This paper describes a new structure re create a pseudo Gaussian function network (PGFN). The activation function of hidden layer does not necessarily have to be symmetric with respect to center. To give the flexibility of the network, the deviation of pseudo Gaussian function is changed according to a direction of given input. This property helps that given function can be described effectively with a minimum number of center by PGFN, The distribution of deviation is represented by level set method and also the loaming of deviation is adjusted based on it. To demonstrate the performance of the proposed network, general problem of function estimation is treated here. The representation problem of continuous functions defined over two-dimensional input space is solved.
In 1982, N. Miller [5] showed a weighted $L^p$ boundedness theorem for pseudo differential operators with symbols $S^0_{1.0}$. In this paper, we shall prove the pointwise estimates, in terms of the Fefferman, Stein sharp function and Hardy Littlewood maximal function, for pseudo differential operators with reduced symbols and show a weighted $L^p$-boundedness for pseudo differential operators with symbol in $S^m_{\rho,\delta}$, 0{$\leq}{\delta}{\leq}{\rho}{\leq}1$, ${\delta}{\neq}1$, ${\rho}{\neq}0$ and $m=(n+1)(\rho-1)$.
For scaling of the gradient of misfit function, we develop a new pseudo-Hessian matrix constructed by combining amplitude field and pseudo-Hessian matrix. Since pseudo- Hessian matrix neglects the calculation of the zero-lag auto-correlation of impulse responses in the approximate Hessian matrix, the pseudo-Hessian matrix has a limitation to scale the gradient of misfit function compared to the approximate Hessian matrix. To validate the new pseudo- Hessian matrix, we perform frequency-domain elastic full waveform inversion using this Hessian matrix. By synthetic experiments, we show that the new pseudo-Hessian matrix can give better convergence to the true model than the old one does. Furthermore, since the amplitude fields are intrinsically obtained in forward modeling procedure, we do not have to pay any extra cost to compute the new pseudo-Hessian. We think that the new pseudo-Hessian matrix can be used as an alternative of the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권6호
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pp.555-562
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2016
Interval censored data often occur in an observational study where the subject is followed periodically. Instead of observing an exact failure time, two inspection times that include it are available. There are several methods to analyze interval censored failure time data (Sun, 2006). However, in the presence of competing risks, few methods have been suggested to estimate covariate effect on interval censored competing risk data. A sub-distribution hazard model is a commonly used regression model because it has one-to-one correspondence with a cumulative incidence function. Alternatively, Klein and Andersen (2005) proposed a pseudo-value approach that directly uses the cumulative incidence function. In this paper, we consider an extension of the pseudo-value approach into the interval censored data to estimate regression coefficients. The pseudo-values generated from the estimated cumulative incidence function then become response variables in a generalized estimating equation. Simulation studies show that the suggested method performs well in several situations and an HIV-AIDS cohort study is analyzed as a real data example.
The expected busy period for the controllable M/G/1 queueing model operating under the triadic policy is derived by using the pseudo probability density function which is totally different from the actual probability density function. In order to justify the approach using the pseudo probability density function to derive the expected busy period for the triadic policy, well-known expected busy periods for the dyadic policies are derived from the obtained result as special cases.
파형 역산에 사용하는 로그 목적함수는 관측 자료와 모델링 자료의 로그값의 차이를 최소화하는 목적함수이다. 라플라스 영역 파형 역산에서는 주로 로그 목적함수와 유사 헤시안의 대각 성분을 이용하여 최적화를 수행한다. 이 때 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값이 되는 것을 막기 위해 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한다. 본 연구에서는 로그 목적함수의 유사 헤시안의 대각 성분을 분석하여 음향파 라플라스 영역 파형 역산에서는 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값을 가지지 않음을 보였다. 따라서 로그 목적함수의 유사 헤시안을 이용한 경사 방향 정규화시 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용할 필요가 없다. 수치 예제에서 인공합성 자료와 현장 자료를 이용해 레벤버그-마쿼트 기법 없이도 역산 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
세기 조절 방사선 치료 최적화 대상 함수로 이용하기 위하여 유사 생물학적 대상 함수를 고안하여, 그 가능성을 살펴보았다. 치료 계획 장치는 본 연구진이 개발한 RTP Tool Box(RTB)를 사용하였다. 수학적으로 생물학적 대상 함수와 비슷하나, 사용하는 상수들은 물리적인 인자를 사용한 유사 생물학적(Pseudo-biologic) 대상 함수를 도입하였다. 치료하고자 하는 표적에 대하여는 표적 포함인자(TCI, Target Coverage Index) 개념을 도입하였고, 정상 장기에 대해서는 조직성적 인자(OSI, Organ Score Index) 개념을 도입하였다. 또한 TCI와 OSI 개념을 사용하여 대상함수 S를 정의하였다. 어떤 종류의 대상 함수를 사용하든 표적 선량의 분포는 비슷한 추세를 보였으나, 유사 생물학적 대상 함수를 사용한 경우 정상 조직의 선량 분포가 물리적인 대상 함수를 사용한 치료 계획보다 낮게 나와 세기조절 방사선 치료의 대상 함수로 사용할 수 있음을 보였다.
In this paper, we extend the concept of the pseudo differential operators in the usual Schwartz's distribution spaces to the one of the generalized pseudo differential operators in the Beurling's generalized distribution spaces. And we shall investigate some properties of the generalized pseudo differential operators including the generalized pseudo local property. Finally, we will study the smoothness and properly supported property of these operators.
In this paper we have introduced the concept of pseudo-metric which we induced from a pseudo-valuation on KU-algebras and investigated the relationship between pseudo-valuations and ideals of KU-algebras. Conditions for a real-valued function to be a pseudo-valuation on KU-algebras are provided.
We give various characterizations of pseudo -Chebyshev Subspaces in the spaces $L^1$(S,${\mu}$) and C(T).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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