The genetic variations in three major river populations viz. the Halda, the Jamuna and the Padma of the Indian major carp, Catla catla were analyzed by Random Amplified Polymorphic DNA (RAPD) markers. Four decamer primers were used for amplifying DNA of 10 individuals from each population. The proportion of polymorphic loci and the gene diversity estimates were 59.4 and 0.20 for the Halda, 37.5 and 0.14 for the Jamuna and 46.9 and 0.16 for the Padma populations respectively indicating the existence of a relatively high level of genetic variation in the Halda river population. The inter-population similarity indices, gene flow and genetic distance values indicated that the Jamuna-Padma population pair of catla was genetically closer than the Halda-Jamuna and the Halda-Padma population pairs in compliance with the geographical distances among them. The coefficient of gene differentiation ($G_{ST}$=0.13) reflects some degree of genetic differentiation among three populations of catla studied. The data suggest that the RAPD technique could be used to discriminate different river populations of catla.
This paper presents characterizations on the independence of the exponential and Pareto distributions by record values. Let ${X_{n},\;n {\ge1}$ be a sequence of independent and identically distributed(i.i.d) random variables with a continuous cumulative distribution function(cdf) F(x) and probability density function(pdf) f(x). $Let{\;}Y_{n} = max{X_1, X_2, \ldots, X_n}$ for n \ge 1. We say $X_{j}$ is an upper record value of ${X_{n},{\;}n\ge 1}, if Y_{j} > Y_{j-1}, j > 1$. The indices at which the upper record values occur are given by the record times {u(n)}, n \ge 1, where u(n) = $min{j|j > u(n-1), X_{j} > X_{u(n-1)}, n \ge 2}$ and u(l) = 1. Then F(x) = $1 - e^{-\frac{x}{a}}$, x > 0, ${\sigma} > 0$ if and only if $\frac {X_u(_n)}{X_u(_{n+1})} and X_u(_{n+1}), n \ge 1$, are independent. Also F(x) = $1 - x^{-\theta}, x > 1, {\theta} > 0$ if and only if $\frac {X_u(_{n+1})}{X_u(_n)}{\;}and{\;} X_{u(n)},{\;} n {\ge} 1$, are independent.
I present an analysis of the long-term evolution of the fluxes of six active galactic nuclei (AGN) - 0923+392, 3C 111, 3C 273, 3C 345, 3C 454.3, and 3C 84 - in the frequency range 80 - 267 GHz using archival calibration data of the IRAM Plateau de Bure Interferometer. Our dataset spans a long timeline of ~14 years with 974 - 3027 flux measurements per source. We find strong (factors ~2-8) flux variability on timescales of years for all sources. The flux density distributions of five out of six sources show clear signatures of bi- or even multimodality. Our sources show mostly steep (alpha~0.5-1), variable spectral indices that indicate outflow dominated emission; the variability is most probably due to optical depth variations. The power spectra globally correspond to red-noise spectra with five sources being located between the cases of white and flicker noise and one source (3C 111) being closer to the case of random walk noise. For three sources the low-frequency ends of their power spectra appear to be upscaled in spectral power by factors ~2-3 with respect to the overall powerlaws. We conclude that the source emission cannot be described by uniform stochastic emission processes; instead, a distinction of "quiescent" and (maybe multiple) "flare" states of the source emission appears to be necessary.
Park, Seung-Kyu;Lee, Chang-Hoon;Jang, Seok-Ho;Woo, Kwang-Bang
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.2
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pp.235-245
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1998
This paper presents the fuzzy optimization model based scheduling methodology for the efficient production control of a FFS(FIexible Flow Shop) under the uncertain production environment. To develop the methodology, a fuzzy optimization technique is introduced in which the uncertain production capacity caused by the random events like the machine breakdowns or the absence of workers is modeled by fuzzy number. Since the problem is NP hard, the goal of this study is to obtain the near optimal but practical schedule in an efficient way. Thus, Lagrangian relaxation method is used to decompose the problem into a set of subproblems which are easier to solve than the original one. Also, to construct the feasible schedule, a heuristic algorithm was proposed. To evaluate the performance of the proposed method, computational experiments, based on the real factory data, are performed. Then, the results are compared with those of the other methods, the deterministic one and the existing one used in the factory, in the various performance indices. The comparison results demonstrate that the proposed method is more effective than the other methods.
The probabilistic production simulation of power system generally has been used to formulate a reasonable power production plan or generation planning. It integrates the convolution process of a generating unit's random outage(FOR) with equivalent load duration curve(ELDC), and provides the reliability indices of power system. This paper presents the reliability characteristics of power system reflected on demand side management and proposes the modified ELDC representation technique due to the high-efficient end-use diffusion among the customers. Load reductions are simulated from the multi-state deconvolution process with the saved capacity of end-use. Case study shows the computed reliability from the power system production simulation incorporated with DSM planning scheme.
