The purpose of this case study is to reduce the flaw and reconstruction occur at the level of construction by determining the propriety of estimate and error on a drawing and specification at working design level through case studies of BIM application at the level of design review. As a preliminary to apply BIM technology, it is needed to review the drawing, and then it is required to define BIM range by selecting the section in which construction error occurs frequently except for the type of part that is constructed repeatedly. At the execution level, the drawing is reviewed vertically, horizontally and spatially by proceeding structure and finish modeling on the defined BIM range, and also the propriety of estimate and error on the drawing and specification are examined. We aim to raise the completion rate, improve quality of construction, reduce the cost for construction and shorten period of construction by preparing for the error on the drawing and specification in advance through this review procedures.
In this paper, we proposed a new ARMA model identification which estimate the parameters to make the current prediction error uncorrelated with the past one. As good properties of the proposed method, we show the uniqueness, consistency of the estimate and asymptotic normality of the estimation error. Via simulation results, we show that the proposed method give good estimates for various systems which have different power spectrum. Moreover, the estimation of gyroscope random errors shows that the proposed method is applicable to the real data.
Mathematical analysis is made on a mesh free method for the compressible Euler equations. In particular, the Moving Least Square Reproducing Kernel (MLSRK) method is employed for space approximation. With the backward-Euler method used for time discretization, existence of discrete solution and it's $L^2-error$ estimate are obtained under a regularity assumption of the continuous solution. The result of numerical experiment made on the biconvex airfoil is presented.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권4호
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pp.189-193
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2003
A new algorithm is presented for adaptive notch filtering of narrow band or sine signals for embedded among broad band noise. The notch filter is implemented as a constrained infinite impulse response filter with a minimal number of parameters, Based on the recursive prediction error (RPE) method, the algorithm has the advantages of the fast convergence, accurate results and initial estimate of filter coefficient and its covariance is revealed. A convergence criterion is also developed. By using the information of the noise-to-signal power, the algorithm can self-adjust its initial filter coefficient estimate and its covariance to ensure convergence.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.895-903
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2009
The penalized partial likelihood based on restricted maximum likelihood method has been widely used for the inference of frailty models. However, the standard-error estimate for frailty parameter estimator can be downwardly biased. In this paper we show that such underestimation can be corrected by using hierarchical likelihood. In particular, the hierarchical likelihood gives a statistically efficient procedure for various random-effect models including frailty models. The proposed method is illustrated via a numerical example and simulation study. The simulation results demonstrate that the corrected standard-error estimate largely improves such bias.
The objective of numerical analysis is to devise and analyze efficient algorithms or numerical methods for equations arising in mathematical modeling for science and engineering. In this article, we present some recent topics in computational mathematics, specially in the finite element method and overview the development of the mixed finite element method in the context of second order elliptic and parabolic problems. Multiscale methods such as MsFEM, HMM, and VMsM are included.
We introduce a new estimator of the uncertainty of a jackknife estimate of standard error: the jack-knife-after-jackknife (JAJ). Using Monte Carlo simulation, we assess the accuracy of the JAJ in a variety of settings defined by statistic of interest, data distribution, and sample size. For comparison, we also assess the accuracy of the jackknife-after-bootstrap (JAB) estimate of the uncertainty of a bootstrap standard error. We conclude that the JAJ provides a useful new supplement to Tukey's jackknife, and the combination of jackknife and JAJ provides a useful alternative to the combination of bootstrap and JAB.
We introduce a new estimator of the uncertainty of a jackknife estimate of standard error: the jack-knife-after-jackknife (JAJ). Using Monte Carlo simulation, we assess the accuracy of the JAJ in a variety of settings defined by statistic of interest, data distribution, and sample size. For comparison, we also assess the accuracy of the jackknife-after-bootstrap (JAB) estimate of the uncertainty of a bootstrap standard error. We conclude that the JAJ provides a useful new supplement to Tukey's jackknife, and the combination of jackknife and JAJ provides a useful alternative to the combination of bootstrap and JAB.
A class of systems of singularly perturbed convection diffusion type equations with integral boundary conditions is considered. A numerical method based on a finite difference scheme on a Shishkin mesh is presented. The suggested method is of almost first order convergence. An error estimate is derived in the discrete maximum norm. Numerical examples are presented to validate the theoretical estimates.
A class of systems of Caputo fractional differential equations with integral boundary conditions is considered. A numerical method based on a finite difference scheme on a uniform mesh is proposed. Supremum norm is used to derive an error estimate which is of order κ − 1, 1 < κ < 2. Numerical examples are given which validate our theoretical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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