The main objective of this paper is to develop a concrete inverse formula of the system induced by the fourth-order finite difference method for two-point boundary value problems with Robin boundary conditions. This inverse formula facilitates to make a fast algorithm for solving the problems. Our numerical results show the efficiency and accuracy of the proposed method, which is implemented by the Thomas algorithm.
실시간 능통 데이터베이스 시스템은 외부의 환경의 변화에 반응하여 트랜잭션들을 주어진 시간 내에 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Thomas 쓰기 규칙을 적용하여 보다 향상된 실시간 능동 동시성 제어 기법을 제안한다. 제안하는 동시성 제어 기법은 데이터 충돌을 해결하기 위해서 우선순위와 능동 규칙을 고려하여 불필요하게 철회되는 트랜잭션의 수를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 모의실험을 통해서 제안하는 통시성 제어기법에 의해서 보다 많은 트랜잭션이 종료시한을 만족함을 보인다.
First, we give a linear-time algorithm to find the first overlap in an arbitrary binary word. Second, we implement the algorithm in the C language and show that the number of comparisons in this algorithm is less than 31n, where n$\geq$3 is the length of the input word.
Development of light sources has been constantly grown after incandescent lamps had been invented by Thomas Edison. Recently, the eletrodeless lamp is introduced as a new light source of a high efficacy and long life. But, despite of such advantages, luminaires of electrodeless lamps are not widely used. It is necessary to develope the design of the luminaire together with light source development. In this paper, design algorithm of the luminaire that is adaptable to electrodeless lamp and use Genetic Algorithm as a optimization method to find luminous intensity distribution required is introduced.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권1호
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pp.52-58
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2005
We have developed a Group Method of Data Handling (GMDH) type algorithm for designing multi-layered neural networks. The algorithm is general enough that it will accept any number of inputs and any sized training set. Each neuron of the resulting network is a function of two of the inputs to the layer. The equation for each of the neurons is a quadratic polynomial. Several forms of the equation are tested for each neuron to make sure that only the best equation of two inputs is kept. All possible combinations of two inputs to each layer are also tested. By carefully testing each resulting neuron, we have developed an algorithm to keep only the best neurons at each level. The algorithm's goal is to create as accurate a network as possible while minimizing the size of the network. Software was developed to train and simulate networks using our algorithm. Several applications were modeled using our software, and the result was that our algorithm succeeded in developing small, accurate, multi-layer networks.
확산이 지배적인 흐름을 가정하여, 쇄파대의 해향저류와 난류구조에 대한 수치모형이 $ extsc{k}$-$\varepsilon$ 난류모형을 이용하여 개발되었다. 해향저류란 쇄파대에서 바다쪽으로 흐르는 주기평균된 강한 흐름을 말하며 주로 파곡 아래에 나타난다. 롤러에서 쇄파에 의해 발생된 난류는 아래쪽으로 퍼져나가면서 그 기운을 잃게된다. 지배 방정식은 파에 의한 주기평균-전단응력이 고려된 운동 방정식과 쇄파에 의한 난류 에너지 생성이 포함된 $textsc{k}$-와 $\varepsilon$-식으로 구성된다. 이 식들은 삼단계 완전 음해법으로 차분되고, Thomas 알고리즘으로 풀 수 있다. 쇄파지점에 가까운 곳을 제외하면, 모형은 실험값과 좋은 일치를 보여준다
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1350-1353
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1993
A fuzzy control system typically requires“tuning,”or adjuctment of the parameters defining its linguistic variables. Automating this process amounts to applying a second“metacontrol”layer to drive the controller and plant to desired performance levels. Current methods of automated tuning rely on a single crisp numeric functional to evaluate control system performance. A generalization of Box's complex algorithm allows more realistic tuning based on lexicographic aggregation of multiple ordinal scales of performance, such as effectiveness and efficiency. The method is presented and illustrated using a simple inverted pendulum control system.
