Grain boundary diffusion plays a significant role in fission gas release, which is one of the crucial processes dominating nuclear fuel performance. Gaseous fission produce such as Xe and Kr generated during nuclear fission have to diffuse in the grain lattice and the boundary inside fuel pellets before they reach the open spaces in a fuel rod. These processes can be studied by 'tracer diffusion' techniques, by which grain boundary diffusivity can be estimated and directly used for low burn-up fission gas release analysis. However, only a few models accounting for the both processes are available and mostly handle them numerically due to mathematical complexity. Also the numerical solution has limitations in a practical use. In this paper, an approximate analytical solution in case of stationary grain boundary in a polycrystalline solid is developed for the tracer diffusion techniques. This closed-form solution is compared to available exact and numerical solutions and it turns out that it makes computation not only greatly easier but also more accurate than previous models. It can be applied to theoretical modelings for low bum-up fission gas release phenomena and experimental analyses as well, especially for PIE (post irradiation examination).
Super fine-grained graphite is a type of advanced nuclear graphite which was developed for Molten Salt Reactor (MSR). It is necessary to establish a failure assessment method used for nuclear graphite components in MSR. A modified assessment approach based on ASME BPVC-III-5_2017 is presented. The new approach takes a new parameter, KIC, into account and abandons the parameter, grain size, which is unrealistic for super fine-grained graphite as the computation is enormous if we use conventional methods. Three methodologies (KTA 3232, ASME, New approach) were also evaluated by theoretical prediction and experimental verification. The results indicated the new developed code can be used for design and failure assessment of super fine-graphite components and has more extensive applicability.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권4호
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pp.19-38
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2007
Graph theory is becoming increasingly significant as it is applied of mathematics, science and technology. It is being actively used in fields as varied as biochemistry(genomics), electrical engineering(communication networks and coding theory), computer science(algorithms and computation) and operations research(scheduling). The powerful results in other areas of pure mathematics. Rhis paper, besides giving a general outlook of these facts, includes new graph theoretical proofs of Fermat's Little Theorem and the Nielson-Schreier Theorem. New applications to DNA sequencing (the SNP assembly problem) and computer network security (worm propagation) using minimum vertex covers in graphs are discussed. We also show how to apply edge coloring and matching in graphs for scheduling (the timetabling problem) and vertex coloring in graphs for map coloring and the assignment of frequencies in GSM mobile phone networks. Finally, we revisit the classical problem of finding re-entrant knight's tours on a chessboard using Hamiltonian circuits in graphs.
본 논문에서는 비행체 방어를 위해 널리 사용되고 있는 채프의 레이다 반사 단면적(RCS Radar Cross Section) 계산 방법에 대해 다루었다. 채프의 RCS는 바람, 비행체의 속도, 대기확산 속도 등에 따라서 달라진다. 채프를 레이다 사용주파수 대역에서 다이폴 안테나로 가정하고, 다이폴 안테나의 산란특성 분석을 통하여 RCS 값을 예측하였다. 본 논문에서는 다이폴 모델을 이용한 이론적 계산 결과와 전산모사를 이용하여 계산한 RCS를 비교하였으며 유사한 결과를 얻었다.
The second order ab initio effective valence shall Hamiltonian ($H^v$) which is based on quasidegenerate many-body perturbation theory is applied to the SiH, PH, and their positive ions. A singie Hv computation for the neutral molecule is used for a whole set of valence states of a molecule and its ion simultaneously. The low-lying valence state potential energy curves of SiH, PH and their positive ions are computed. And various spectroscopic constants of the low-lying bound valence states are determined from the potential energy curves. The $H^v$ results are found to be in good agreement with other theoretical and experimental data.
The performance of machine learning algorithms significantly depends on how a configuration of hyperparameters is identified and how a neural network architecture is designed. However, this requires expert knowledge of relevant task domains and a prohibitive computation time. To optimize these two processes using minimal effort, many studies have investigated automated machine learning in recent years. This paper reviews the conventional random, grid, and Bayesian methods for hyperparameter optimization (HPO) and addresses its recent approaches, which speeds up the identification of the best set of hyperparameters. We further investigate existing neural architecture search (NAS) techniques based on evolutionary algorithms, reinforcement learning, and gradient derivatives and analyze their theoretical characteristics and performance results. Moreover, future research directions and challenges in HPO and NAS are described.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.51-58
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2021
In this paper, we propose a deep learning classifier for estimating the number of layers in the Earth's structure. When installing a grounding system, knowledge of the subsurface in the area is absolutely necessary. The subsurface structure can be modeled by the earth parameters. Knowing the exact number of layers can significantly reduce the amount of computation to estimate these parameters. The classifier consists of a feedforward neural network. Apparent resistivity curves were used to train the deep learning classifier. The apparent resistivity at 20 equally spaced log points in each curve are used as the features for the input of the deep learning classifier. Apparent resistivity curve data sets are collected either by theoretical calculations or by Wenner's measurement method. Deep learning classifiers are coded by Keras, an open source neural network library written in Python. This model has been shown to converge with close to 100% accuracy.
Similar to present computers, quantum computers comprise quantum bits (qubits) and an operating system. However, because the quantum states are fragile, we need to correct quantum errors using entangled physical qubits with quantum error correction (QEC) codes. The combination of entangled physical qubits with a QEC protocol and its computational model are called a logical qubit and fault-tolerant quantum computation, respectively. Thus, QEC is the heart of fault-tolerant quantum computing and overcomes the limitations of noisy intermediate-scale quantum computing. Therefore, in this study, we briefly survey the status of QEC codes and the physical implementation of logical qubit over various qubit technologies. In summary, we emphasize 1) the error threshold value of a quantum system depends on the configurations and 2) therefore, we cannot set only any specific theoretical and/or physical experiment suggestion.
In this paper, an analytical formulation is proposed to predict the vertical vibration response due to the pedestrian walking on a footbridge considering the human-structure interaction, where the footbridge and pedestrian are represented by the Euler beam and linear oscillator model, respectively. The derived coupled equation of motion is a nonlinear fourth-order partial differential equation. An uncoupled solution strategy based on the combined weighted residual and perturbation method) is proposed to reduce the tedious computation, which allows the separate integration between the bridge and pedestrian subsystems. The theoretical study demonstrates that the pedestrian subsystem can be treated as a structural system with added mass, damping, and stiffness. The analysis procedure is then applied to a case study under the conditions of single pedestrian and multi pedestrians, and the results are validated and compared numerically. For convenient vibration design of a footbridge, the simplified peak acceleration formula and the idea of decoupling problem are thus proposed.
KAYIJUKA, IDRISSA;EGE, SERIFE M.;KONURALP, ALI;TOPAL, FATMA S.
Journal of applied mathematics & informatics
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제40권1_2호
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pp.267-281
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2022
Herein, an algorithm for efficient evaluation of oscillatory Fourier-integrals with Jacobi-Cauchy type singularities is suggested. This method is based on the use of the traditional Clenshaw-Curtis (CC) algorithms in which the given function is approximated by the truncated Chebyshev series, term by term, and the oscillatory factor is approximated by using Bessel function of the first kind. Subsequently, the modified moments are computed efficiently using the numerical steepest descent method or special functions. Furthermore, Algorithm and programming code in MATHEMATICA® 9.0 are provided for the implementation of the method for automatic computation on a computer. Finally, selected numerical examples are given in support of our theoretical analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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