This paper describes implicit restated arnoldi method algorithm and Its application to small size power systems In order to observe the salient features of IRAM algorithm. Two area system with 36 state variables and England 39-bus system with 150 state variables have been tested using IRAM, and the eigenvalue results of IRAM are compared with those of the results obtained from QR method.
최근 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 3차원 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 3차원 애니메이션에서 중요한 연구 분야 중 하나가 인간을 애니메이션 하는 것이다. 음함수 곡면 모델은 3D 캐릭터나 유체 등과 같은 복잡한 곡면으로 이루어진 객체들에 대한 3D 모델링이 용이하고 적은 양의 데이터로 다양한 형태의 곡면을 표현할 수 있다. 본 논문에서는 음함수 프리미티브를 이용한 얼굴 모델 생성 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1899-1911
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2018
In this work, we propose a concurrency control scheme in object-oriented database (OODB). Since an OODB provides complex modeling power than the conventional relational databases, a concurrency control technique in OODB is also rather complicated and has influence on the overall performance. Thus, it is very important to develop a concurrency control technique with less overhead. The proposed scheme deals with class hierarchy that is a key concept in OODBs. The proposed scheme is developed on implicit locking scheme. Also, the proposed scheme is designed using data access frequency in order to reduce locking overhead than implicit locking. It means that, if access frequency information is not available, the proposed scheme works just like the existing implicit locking, In our work, the correctness of the proposed scheme is proved. The performance is analyzed depending on access types. Also, it is proved that our scheme performs works much better than the implicit locking does.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제25권4호
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pp.224-261
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2021
The interest in implicit-explicit (IMEX) integration methods has emerged as an alternative for dealing in a computationally cost-effective way with stiff ordinary differential equations arising from practical modeling problems. In this paper, we introduce implicit-explicit second derivative linear multi-step methods (IMEX SDLMM) with error control. The proposed IMEX SDLMM is based on second derivative backward differentiation formulas (SDBDF) and recursive SDBDF. The IMEX second derivative schemes are constructed with order p ranging from p = 1 to 8. The methods are numerically validated on well-known stiff equations.
A special class of exponential dispersion models is the class of Tweedie distributions. This class is very significant in statistical modeling as it includes a number of familiar distributions such as Gaussian, Gamma and compound Poisson. A Tweedie distribution has a power parameter p, a mean m and a dispersion parameter 𝜙. The value of the power parameter lies in identifying the corresponding distribution of the Tweedie family. The basic objective of this research work resides in investigating the existence of the implicit estimator of the power parameter of the Tweedie distribution. A necessary and sufficient condition on the mean parameter m, suggesting that the implicit estimator of the power parameter p exists, was established and we provided some asymptotic properties of this estimator.
인공지능과 웹 데이터베이스와 같은 분야에서는 기존의 관계 데이터 모형보다 더 고급 모델링 기능을 필요로 한다. 이러한 분야에서 객체지향데이터베이스는 객체를 모아 클래스를 제공하고 또한 클래스 사이에서 상위클래스는 하위 클래스에게 물려주는 계층구조를 제공하기 때문에 더 좋은 데이터 모형이 될 수 있다. 본 논문의 목적은 객체지향데이터베이스에서 다중 계승을 위한 동시성 제어 기법을 개발하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 MIIL(Multiple Inheritance Implicit Locking) 기법은 기존의 Implicit 로킹(Locking) 기법에 기반을 두었다. MIIL 기법은 기존의Implicit 로킹에서 불필요한 로킹을 제거하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 MIIL 기법에서의 Intention 로킹은 기존의 Implicit 로킹기법과 동일하게 작동한다. 본 논문에서 제안한 MIIL 기법은 기존의 Implicit 로킹 기법보다 로킹 오버헤드가 적음을 증명하였다. 또한, 본 논문에서는 단일 계승과 다중 계승 등 계승구조만을 이용함으로써 로킹 오버헤드를 줄이기 위한 추가적인 비용을 필요로 하지 않는다.
Princeton Ocean Model(POM)에서 지배방정식을 반음해법으로 차분화하여 mode splitting을 제거하고 조간대 처리기법을 도입한 3차원 semi-implicit 모델을 수립하였다 운동방정식의 순압경도력항과 수직방향 와동점 성향, 그리고 수심적분된 연속방정식의 속도발산항을 음해법으로 처리하여 빠르게 움직이는 표면중력파가 야기하는 수치안정조건을 제거하여 더 큰 time step을 사용할 수 있는 semi-implicit 모델을 수립하였다 수립한 3차원 semi-implicit 모델의 유효성과 계산휴율을 확인하기 위하여 이상적인 3차원 수로에 적용한 결과 semi-implicit 모델이 POM과 같은 결과를 주었으나 POM보다 약 4,.4배 정도 빠르게 수행되어 향상된 계산효율을 보여주었다. mode splitting 기법을 사용하는 POM의 유속 결과는 조간대에서 발생한 noise가주 수로에까지 전파되어 불안정 한 결과를 준 반면에 semi-implicit 모델결과는 더 큰 time step을 사용함에도 불구하고 조간대와 주 수로 모두에서 noiserk 없는 안정된 결과를 주었다 3차원 semi-implicit 모델의 현장 적용성을 확인하기 위하여 경기만에 적용한 결과 semi-implicit 모델이 모델 영역 전반에 걸쳐 관측된 조석 및 조류의 크기 및 전파양상을 잘 재현하였다.
Up to now, a number of models have been proposed and discussed to describe a wide range of inelastic behaviors of materials. The fetal problem of using such models is however the existence of model errors, and the problem remains inevitably as far as a material model is written explicitly. In this paper, the authors define the implicit constitutive model and propose an implicit viscoplastic constitutive model using neural networks. In their modeling, inelastic material behaviors are generalized in a state space representation and the state space form is constructed by a neural network using input output data sets. A technique to extract the input-output data from experimental data is also described. The proposed model was first generated from pseudo-experimental data created by one of the widely used constitutive models and was found to replace the model well. Then, having been tested with the actual experimental data, the proposed model resulted in a negligible amount of model errors indicating its superiority to all the existing explicit models in accuracy.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.191-197
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2009
Up to now, a number of models have been proposed and discussed to describe a wide range of inelastic behaviors of materials. The fatal problem of using such models is however the existence of model errors, and the problem remains inevitably as far as a material model is written explicitly. In this paper, the authors define the implicit constitutive model and propose an implicit viscoplastic constitutive model using neural networks. In their modeling, inelastic material behaviors are generalized in a state space representation and the state space form is constructed by a neural network using input-output data sets. A technique to extract the input-output data from experimental data is also described. The proposed model was first generated from pseudo-experimental data created by one of the widely used constitutive models and was found to replace the model well. Then, having been tested with the actual experimental data, the proposed model resulted in a negligible amount of model errors indicating its superiority to all the existing explicit models in accuracy.
Computer-aided materials design requires new modeling approaches to characterize and represent fine-grained geometric structures and material compositions at multiple scales. Recently, a dual-Rep approach was developed to model materials microstructures based on a new basis function, called surfacelet. As a combination of implicit surface and wavelets, surfacelets can efficiently identify and represent planar, cylindrical, and ellipsoidal geometries in material microstructures and describe the distribution of compositions and properties. In this paper, these primitive surfacelets are extended and composite surfacelets are proposed to model more complex geometries. Composite surfacelets are constructed by Boolean operations on the primitives. The surfacelet transform is applied to match geometric features in three-dimensional images. The composition of the material near the identified features can then be modeled. A cubic surfacelet and a v-joint surfacelet are developed to demonstrate the reverse engineering process of retrieving material compositions from material images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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