Distribution of tracer particles in carrier conform to Poisson distribution and the effect of Poisson distribution on mixing uniformity can be reduced by increasing the tracer particle number per unit weight. In this paper, above-mentioned theory has been demonstrated by using three kinds of rotor whose pitches are different.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.793-798
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2008
Extreme value inference deals with fitting the generalized extreme value distribution model and the generalized Pareto distribution model, which are recently combined to give a single model, namely a two-dimensional non-homogeneous Poisson exceedance point process model. In this paper, we extend the two-dimensional non-homogeneous Poisson process model to include non-stationary effect or dependence on covariates and then derive the likelihood for the extended model.
In a modern semiconductor device manufacturing industry, statistical bin limits on wafer level test bin data are used for minimizing value added to defective product as well as protecting end customers from potential quality and reliability excursion. Most wafer level test bin data show skewed distributions. By Monte Carlo simulation, this paper evaluates methods and sample size effect regarding determination of statistical bin limits. In the simulation, it is assumed that wafer level test bin data follow the Poisson distribution. Hence, typical shapes of the data distribution can be specified in terms of the distribution's parameter. This study examines three different methods; 1) percentile based methodology; 2) data transformation; and 3) Poisson model fitting. The mean square error is adopted as a performance measure for each simulation scenario. Then, a case study is presented. Results show that the percentile and transformation based methods give more stable statistical bin limits associated with the real dataset. However, with highly skewed distributions, the transformation based method should be used with caution in determining statistical bin limits. When the data are well fitted to a certain probability distribution, the model fitting approach can be used in the determination. As for the sample size effect, the mean square error seems to reduce exponentially according to the sample size.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권1호
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pp.55-72
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2009
A misclassified size-biased modified power series distribution (MSBMPSD) where some of the observations corresponding to x = c + 1 are misclassified as x = c with probability $\alpha$, is defined. We obtain its recurrence relations among the raw moments, the central moments and the factorial moments. Discussion of the effect of the misclassification on the variance is considered. To illustrate the situation under consideration some of its particular cases like the size-biased generalized negative binomial (SBGNB), the size-biased generalized Poisson (SBGP) and sizebiased Borel distributions are included. Finally, an example is presented for the size-biased generalized Poisson distribution to illustrate the results.
Khodjet-Kesb, M.;Adda bedia, E.A.;Benkhedda, A.;Boukert, B.
Steel and Composite Structures
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제21권1호
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pp.57-72
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2016
The Poisson ratio reduction of symmetric hygrothermal aged $[{\theta}_m/90_n]_s$ composite laminates containing a transverse cracking in mid-layer is predicted by using a modified shear-lag model. Good agreement is obtained by comparing the prediction models and experimental data published by Joffe et al. (2001). The material properties of the composite are affected by the variation of temperature and transient moisture concentration distribution in desorption case, and are based on a micro-mechanical model of laminates. The transient and non-uniform moisture concentration distribution give rise to the transient Poisson ratio reduction. The obtained results represent well the dependence of the Poisson ratio degradation on the cracks density, fibre orientation angle of the outer layers and transient environmental conditions. Through the presented study, we hope to contribute to the understanding of the hygrothermal behaviour of cracked composite laminate.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기장벽 감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자 한다. 드레인유도장벽감소 현상은 채널의 길이가 짧아질 때 드레인 전압이 소스측 전위장벽에 영향을 미쳐 장벽의 높이를 감소시키는 현상으로써 단채널에서 발생하는 매우 중요한 효과이다. 본 연구에서는 DIBL을 해석하기 위하여 이미 발표된 논문에서 타당성이 입증된 포아송 방정식의 해석학적 전위분포를 이용할 것이다. 이 모델은 특히 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 소자 파라미터인 채널두께, 산화막두께, 도핑농도 등에 대하여 드레인유도장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다.
Several statistical models for bivariate poisson data are suggested and used to analyze 2011 K-league data. Our interest is composed of two purposes: The first purpose is to exploit potential attacking and defensive abilities of each team. Particular, a bivariate poisson model with diagonal inflation is incorporated for the estimation of draws. A joint model is applied to estimate an association between poisson distribution and probability of draw. The second one is to investigate causes on scoring time of goals and a regression technique of recurrent event data is applied. Some related future works are suggested.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널도핑이 비산형분포를 가질 때 게이트 산화막의 두께를 변화시키면서 문턱전압이하특성을 분석하였다. 이중게이트 MOSFET는 차세대 나노소자로서 단채널효과를 감소시킬 수 있다는 장점 때문에 많은 연구가 진행 중에 있다. 이에 이중게이트 MOSFET에서 단채널효과로서 잘 알여진 문턱전압 이하 스윙의 저하에 대하여 비선형도핑분포를 이용한 포아송방정식의 분석학적 모델로 분석하고자 한다. 또한 나노소자인 이중게이트 MOSFET의 구조적 파라미터 중 가장 중요한 게이트 산화막의 두께에 대하여 문턱전압이하 특성을 분석하였다. 본 논문에서 사용한 분석학적 포아송방정식의 포텐셜모델 및 전송모델의 타당성을 입증하기 위하여 수치해석학적 결과값과 비교하였으며 이 모델을 이용하여 이중게이트 MOSFET의 문턱전압이하 스윙을 분석하였다.
Elastic modulus of unidirectional short fiber composite has theoretically derived with the consideration of Poisson's ratios of matrix and fiber. Unidirectional short fiber composite is modeled as an aggregate of grains developed by Kerner. Under the assumption of extra strain at fiber ends, the strain distribution along the fiber's length is determined, and the elastic modulus is derived from this distribution. For the consideration of effects of Poisson's ratio, Kerner's results for particulate composites are adapted as boundary conditions. The effect of differences in Poisson's ratio of fiber and matrix on elastic modulus is studied. Proposed equation shows a good agreement with experimental data of Halpin and Tock, et al.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권2호
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pp.200-204
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2012
This study has presented the analysis of breakdown voltage for a double-gate metal-oxide semiconductor field-effect transistor (MOSFET) based on the doping distribution of the Gaussian function. The double-gate MOSFET is a next generation transistor that shrinks the short channel effects of the nano-scaled CMOSFET. The degradation of breakdown voltage is a highly important short channel effect with threshold voltage roll-off and an increase in subthreshold swings. The analytical potential distribution derived from Poisson's equation and the Fulop's avalanche breakdown condition have been used to calculate the breakdown voltage of a double-gate MOSFET for the shape of the Gaussian doping distribution. This analytical potential model is in good agreement with the numerical model. Using this model, the breakdown voltage has been analyzed for channel length and doping concentration with parameters such as projected range and standard projected deviation of Gaussian function. As a result, since the breakdown voltage is greatly changed for the shape of the Gaussian function, the channel doping distribution of a double-gate MOSFET has to be carefully designed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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