본 논문에서는 소수 p의 멱승인 q에 대해서 주기 $q_n$-1인 q진 시퀸스(d-동차함수)로부터 Singer 파라미터 equation omitted를 갖는 새로운 순회차집합을 생성하였다. q가 3의 멱승일 때, Helleseth, Kumar, Martinsen의 주기가 $q_n$-1이고, 이상적인 자기상관성질을 갖는 3진 시퀸스로부터 Singer 파라미터 equation omitted를 갖는 새로운 순회 차집합을 생성시킨다.
The one-parameter singular expression for stresses and displacements near a crack tip has been widely thought to be sufficiently accurate over a reasonable re ion for any geometry and loading conditions. In many cases, however subsequent terms of the series expansion are quantitatively significant, and so we now consider the evaluation of such terms and their effect on the predicted crack growth direction. For this purpose the problem of a cracked orthotropic plate subjected to a biaxial load is analysed. It is assumed that the material is ideal homogeneous anisotropic. BY considering the effect of the load applied parallel to the plane of the crack, the distribution of stresses and displacements at the crack tip is reanalyzed. In order to determine values for the angle of initial crack extension we employ the normal stress ratio criterion.
Kang and Ko introduced a skew-symmetrizable matrix to describe a structure theorem for complete intersections of grade 4. Let $R=k[w_0,\;w_1,\;w_2,\;{\ldots},\;w_m]$ be the polynomial ring over an algebraically closed field k with indetermiantes $w_l$ and deg $w_l=1$, and $I_i$ a homogeneous perfect ideal of grade 3 with type $t_i$ defined by a skew-symmetrizable matrix $G_i(1{\leq}t_i{\leq}4)$. We show that for m = 2 the Hilbert function of the zero dimensional standard k-algebra $R/I_i$ is determined by CI-sequences and a Gorenstein sequence. As an application of this result we show that for i = 1, 2, 3 and for m = 3 a Gorenstein sequence $h(R/H_i)=(1,\;4,\;h_2,\;{\ldots},\;h_s)$ is unimodal, where $H_i$ is the sum of homogeneous perfect ideals $I_i$ and $J_i$ which are geometrically linked by a homogeneous regular sequence z in $I_i{\cap}J_i$.
본 논문에서는 q는 p의 멱승이고, $F_{q^{n}}$이 원소의 개수가 $q^{n}$ 개인 유한체라 할 때, $F_{q^{n}}${0}으로부터의 $F_{q}$ 로의 차균형 성질을 갖는 d-동차함수로부터 (equation omitted) 순회상대차집합이 얻어질 수 있음을 보인다. 이에 따라 주기가 $q^{n}$ -1이고, 이상적인 자기상관성질을 갖는 p진 시퀀스 Helleseth-Gong 시퀀스 및, d-형 시퀀스로부터 (equation omitted)의 파라미터를 갖는 새로운 순회상대차집합을 생성시킨다.
We show that, if R is a graded Noetherian ring and I is a proper ideal of R generated by n homogeneous elements, then any prime ideal of R minimal over I has h-height ${\leq}$ n, and that if R is a graded Noetherian domain with h-dim R ${\leq}$ 2, then the integral closure R' of R is also a graded Noetherian domain with h-dim R' ${\leq}$ 2. We also present a short improved proof of the result that, if R is a graded Noetherian domain, then the integral closure of R is a graded Krull domain.
The goal of this article is to present the graded J-ideals of G-graded rings which are extensions of J-ideals of commutative rings. A graded ideal P of a G-graded ring R is a graded J-ideal if whenever x, y ∈ h(R), if xy ∈ P and x ∉ J(R), then y ∈ P, where h(R) and J(R) denote the set of all homogeneous elements and the Jacobson radical of R, respectively. Several characterizations and properties with supporting examples of the concept of graded J-ideals of graded rings are investigated.
