accuracy, its data-driven and adaptive nature and its ability to map the interaction between variables, the use of LR_MARS model in assessing seismic liquefaction potential is promising.
In this paper, we express the Green function in terms of the classical kernel functions in potential theory. In particular, we obtain a formula relating the Green function and the Szegő kernel function which consists of only the Szegő kernel function in a $C^{\infty}$ smoothly bounded finitely connected domain in the complex plane.
본 논문은 군집 로봇 포메이션 이동 제어를 위한 방법을 제안한다. Potential field method 알고리즘을 이용하여 Leader-Bot의 장애물 회피와 이동 경로를 계획한다. Leader-bot을 기준으로 하는 Follewer-bot의 포메이션 형성을 위해 Formation generated function을 사용한다. Leader-bot과 Follower-bot들 간에 충돌회피와 Follower-bot들의 장애물 회피를 위해 Potential function을 적용한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 실제 운용 가능성을 검증한다.
The stress field in a body caused by the tangential loading of a rectangular patch on a semi-infinite solid has been solved analytically using a potential function. The validity of the results of this study was preyed by Saint-Venant's principle in the remote region and by the superposition of point loads in the vicinity of the surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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