This paper examines a methodology for computing the probability of structural failure of reinforced concrete beams subjected to fire. The significant load variables considered are dead load, sustained live load and fire temperature. Resistance is expressed in terms of moment capacity with random variables taken as yield strength of steel, concrete class (or grade of concrete), beam width and depth. The flexural capacity is determined based on the design equations recommended in Indian standard IS456:2000. Simplified method named $500^{\circ}C$ isotherm method detailed in Eurocode 2 is incorporated for fire design. A transient thermal analysis is conducted using finite element software ANSYS$^{(R)}$ Release15. Reliability is evaluated from the initial state to 4h of fire exposure based on the first order reliability method (FORM). A procedure is coded in MATLAB for finding the reliability index. This procedure is validated with available literature. The effect of various parameters like effective cover, yield strength of steel, grade of concrete, distribution of reinforcement bars and aggregate type on reliability indices are studied. Parameters like effective cover of concrete, yield strength of steel has a significant effect on reliability of beams. Different failure modes like limit state of flexure and limit state of shear are checked.
Choi, Jung Chan;Lee, Seung Rae;Kim, Yunki;Song, Young Hoon
Smart Structures and Systems
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v.7
no.4
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pp.263-274
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2011
A reliability-based slope stability assessment method considering fluctuations in the monitored matric suction was proposed for real-time identification of slope risk. The assessment model was based on the limit equilibrium model for infinite slope failure. The first-order reliability method (FORM) was adopted to calculate the probability of slope failure, and results of the model were compared with Monte-Carlo Simulation (MCS) results to validate the accuracy and efficiency of the model. The analysis shows that a model based on Advanced First-Order Reliability Method (AFORM) generates results that are in relatively good agreement with those of the MCS, using a relatively small number of function calls. The contribution of random variables to the slope reliability index was also examined using sensitivity analysis. The results of sensitivity analysis indicate that the effective cohesion c' is a significant variable at low values of mean matric suction, whereas matric suction ($u_a-u_w$) is the most influential factor at high mean suction values. Finally, the reliability indices of an unsaturated model soil slope, which was monitored by a wireless matric suction measurement system, were illustrated as 2D images using the suggested probabilistic model.
Goats (Capra hircus) were domesticated during the late Neolithic, approximately 10,500 years ago, and humans exerted minor selection pressure until fairly recently. Probably the largest genetic change occurring over the millennia happened via natural selection and random genetic drift, the latter causing genes to be fixed in small and isolated populations. Recent human-influenced genetic changes have occurred through biometrics and genomics. For the most part, biometrics has concentrated upon the refining of estimates of heritabilities and genetic correlations. Heritabilities are instrumental in the calculation of estimated breeding values and genetic correlations are necessary in the construction of selection indices that account for changes in multiple traits under selection at one time. Early genomic studies focused upon microsatellite markers, which are short tandem repeats of nucleic acids and which are detected using polymerase chain reaction primers flanking the microsatellite. Microsatellite markers have been very important in parentage verification, which can impact genetic progress. Additionally, microsatellite markers have been a useful tool in assessing genetic diversity between and among breeds, which is important in the conservation of minor breeds. Single nucleotide polymorphisms are a new genomic tool that have refined classical BLUP methodology (biometric) to provide more accurate genomic estimated breeding values, provided a large reference population is available.
Fragility functions are determined for braced steel moment frames (SMFs) with plans such as square-, T-, L-, U-, trapezoidal-, and semicircular-shaped, subjected to blast. The frames are designed for gravity and seismic loads, but not necessarily for the blast loads. The blast load is computed for a wide range of scenarios involving different parameters, viz. charge weight, standoff distance, and blast location relative to plan of the structure followed by nonlinear dynamic analysis of the frames. The members failing in rotation lead to partial collapse due to plastic mechanism formation. The probabilities of partial collapse of the SMFs, with and without bracing system, due to the blast loading are computed to plot fragility curves. The charge weight and standoff distance are taken as Gaussian random input variables. The extent of propagation of the uncertainties in the input parameters onto the response quantities and fragility of the SMFs is assessed by computing Sobol sensitivity indices. The probabilistic analysis is conducted using Monte Carlo simulations. The frames have least failure probability for blasts occurring in front of their corners or convex face. Further, the unbraced frames are observed to have higher fragility as compared to counterpart braced frames for far-off detonations.
Didit B Nugroho;Bernadus AA Wicaksono;Lennox Larwuy
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.2
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pp.163-178
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2023
GARCH-X(1, 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey's ladder, and Yeo-Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1, 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1, 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey's ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoffersen's independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey's ladder transformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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