We show that if X is a reflexive Banach space with a uniformly G$\hat{a}$teaux differentiable norm, then the convergence of semigroups acting on Banach spaces $X_n$ implies the convergence of resolvents of generators of semigroups.
A finite-dimensional approximation technique is developed for a class of spectral systems with input and output operators which are unbounded. A corresponding bounding technique on the frequency-response error is also established for control system design. Our goal is to construct an uncertainty model including a nominal plant and its error bounds so that the results from robust linear control theory can be applied to guarantee a closed loop control performance. We demonstrate by numerical example that these techniques are applicable, with a modest computational burden, to a wide class of distributed parameter system plants.
The concept of f-statistical convergence which is, in fact, a generalization of statistical convergence, has been introduced recently by Aizpuru et al. (Quaest. Math. 37: 525-530, 2014). The main object of this paper is to prove an f-statistical analog of the classical Korovkin type approximation theorem of Boyanov and Veselinov. It is shown that the f-statistical analog is intermediate between the classical theorem and its statistical analog. As an application, we estimate the rate of f-statistical convergence of the sequence of positive linear operators defined from $C^*[0,{\infty})$ into itself.
In general, particle simulation methods such as the MPS(Moving Particle Simulation) or SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) methods have some serious drawbacks for pressure solutions. The pressure field shows spurious high fluctuations both temporally and spatially. It is well known that pressure fluctuation primarily occurs because of the numerical approximation of the partial differential operators. The MPS and SPH methods employ a pre-defined kernel function in the approximation of the gradient and Laplacian operators. Because this kernel function is constructed artificially, an accurate solution cannot be guaranteed, especially when the distribution of particles is irregular. In this paper, we propose a particle simulation method based on the moving least-square technique for solving the partial differential operators using a Taylor-series expansion. The developed method was applied to the hydro-static pressure and dam-broken problems to validate it.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.506-514
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2008
This paper presents an intelligent model; named as free model, approach for a closed-loop system identification using input and output data and its application to design a power system stabilizer (PSS). The free model concept is introduced as an alternative intelligent system technique to design a controller for such dynamic system, which is complex, difficult to know, or unknown, with input and output data only, and it does not require the detail knowledge of mathematical model for the system. In the free model, the data used has incremental forms using backward difference operators. The parameters of the free model can be obtained by simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) method. A linear transformation is introduced to convert the free model into a linear model so that a conventional linear controller design method can be applied. In this paper, the feasibility of the proposed method is demonstrated in a one-machine infinite bus power system. The linear quadratic regulator (LQR) method is applied to the free model to design a PSS for the system, and compared with the conventional PSS. The proposed SPSA-based LQR controller is robust in different loading conditions and system failures such as the outage of a major transmission line or a three phase to ground fault which causes the change of the system structure.
Strong convergence theorems on viscosity approximation methods for finding a common zero of a finite family accretive operators are established in a reflexive and strictly Banach space having a uniformly G$\hat{a}$teaux differentiable norm. The main theorems supplement the recent corresponding results of Wong et al. [29] and Zegeye and Shahzad [32] to the viscosity method together with different control conditions. Our results also improve the corresponding results of [9, 16, 18, 19, 25] for finite nonexpansive mappings to the case of finite pseudocontractive mappings.
We present different numerical methods for solving the shallow shelf equations with basal drag (SSAB). An alternative approach of splitting the SSAB equation into a Laplacian and diagonal shift operator is discussed with respect to the underlying eigenvalue problem. First, we solve the equations using standard methods. Then, the coupled equations are decomposed into operators for membranes stresses, basal shear stress and driving stress. Applying reasonable parameter values, we demonstrate that the operator of the membrane stresses is much stiffer than the operator of the basal shear stress. Here, we could apply a new splitting method, which alternates between the iteration on the membrane-stress operator and the basal-shear operator, with a more frequent iteration on the operator of the membrane stresses. We show that this splitting accelerates and stabilize the computational performance of the numerical method, although an appropriate choice of the standard method used to solve for all operators in one step speeds up the scheme as well.
Suppose that X is a real Banach space, K is a nonempty closed convex subset of X and T : $K\;\rightarrow\;K$ is a uniformly continuous ${\phi}$-hemicontractive operator or a Lipschitz ${\phi}-hemicontractive$ operator. In this paper we prove that under certain conditions the three-step iteration methods with errors converge strongly to the unique fixed point of T. Our results extend the corresponding results of Chang [1], Chang et a1. [2], Chidume [3]-[7], Chidume and Osilike [9], Deng [10], Liu and Kang [13], [14], Osilike [15], [16] and Tan and Xu [17].
In this paper, we present some recent results on weighted pointwise convergence and the rate of pointwise convergence for the family of nonlinear double singular integral operators in the following form: $$T_{\eta}(f;x,y)={\int}{\int\limits_{{\mathbb{R}^2}}}K_{\eta}(t-x,\;s-y,\;f(t,s))dsdt,\;(x,y){\in}{\mathbb{R}^2},\;{\eta}{\in}{\Lambda}$$, where the function $f:{\mathbb{R}}^2{\rightarrow}{\mathbb{R}}$ is Lebesgue measurable on ${\mathbb{R}}^2$ and ${\Lambda}$ is a non-empty set of indices. Further, we provide an example to support these theoretical results.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.6
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pp.345-352
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2014
Edge detection considers the important technical details of digital image processing. Many edge detection operators already perform edge detection in digital color imaging. In this study, the edge of many real color images that represent the type of digital image was detected using a new operator in the least square approximation method, which is a type of numerical method. The Linear Fitting algorithm is computationally more expensive compared to the Canny, LoG, Sobel, Prewitt, HIS, Fuzzy, Parametric, Synthetic and Vector methods, and Robert' operators. The results showed that the new method can detect an edge in a digital color image with high efficiency compared to standard methods used for edge detection. In addition, the suggested operator is very useful for detecting the edge in a digital color image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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