The shuffle-exchange graph is known as a structure to perform the parallel algorithms like Discrete Fourier Transform(DFT), matrix multiplication and sorting. In this paper, the layout for the shuffle-exchange graph is described and this layout places emphasis on the placement of nodes that has the capability to have as small area as possible, have as a small number of crossings as possible, and have as short wires as possible. The algorithm corrdsponding these conditions is proposed and each evaluation factor and the placement of the N-node shuffle-exchange graph is performed with FORTRAN and BASIC program, and these results are calcualted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2607-2627
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2017
Nonnegative matrix factorization (NMF) has received considerable attention due to its effectiveness of reducing high dimensional data and importance of producing a parts-based image representation. Most of existing NMF variants attempt to address the assertion that the observed data distribute on a nonlinear low-dimensional manifold. However, recent research results showed that not only the observed data but also the features lie on the low-dimensional manifolds. In addition, a few hard priori label information is available and thus helps to uncover the intrinsic geometrical and discriminative structures of the data space. Motivated by the two aspects above mentioned, we propose a novel algorithm to enhance the effectiveness of image representation, called Dual graph-regularized Constrained Nonnegative Matrix Factorization (DCNMF). The underlying philosophy of the proposed method is that it not only considers the geometric structures of the data manifold and the feature manifold simultaneously, but also mines valuable information from a few known labeled examples. These schemes will improve the performance of image representation and thus enhance the effectiveness of image classification. Extensive experiments on common benchmarks demonstrated that DCNMF has its superiority in image classification compared with state-of-the-art methods.
Cho and Kim [4] have introduced the concept of the competition index of a digraph. Similarly, the competition index of an $n{\times}n$ Boolean matrix A is the smallest positive integer q such that $A^{q+i}(A^T)^{q+i}=A^{q+r+i}(A^T)^{q+r+i}$ for some positive integer r and every nonnegative integer i, where $A^T$ denotes the transpose of A. In this paper, we study the upper bound of the competition index of a Boolean matrix. Using the concept of Boolean rank, we determine the upper bound of the competition index of a nearly reducible Boolean matrix.
The purpose of this paper is to develop an efficient model for the analysis of a John's Chopper Circuit. In the John's Chopper Circuit analysis, the open branches are removed from the associated graph to formulate the modified incidence matrix. An algorithm for the generation of a modified proper tree and fundamental cut set matrix from a network graph is developed, which utilizes much less computer storage space and computation time compared to the classical methods.
Tendon driven robot mechanisms have many advantages such as allowing miniaturization and light-weight designs and/or enhancing flexibility in the design of structures. When designing or analyzing tendon driven mechanisms, it is important to determine how the tendons should be connected and whether the designed mechanism is easily controllable. Graph representation is useful to view and analyze such tendon driven mechanisms that are complicatedly interconnected between mechanical elements. In this paper, we propose a method of generalized graph representation that provides us with an intuitive analysis tool not only for tendon driven manipulators, but also various other kinds of mechanical systems which are combined with tendons. This method leads us to easily obtain structure matrix - which is the one of the most important steps in analyzing tendon driven mechanisms.
We look for methods and conditions to make use of cyclicity in come matrix problems not only for parallel computa-tion but also to reduce the problem size and accelerate convergence. It has been shown that some form of reducibility not necessarily cyclicity is enough for such purposes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.686-710
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2019
This work proposes a model to solve the problem of Network Coding over a one-session multicast network. The model is based on a system of restrictions that defines the packet flows received in the sink nodes as functions of the outgoing flows from the source node. A multicast network graph is used to derive a directed labeled line graph (DLLG). The successive powers of the DLLG adjacency matrix to the convergence in the null matrix permits the construction of the jump matrix Source-Sinks. In its reduced form, this shows the dependency of the incoming flows in the sink nodes as a function of the outgoing flows in the source node. The emerging packets for each outgoing link from the source node are marked with a tag that is a linear combination of variables that corresponds to powers of two. Restrictions are built based on the dependence of the outgoing and incoming flows and the packet tags as variables. The linear independence of the incoming flows to the sink nodes is mandatory. The method is novel because the solution is independent of the Galois field size where the packet contents are defined.
대규모의 배수관망 시스템에서 유량해석을 위한 기법들이 많이 있지만 가장 널리 사용되고 있는 기법은 선형화 기법이다. 이 방법은 연속방정식과 에너지 방정식을 연립하여 해석하므로 이론적으로는 간단하나 실제 시스템에 적용을 위해서는 연립방정식 해석시 생성되는 계수매트릭스의 대각행력에 '0'이 발생하는 등 매우 큰 이산화된 계수 매트릭스의 처리가 문제가 되었다. 본 연구에서는 ill-condition 계수매트릭스의 발생을 배제하기 위해 도학이론으로부터 선형독립적인 폐합회로를 찾는 기법을 상수관망해석에 적용하여 선형화기법의 positive-definite 계수매트릭스를 만드는 기법을 개발하였다. 개발된 알고리듬의 적용성을 시험하고자 22개 가상관로 및 142개 관로를 가진 대구 인근의 실제 관망자료를 이용하여 유량해석을 실시하였다. 유량해석 결과 본 알고리듬이 적용된 모형에서는 가상관망 및 실제관로에서 수렴의 실패없이 원활하게 계산이 이루어지고 있었다. 본 연구결과는 관로내 정상상태 유량해석을 위해 효율적으로 이용될 것이 기대된다.
One of the most important methods used in the modern analysis of linear networks and systems is the signal flow graph technique, first introduced by S.J. Mason in 1953. In essence, the signal-flow graph technique is a graphical method of solving a set of simultaneous. It can, therefore, be regarded as an alternative to the substitution method or the conventional matrix method. Since a flow-graph is the pictorial representation of a set of equations, it has an obvious advantage, i.e., it describes the flow of signals from one point of a system to another. Thus it provides cause-and-effect relationship between signals. And it often significantly reduces the work involved, and also yields an easy, systematic manipulation of variables of interest. Mason's formula is very powerful, but it is applicable only when the desired quantity is the transmission gain between the source node and sink node. In this paper, author summarizes the signal-flow graph technique, and stipulates three rules for conversion of an arbitrary nonsource node into a source node. Then heuses the conversion rules to obtain various quantities, i.e., networks gains, functions and parameters, through simple graphical manipulations.
A matrix whose entries consist of the symbols +.- and 0 is called a sign pattern matrix . In 1994 , Eschenbach gave a graph theoretic characterization of irreducible sign idempotent pattern matrices. In this paper, we give a characterization of reducible sign idempotent matrices. We show that reducible sign idempotent matrices, whose digraph is contained in an irreducible sign idempotent matrix, has all nonnegative entries up to equivalences. this extend the previous result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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