A model for reflection and refraction of magneto-thermoelastic SV-waves at the interface of two transversely isotropic and homogeneous solid half spaces under initial stress by applying classical dynamical theory of thermoelasticity is purposed. The reflection and refraction coefficients of SV-waves are obtained with ideal boundary conditions for SV-wave incident on the solid-solid interface. The effects of magnetic field, temperature and initial stress on the amplitude ratios after numerical computations are shown graphically with MATLAB software for the particular model.
영상의 깊이 추정은 다양한 영상 분석의 기반이 되는 기술이다. 딥러닝 모델을 활용한 분석 방법이 대두되면서, 영상의 깊이 추정 분야 또한 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 대부분의 딥러닝 영상 깊이 추정 모델들은 깨끗하고 이상적인 환경에서 학습되고 있다. 하지만 연무, 안개가 낀 열악한 환경에서도 깊이 추정 기술이 잘 동작할 수 있으려면 이러한 환경의 데이터를 포함하여야 한다. 하지만 열악한 환경의 영상을 충분히 확보하는 것이 어려운 실정이며, 불균일한 안개 데이터를 얻는 것은 특히 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 불균일 안개 영상 합성 방법과 이를 활용한 단안 기반의 깊이 추정 딥러닝 모델의 학습을 제안한다. 안개가 주로 실외에서 발생하는 것을 고려하여, 실외 위주의 데이터 세트를 구축한다. 그리고 실험을 통해 제안된 방법으로 학습된 모델이 합성 데이터와 실제 데이터에서 깊이를 잘 추정하는 것을 보인다.
The performance of one-particle stochastic Lagrangian models for passive tracer dispersion are evaluated against measurements in horizontally-homogeneous neutrally-stratified atmospheric surface layer. State-of-the-technology models as well as classical Langevin models, all in class of well mixed models are numerically implemented for inter-model comparison study. Model results (far-downstream asymptotic behavior and vertical profiles of the time averaged concentrations, concentration fluxes, and concentration fluctuations) are compared with the reported measurements. The results are: 1) the far-downstream asymptotic trends of all models except Reynolds model agree well with Garger and Zhukov's measurements. 2) profiles of the average concentrations and vertical concentration fluxes by all models except Reynolds model show good agreement with Raupach and Legg's experimental data. Reynolds model produces horizontal concentration flux profiles most close to measurements, yet all other models fail severely. 3) With temporally correlated emissions, one-particle models seems to simulate fairly the concentration fluctuations induced by plume meandering, when the statistical random noises are removed from the calculated concentration fluctuations. Analytical expression for the statistical random noise of one-particle model is presented. This study finds no indication that recent models of most delicate theoretical background are superior to the simple Langevin model in accuracy and numerical performance at well.
Let ${\Gamma}$ be a nonzero torsionless commutative cancellative monoid with quotient group ${\langle}{\Gamma}{\rangle}$, $R={\bigoplus}_{{\alpha}{\in}{\Gamma}}R_{\alpha}$ be a graded integral domain graded by ${\Gamma}$ such that $R_{{\alpha}}{\neq}\{0\}$ for all ${\alpha}{\in}{\Gamma},H$ be the set of nonzero homogeneous elements of R, C(f) be the ideal of R generated by the homogeneous components of $f{\in}R$, and $N(H)=\{f{\in}R{\mid}C(f)_v=R\}$. In this paper, we introduce the notion of graded t-almost Dedekind domains. We then show that R is a t-almost Dedekind domain if and only if R is a graded t-almost Dedekind domain and RH is a t-almost Dedekind domains. We also show that if $R=D[{\Gamma}]$ is the monoid domain of ${\Gamma}$ over an integral domain D, then R is a graded t-almost Dedekind domain if and only if D and ${\Gamma}$ are t-almost Dedekind, if and only if $R_{N(H)}$ is an almost Dedekind domain. In particular, if ${\langle}{\Gamma}{\rangle}$ isatisfies the ascending chain condition on its cyclic subgroups, then $R=D[{\Gamma}]$ is a t-almost Dedekind domain if and only if R is a graded t-almost Dedekind domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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