• 제목/요약/키워드: U-분포

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Nuclear Charge Distribution in Fission Products

  • Baik, Joo-Hyun;Bak, Hae-Ill
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제11권4호
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    • pp.295-301
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    • 1979
  • 열중성자에 의한 $U^{235}$의 핵분열 시에 가벼운 쪽 핵분열 생성물의 핵전하 분포를 질량수에 따라 계산했다. 1차 핵분열 생성물의 핵전하 분포를 계산해서 실험치와의 비교를 통해, 지금까지 게시된 핵분열 조각의 핵전하 분포를 결정하는 이론의 타당성을 검토한 결과 어느 이론도 핵분열 조각의 핵전하 분포를 정확하게 기술할 수 없는 것이 판명됐다. 핵분열 조각의 최빈전하 ($Z_{P}$)와 불변전하밀도($Z_{UCD}$, UCD : Unchanged Charge Density)와의 차이는 0.45~0.5 사이로 질량수에 따라 크게 변동하지 않음을 보여준다. 핵분열 조각의 핵전하 분포에서 분산도를 나타내는 표준편차 ($\sigma$)는 ~0.5의 값을 갖는 것으로 나타났다. 핵분열 생성물에서 중성자의 Odd-Even 효과가 나타나려면, 즉발중성자 방출확률에도 Odd-Even 효과가 나타나야 한다는 결론을 얻었다.

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강우분포형태에 따른 임계지속기간의 변화 연구: 산본유역을 중심으로 (A Study on the Effects of the Type of Rainfall Distribution upon the Variation of the Critical Storm Duration : Sanbon Watershed)

  • 윤여진;정순우;전병호
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제31권4호
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    • pp.375-384
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    • 1998
  • 최근 배수시스템의 설계시 임계지속기간의 개념을 도입하여 설계홍수량을 산정하고 있다. 그러나, 임계지속기간 산정시 설계강우분포의 선정은 명확한 기준없이 임의로 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소규모의 도시화된 산본유역에 ILLUDAS 모형을 이용하여 다양한 강우분표형태가 임계지속기간에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 모형결과의 분석으로부터 강우분포형태(등분포, 삼각형분포, 사다리꼴분포, Huff 분포, IDF 를 이용한 중앙집중분포)는 임계지속기간 뿐만 아니라 첨두유량에도 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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m-분포 페이딩과 라이시안 페이딩 환경 하에서의 다이버시티 수신된 DS-CDMA / MDPSK 신호의 성능 분석 (Performance Analysis of Diversity Received DS-CDMA/MDPSK Signals in m-distribution and Rician Fading Environments)

  • 이정도;강희조
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.191-198
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    • 1998
  • 본 논문에서는 대역확산 방식인 DS-CDMA /MDPSK 선호를 m 분포 페이딩과 라이시안 페이딩 환경 하에서 유도한 후, 페이딩으로 인한 경감된 오율성능을 개선하기 위해 MRC(Maximal Ratio Combining) 다이버시티 기법을 사용하여 두 환경에서 비교 분석하였다. 라이시안 페이딩 모델은 m-분포 페이딩 모텔에 알맞은 값을 선택하여, PN 코드 길이(N), 사용자 수(U), 다중 경로수(P), 페이딩 지수(m), 라이시안 지수(K), 다이버시티 가짓수(L), 그리고 비트에너지 대 잡음전력비($E_b/N_o$)를 함수로 하여 오율특성을 구했다. 그 결과 레일리 페이딩 상태에서는 두 결과는 완전히 일치하였으며, 페이딩이 약할수록, 사용자 수가 많을수록, 다중 경로수가 많을수록 그리고, PN 코드 길이가 작을 수록 결과는 점 점 더 일치해감을 알 수 있었다.

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Outlier Detection in Growth Curve Model

  • Shim, Kyu-Bark
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권2호
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    • pp.313-323
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    • 2003
  • For the growth curve model with arbitrary covariance structure, known as unstructured covariance matrix, the problems of detecting outliers are discussed in this paper. In order to detect outliers in the growth curve model, the test statistics using U-distribution is established. After detecting outliers in growth curve model, we test homo and/or hetero-geneous covariance matrices using PSR Quasi-Bayes Criterion. For illustration, one numerical example is discussed, which compares between before and after outlier deleting.

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