Let K be a bounded linear operator from Hilbert space $H_1$ into Hilbert space $H_2$. When numerically solving the first kind equation Kf = g, one usually picks n orthonormal functions $\phi_1, \phi_2,...,\phi_n$ in $H_1$ which depend on the numerical method and on the problem, see Varah [12] for more details. Then one findes the unique minimum norm element $f_M \in M$ that satisfies $\Vert K f_M - g \Vert = inf {\Vert K f - g \Vert : f \in M}$, where M is the linear span of $\phi_1, \phi_2,...,\phi_n$. Such a solution $f_M \in M$ is called the M-solution of K f = g. Some methods for finding the M-solution of K f = g were proposed by Banks [2] and Marti [9,10]. See [5,6,8] for convergence results comparing the M-solution of K f = g with $f_0$, the least squares solution of minimum norm (LSSMN) of K f = g.
BASORUDIN, Muhammad;KUSMARYO, R. Dwi Harwin;RACHMAD, Sri Hartini
Asian Journal of Business Environment
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제10권1호
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pp.29-36
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2020
Purpose: This study aims to analyze the effect of macroeconomic and non-macroeconomic determinants of capital flight. Research design, data and methodology: With five determinants, this survey was conducted by Eviews 10, and the ordinary least squares (OLS) as a statistical method was applied for examining the research hypothesis. The five determinants are a budget deficit, economic growth, inflation rate, the exchange rate, and sovereign rating. The capital flight measurement uses the World Bank residual approach. The data derive from the Central Bank of Indonesia, BPS-Statistics Indonesia, OECD, and Moody's Investor Service. Results: The result considers that economic growth, the exchange rate, and the sovereign rating will decrease capital flight. In addition, the budget deficit and the inflation rate will increase capital flight. The sovereign rating decreases capital flight bigger than the other determinants. In addition, the exchange rate is statistically significant. Conclusions: The most influential problem of capital flight in Indonesia is because of non-macroeconomics factor political issue, corruption, bad regulation, and others. That's why the investment climate in Indonesia is still not secure. We propose that the regime would have to amend the business rule for reducing capital, raising the investment climate, and demonstrating the creative industry.
problem of pedestrian localization using mobile nodes containing impulse radio ultra wideband (IR-UWB) is considered. IEEE 802.15.4a-based IR-UWB can achieve accurate ranging. However, the coverage is as short as 30 m, owing to the restricted transmit power. This factor may cause a poor geometric relationship among the mobile nodes and anchor nodes in certain environments. To localize a group of pedestrians accurately, an enhanced cooperative localization method is proposed. We describe a sequential algorithm and define problems that may occur in the implementation of the algorithm. To solve these problems, a batch algorithm is proposed. The batch algorithm can be carried out after performing the sequential algorithm to linearize the nonlinear range equation. When a sequential algorithm cannot be performed due to a poor geometric relationship among nodes, a batch algorithm can be carried out directly. Herein, Monte Carlo simulations are presented to illustrate the proposed method and verify its performance.
Several estimation methods used in the range measurement based wireless localization area have individual problems. These problems may not occur according to certain application areas. However, these problems may give rise to serious problems in particular applications. In this paper, three methods, ILS (Iterative Least Squares), DS (Direct Solution), and DSRM (Difference of Squared Range Measurements) methods are considered. Problems that can occur in these methods are defined and a simple hybrid solution is presented to solve them. The ILS method is the most frequently used method in wireless localization and has local minimum problems and a large computational burden compared with closed-form solutions. The DS method requires less processing time than the ILS method. However, a solution for this method may include a complex number caused by the relations between the location of reference nodes and range measurement errors. In the near-field region of the complex solution, large estimation errors occur. In the DSRM method, large measurement errors occur when the mobile node is far from the reference nodes due to the combination of range measurement error and range data. This creates the problem of large localization errors. In this paper, these problems are defined and a hybrid localization method is presented to avoid them by integrating the DS and DSRM methods. The defined problems are confirmed and the performance of the presented method is verified by a Monte-Carlo simulation.
Nguyen, Vu Quan;Son, Woo Hyun;Parfieniuk, Marek;Trung, Luong Tran Nhat;Park, Sang Yoon
ETRI Journal
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제42권3호
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pp.376-387
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2020
Massive computation of the reconstruction algorithm for compressive sensing (CS) has been a major concern for its real-time application. In this paper, we propose a novel high-speed architecture for the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is the most frequently used to reconstruct compressively sensed signals. The proposed design offers a very high throughput and includes an innovative pipeline architecture and scheduling algorithm. Least-squares problem solving, which requires a huge amount of computations in the OMP, is implemented by using systolic arrays with four new processing elements. In addition, a distributed-arithmetic-based circuit for matrix multiplication is proposed to counterbalance the area overhead caused by the multi-stage pipelining. The results of logic synthesis show that the proposed design reconstructs signals nearly 19 times faster while occupying an only 1.06 times larger area than the existing designs for N = 256, M = 64, and m = 16, where N is the number of the original samples, M is the length of the measurement vector, and m is the sparsity level of the signal.
