The Improved Deterministic Truncation of Monte Carlo (iDTMC) is a powerful acceleration and variance reduction scheme in the Monte Carlo analysis. The concept of the iDTMC method and correlated sampling-based real variance estimation are briefly introduced. Moreover, the application of the iterative scheme to the correlated sampling is discussed. The iDTMC method is utilized in a 3-dimensional small modular reactor (SMR) model problem. The real variances of burnup-dependent criticality and power distribution are evaluated and compared with the ones obtained from 30 independent iDTMC calculations. The impact of the inactive cycles on the correlated sampling is also evaluated to investigate the consistency of the correlated sample scheme. In addition, numerical performances and sensitivity analysis on the real variance estimation are performed in view of the figure of merit of the iDTMC method. The numerical results show that the correlated sampling accurately estimates the real variances with high computational efficiencies.
Lee, Jae Yong;Kim, Do Hyun;Yim, Che Wook;Kim, Jae Chang;Kim, Jong Kyung
Nuclear Engineering and Technology
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제51권4호
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pp.954-962
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2019
It is well known that the variance of tally is biased in a Monte Carlo calculation based on the power iteration method. Several studies have been conducted to estimate the real variance. Among them, the batch method, which was proposed by Gelbard and Prael, has been utilized actively in many Monte Carlo codes because the method is straightforward, and it is easy to implement the method in the codes. However, there is a problem when utilizing the batch method because the estimated variance varies depending on batch size. Often, the appropriate batch size is not realized before the completion of several Monte Carlo calculations. This study recognizes this shortcoming and addresses it by permitting selection of an appropriate batch size.
The technique is reported of identifying parameters in off-line process. The technique demands that closed-loop system consists of a reference and two-degree-of-freedom controllers (TDFC) in real process. A model process is the same as the real process except their parameters. Deviations are differences between the reference and the output of the plant or the model. The technique is based on minimizing identification error between the two deviations. The parameter differences between the plant and the model are characterized of mean value and of variance which are derived from the identification error. Consequently, the algorithm which identifies the unknown plant parameters is shown by minimizing the mean value and the variance, respectively, within double convergence loops. The technique is applied to course change of a ship. The plant deviation at the first trial is shown to occur in replacing the nominal parameters by the default parameters. The plant deviation at the second trial is shown to not occur in replacing the nominal parameters by the identified parameters. Hence, the identification technique is confirmed to be feasible in the real field.
본 연구는 실질환율변동이 경기변동에 미치는 효과를 한국과 일본에 대하여 비교분석하는데 목적을 두고 있다. 기존의 실증분석에 의하면 신흥경제국의 경우 실질환율의 상승이 경기수축효과를 가져올 수 있는 반면 선진국의 경우 경기확장효과를 가질 수 있다는 연구결과가 많다. 한국은 신흥경제국의 사례로, 일본은 선진국의 사례로 각각 선택하여 기존의 연구결과와 비교하고자 한다. 구조VAR(S-VAR)모형을 사용하여 실질금리, 실질성장률, 실질환율, 국제유가, 인플레이션율 등 5개변수의 1980년 1/4분기부터 2006년 4/4분기까지의 분기데이터에 대해 충격반응함수와 분산분해를 통해 실질환율변동의 경기변동효과를 분석하고 있다. 본 연구는 한국의 경우 실질환율의 상승이 경기수축적인 반면 일본의 경우는 반대로 경기팽창적이라는 기존의 연구결과를 다시 확인하고 있다.
Chitwong S.;Minhayenud S.;Intajag S.;Cheevasuvit F.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.574-576
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2004
Since variance of noise is important parameter for a noise filter to reduce noise in image and the performance of noise filter is dependent on estimated variance. In this paper, we apply additive noise variance estimation method to estimate variance of speckle noise of synthetic aperture radar (SAR) imagery. Generally, speckle noise is in multiplicative model, logarithmic transformation is then used to transform multiplicative model into additive model. Here, speckle noise is generally modeled as Gamma distribution function with different looks. The additive noise variance estimation is processed in log domain. The synthesis image and real image of SAR are implemented to test and confirm results and show that more accurate estimation can be achieved.
The LQG/LTR method is applied to the real servomechanism with the unknown modeling error and system noise variance Q$_{2}$. The equivalent discretized LQG controller is implemented on the 16-bit microcomputer and the experimental results show the improved stability and the satisfactory performance when the noise variance Q$_{2}$ is increased infinitly.
This paper presents the theoretical derivaion relating and image correlationcoeffcient capable of assessing image quality, with phase-error variance in antenna aperture domain. We show that when the phase-error variance of a range bin selected as an adaptive beamformer is known, the quality of the reconstructed image is predictable and moreover, the resultant correlation coeffcient is obviously greater than the derive dlower boudn. To support the derivation, real data are used for image formation where the dominant scatterer algorithm (DSA) is applied for phase compensations.
반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권2호
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pp.365-379
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2005
Balanced Repeated Replication(BRR) is widely used to estimate the variance of linear or nonlinear estimators from complex sampling surveys. Most of survey data sets include imputed missing values and treat the imputed values as observed data. But applying the standard BRR variance estimation formula for imputed data does not produce valid variance estimators. Shao, Chen and Chen(1998) proposed an adjusted BRR method by adjusting the imputed data to produce more accurate variance estimators. In this paper, another adjusted BRR method is proposed with examples of real data.
분산함수가 불연속점을 가지는 경우, 대부분의 비모수적 함수 추정 연구에서 분산함수가 음수 값을 갖지 않기에 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량인 국소상수항추정량을 이용하였다. 한편, Huh (2014, 2016a)는 Chen 등 (2009)과 Yu와 Jones (2004)의 연구를 바탕으로 불연속 분산함수를 로그 변환한 로그분산함수를 추정 대상으로 삼아 잔차제곱이나 로그잔차제곱으로 경계점 문제를 가지지 않는 국소선형추정량을 이용하여 비모수적으로 추정하였다. Huh (2016b)는 불연속점에서 점프크기추정량을 활용하여 잔차제곱을 분산함수가 연속인 회귀모형에서 얻어진 잔차제곱인 것처럼 수정한 후 이들을 이용하여 불연속 분산함수의 추정을 연구하였다. 본 연구에서는 불연속 로그분산함수의 점프크기추정량을 이용하여 로그잔차제곱을 수정하고 불연속 로그분산함수를 국소선형추정량을 이용하여 추정하고자 한다. 제안된 추정량의 우수성을 모의실험을 통하여 Chen 등 (2009)의 로그분산함수 추정량을 이용한 Huh (2014)의 불연속 로그분산함수 추정량과 비교하고 실제자료에 적용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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