Suspension bridges have the extended in plan configuration which makes them prone to dynamic events like earthquake. The longer span lead to more flexibility and slender of them. So, control systems seem to be essential in order to protect them against ground motion excitation. Tuned mass damper or in brief TMD is a passive control system that its efficiency is practically proven. Moreover, its parameters i.e. mass ratio, tuning frequency and damping ratio can be optimized in a manner providing the best performance. Meta-heuristic optimization algorithm is a powerful tool to gain this aim. In this study, TMD parameters are optimized in different-length suspension bridges in three distinct cases including 3, 4 and 5 TMDs by observer-teacher-learner based algorithm under a complete set of ground motions formed from both near-field and far-field instances. The Vincent Thomas, Tacoma Narrows and Golden Gate suspension bridges are selected for case studies as short, mean and long span ones, respectively. The results indicate that All cases of used TMDs result in response reduction and case 4TMD can be more suitable for bridges in near and far-field conditions.
Thomas Weikert;Luca Andre Noordtzij;Jens Bremerich;Bram Stieltjes;Victor Parmar;Joshy Cyriac;Gregor Sommer;Alexander Walter Sauter
Korean Journal of Radiology
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제21권7호
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pp.891-899
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2020
Objective: To assess the diagnostic performance of a deep learning-based algorithm for automated detection of acute and chronic rib fractures on whole-body trauma CT. Materials and Methods: We retrospectively identified all whole-body trauma CT scans referred from the emergency department of our hospital from January to December 2018 (n = 511). Scans were categorized as positive (n = 159) or negative (n = 352) for rib fractures according to the clinically approved written CT reports, which served as the index test. The bone kernel series (1.5-mm slice thickness) served as an input for a detection prototype algorithm trained to detect both acute and chronic rib fractures based on a deep convolutional neural network. It had previously been trained on an independent sample from eight other institutions (n = 11455). Results: All CTs except one were successfully processed (510/511). The algorithm achieved a sensitivity of 87.4% and specificity of 91.5% on a per-examination level [per CT scan: rib fracture(s): yes/no]. There were 0.16 false-positives per examination (= 81/510). On a per-finding level, there were 587 true-positive findings (sensitivity: 65.7%) and 307 false-negatives. Furthermore, 97 true rib fractures were detected that were not mentioned in the written CT reports. A major factor associated with correct detection was displacement. Conclusion: We found good performance of a deep learning-based prototype algorithm detecting rib fractures on trauma CT on a per-examination level at a low rate of false-positives per case. A potential area for clinical application is its use as a screening tool to avoid false-negative radiology reports.
컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전으로 그래픽 프로세서 유닛(Graphics Processor Units : GPUs)은 굉장한 메모리 대역폭과 산술 능역을 보유하게 되어 범용 계산에 많이 활용되고 있으며, 특히 계산 집약적인 물리 기반 시뮬레이션(physics based simulation)의 GPU 구현이 활발하게 연구되고 있다. 물리 기반 시뮬레이션의 기본이 되는 미분방정식 풀이 과정에서 삼중대각행렬(tridiagonal matrix) 시스템은 유한차분(finite-difference) 근사에 의해서 자주 나타나는 선형시스템으로 물리 기반 시뮬레이션 관점에서 삼중대각행렬 시스템의 빠른 풀이는 중요한 연구 분야이다. 본 논문에서는 GPU에서 삼중대각행렬 시스템 풀이를 빠르게 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 벡터 프로세서(vector processor) 계산에서 삼중대각행렬 시스템 풀이 방법으로 널리 사용되는 cyclic reduction 또는 odd-even reduction 알고리즘을 GPU에서 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 삼중대각행렬 시스템 풀이 방법으로 잘 알려져 있는 Thomas 방법과 GPU를 이용한 선형시스템 풀이에서 좋은 성과를 보이고 있는 conjugate gradient 방법과 비교할 때 상당한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한, 열전도(heat conduction) 방정식, 이류 확산(advection-diffusion) 방정식, 얕은 물(shallow water) 방정식에 의한 물리 기반 시뮬레이션의 GPU 구현에 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 1024x1024 격자의 계산 영역에서 초당 35프레임 이상의 놀라운 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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