This paper considers the control model identification and H(sub)$\infty$ controller design for a tandem cold mill (TCM). In order to improve the performance of the existing automatic gauge control (AGC) system based on the Taylor linearized model of the TCM, a new mathematical model that can complement the Taylor linearized model is constructed by using the N4SID algorithm based on subspace method and the least squares algorithm based on ARX model. It is shown that the identified model had dynamic characteristics of the TCM than the existing Taylor linearized model. The H(sub)$\infty$ controller is designed to have robust stability to the system parameters variation, disturbance attenuation and robust tracking capability to the set-up value of strip thickness. The H(sub)$\infty$ servo problem is formulated and it is solved by using LMI (linear matrix inequality) techniques. Simulation results demonstrate the usefulness and applicability of the proposed H(sub)$\infty$ controller.
Electrical resistance tomography(ERT)는 적절하게 설계된 전류를 대지 지하에 주입하여 이에 따른 인가전압을 대지 경계에서 측정한 후 이를 근거로 ERT의 영상복원 알고리즘에서 대지 지하의 대지저항률 분포를 얻고 대지 지하에 뭍힌 물체를 크기와 위치, 그리고 저항률에 대한 특성을 파악할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 ERT의 영상복원 기법으로 Gauss-Newton, TLS와 SIRT 방법들을 살펴본다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 TLS 방법을 이용한 ERT 영상복원의 성능이 Gauss-Newton와 SIRT방법에 의해 얻어진 결과보다 향상되는 것을 보이도록 한다.
This paper presents a novel method for radius measurement of fillet regions of polygonal models by using optimum onhogonal planes. The objective function for finding an optimum onhogonal plane is designed based on the orthogonality between the normal vectors of the faces in a filet region and the plane that is to be found. Direct search methods are employed to solve the defined optimization problem since no explicit derivatives of the object function can be calculated. Once an optimum orthogonal plane is obtained, the intersection between the onhogonal plane and the faces of interest is calculated, and necessary point data in the fillet region for measuring radii are extracted by some manipulation. Then, the radius of the fillet region in question is measured by least squares fitting of a circle to the extracted point data. The proposed radius measuring method could eliminate the burden of defining a plane for radius measurement, and automatically find a necessary optimum orthogonal plane. It has an advantage in that it can measure fillet radii without prior complicated segmentation of fillet regions and explicit information of neighboring surfaces. The proposed method is demonstrated trough some mea-surement examples.
Temporal medical data is often collected during patient treatments that require personal analysis. Each observation recorded in the temporal medical data is associated with measurements and time treatments. A major problem in the analysis of temporal medical data are the missing values that are caused, for example, by patients dropping out of a study before completion. Therefore, the imputation of missing data is an important step during pre-processing and can provide useful information before the data is mined. For each patient and each variable, this imputation replaces the missing data with a value drawn from an estimated distribution of that variable. In this paper, we propose a new method, called Newton's finite divided difference polynomial interpolation with condition order degree, for dealing with missing values in temporal medical data related to obesity. We compared the new imputation method with three existing subspace estimation techniques, including the k-nearest neighbor, local least squares, and natural cubic spline approaches. The performance of each approach was then evaluated by using the normalized root mean square error and the statistically significant test results. The experimental results have demonstrated that the proposed method provides the best fit with the smallest error and is more accurate than the other methods.
This paper presents the geophysical applications to the environmenml problem in an abandoned mine area. We would like to focus our attention on the mapping of the soil contamination and the detection of the buried mine tailings. For mapping the soil contamination. measurements of both in-situ magnetic susceptibility (k) and terrain conductivity were carried out. In-situ magnetic susceptibilities of the contaminated soil due to the acid mine drainage show higher values than those of the uncontaminated area. However. those data do not show the correlation with the degree of the soil contamination observed on the surface. The least-squares fitted formula obtained with the measured insitu magnetic susceptibilities is $k=4.8207{\times}W^{0.6332}$, where W is the $Fe^{+2}$ weight percentage. This weight gives most effect to magnetic susceptibility of the soil. Lateral variations of the soil contamination in the shallow subsurface can be detected by the electrical conductivity distributions from EM induction survey. TDIP (Time Domain Induced Polarization) and EM induction surveys were conducted to detect the buried mine tailings. From the results of TDIP, the spatial zone, which shows high chargeability-low resistivity, is interpreted as the buried mine tailings. Therefore, it is concluded that it is possible to discriminate the spatial zone from the uncontaminated ground.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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