We provide a local convergence analysis for Newton-like methods for the solution of generalized equations in a Banach space setting. Using some ideas of ours introduced in [2] for nonlinear equations we show that under weaker hypotheses and computational cost than in [7] a larger convergence radius and finer error bounds on the distances involved can be obtained.
One of the most important performance criteria related to the gain tuning of controller for CNC machining center is the contour error. This study analyzed circular error by the axis-matched and mismatched cases. To reduce ellipse and radius error, it is necessary to set the gain for each axis to be same bandwidth and high response. Based on the analysis in the frequency domain, we simulate feed system by mathematical model and then predict bandwidth of each axis. For analysis of structure vibration while the each axis is moving, we try the various of measuring method and position loop is improved by jerk limit.
This paper presents an error-bounded B-spline fitting technique to approximate unorganized data within a prescribed error tolerance. The proposed approach includes two main steps: leastsquares minimization and error-bounded approximation. A B-spline hypervolume is first described as a data representation model, which includes its mathematical definition and the data structure for implementation. Then we present the least-squares minimization technique for the generation of an approximate B-spline model from the given data set, which provides a unique solution to the problem: overdetermined, underdetermined, or ill-conditioned problem. We also explain an algorithm for the error-bounded approximation which recursively refines the initial base model obtained from the least-squares minimization until the Euclidean distance between the model and the given data is within the given error tolerance. The proposed approach is demonstrated with some examples to show its usefulness and a good possibility for various applications.
In this paper we develop a new procedure to control stepsize for Runge- Kutta methods applied to both ordinary differential equations and semi-explicit index 1 differential-algebraic equation In contrast to the standard approach, the error control mechanism presented here is based on monitoring and controlling both the local and global errors of Runge- Kutta formulas. As a result, Runge-Kutta methods with the local-global stepsize control solve differential of differential-algebraic equations with any prescribe accuracy (up to round-off errors)
In this paper we propose a way of enhancing eigenvalue approximations with the Bank-Weiser error estimators for the P1 and P2 conforming finite element methods of the Laplace eigenvalue problem. It is shown that we can achieve two extra orders of convergence than those of the original eigenvalue approximations when the corresponding eigenfunctions are smooth and the underlying triangulations are strongly regular. Some numerical results are presented to demonstrate the accuracy of the enhanced eigenvalue approximations.
We describe some results for the $h$ version which pertain to the questions on numerical quadrature. We also present an example that illustrates the rate of convergence predicted for linear elements under certain quadrature schemes in [2], [4], [5].
This paper presents adaptive control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller Fuzzy logic is control incorrect system without correct mathematical modeling. And, neural network has learning ability, error interpolation ability of information distributed data processing, robustness for distortion and adaptive ability. To reduce the number of fuzzy rules of the FLS(fuzzy logic system), we consider the properties of robot dynamic. In fuzzy logic, speciality and optimization of rule-base creation using learning ability of neural network. This paper presents control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. In proposed controller, fuzzy input is trajectory following error and trajectory following error differential ...
학생들이 문장으로 이루어진 문제를 해결과정에서 발생하는 오류의 유형을 분류하고, 각각의 오류 유형을 보인 학생들의 면담(인터뷰)을 통하여 오류를 범하게 된 요인을 분석하였다. 연구결과에 따라 나타난 대표적인 오류 유형은 '문항 이해의 부족', '풀이과정의 오류', '정리나 정의에 대한 왜곡된 이해', '이기과정의 오류', '기술적 오류', '풀이과정 생략' 등으로 나타났다. 또한 일부 학생들은 문장제에 대한 부담감으로 문제를 해결하기보다는 포기하는 현상이 나타났으며, 학생들은 문장으로 이루어진 문제를 해결을 하기 위해서 무엇보다 문제에 대한 이해가 필요한데, 이 부분이 절대적으로 부족하여 문제에서 주어진 자료를 자의적으로 판단하고 활용하는 경향이 짙게 보였다. 교사는 학생들이 문장제 문제 해결과정에서 발생하는 오류를 미리 파악하고 이를 보안할 수 있는 교수-학습방법으로 학생들을 지도한다면 오류를 사전에 예방하여 발생빈도를 줄일 수 있고, 학생들로 하여금 효과적인 학습이 이루어 질 수 있을 것이다.
수학적 모델을 컴퓨터 상에 실현시키는데 있어 보다 효율적인 알고리즘을 구현하고 개발하는 것이 수치해석 연구의 궁극적인 목표이다. 일반적으로 컴퓨터 상에서 구한 계산 결과, 즉 근사 값은 수학적으로 구한 값인 참값과 정확하게 같지 않다 따라서 근사 값이 얼마나 참값에 가까운가를 측정하는 오차평가는 알고리즘의 효율성을 평가하는데 있어 가장 중요한 과제라 할 수 있다. 대부분의 경우 오차평가에 있어 오차의 한계를 이용하지만 주어진 문제의 참값을 모르기 때문에 정확한 오차평가를 할 수 없다. 여기서는 수치등각사상을 구하기 위한 해법중 하나인 Wegmann 방법을 다루는데 저자는 수렴하는 문제의 범위를 넓히기 위해 저주파필터를 적용한 알고리즘을 제안한바 있다. 본 논문에서는 몇 가지 수학적 이론에 근거하여 저주파필터를 적용한 Wegmann해법에서 참값을 모르더라도 오차평가를 할 수 있는 방법을 제안하고 수치실험을 통해 그 유효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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