본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
One of the interesting nonlinear matrix equations is the quadratic matrix equation defined by $$Q(X)=AX^2+BX+C=0$$, where X is a $n{\times}n$ unknown real matrix, and A, B and C are $n{\times}n$ given matrices with real elements. Another one is the matrix polynomial $$P(X)=A_0X^m+A_1X^{m-1}+{\cdots}+A_m=0,\;X,\;A_i{\in}\mathbb{R}^{n{\times}n}$$. Newton's method is used to find the symmetric and bisymmetric solvents of the nonlinear matrix equations Q(X) and P(X). The method does not depend on the singularity of the Fr$\acute{e}$chet derivative. Finally, we give some numerical examples.
In this work we study 0-commuting matrix C(0) under relationships with the Pascal matrix C(1). Like kth power C(1)k is an arithmetic matrix of (kx+y)n with yx = xy (k ≥ 1), we express C(0)k as an arithmetic matrix of certain polynomial with yx = 0.
Formanek([2]) proved that $M_n(K)$, the matrix algebra has a nontrivial central polynomial when char K = 0. Also Razmyslov([3]) showed the same result using the essential weak identity. In this article we explicitly compute Formanek's central polynomial for $M_2(\mathbb{C})$ and $M_3(\mathbb{C})$ and classify the coefficients of the central polynomial.
We define a crossing of a link without referring to a specific projection of the link and describe a construction of a non-normalized Alexander polynomial associated to collections of such crossings of oriented links under an equivalence relation, called homology relation. The polynomial is computed from a special Seifert surface of the link. We prove that the polynomial is well-defined for the homology equivalence classes, investigate its relationship with the combinatorially defined Alexander polynomials and study some of its properties.
Series expansion methods to compute the exponential of a matrix have been compared by applying them to fuel depletion calculations. Specifically, Taylor, Pade, Chebyshev, and rational Chebyshev approximations have been investigated by approximating the exponentials of bum matrices by truncated series of each method with the scaling and squaring algorithm. The accuracy and efficiency of these methods have been tested by performing various numerical tests using one thermal reactor and two fast reactor depletion problems. The results indicate that all the four series methods are accurate enough to be used for fuel depletion calculations although the rational Chebyshev approximation is relatively less accurate. They also show that the rational approximations are more efficient than the polynomial approximations. Considering the computational accuracy and efficiency, the Pade approximation appears to be better than the other methods. Its accuracy is better than the rational Chebyshev approximation, while being comparable to the polynomial approximations. On the other hand, its efficiency is better than the polynomial approximations and is similar to the rational Chebyshev approximation. In particular, for fast reactor depletion calculations, it is faster than the polynomial approximations by a factor of ∼ 1.7.
Let $G{\leq}S_n$ and ${\chi}$ be any nonzero complex valued function on G. We first study the irreducibility of the generalized matrix polynomial $d^G_{\chi}(X)$, where $X=(x_{ij})$ is an n-by-n matrix whose entries are $n^2$ commuting independent indeterminates over $\mathbb{C}$. In particular, we show that if $\mathcal{X}$ is an irreducible character of G, then $d^G_{\chi}(X)$ is an irreducible polynomial, where either $G=S_n$ or $G=A_n$ and $n{\neq}2$. We then give a necessary and sufficient condition for the equality of two generalized matrix functions on the set of the so-called ${\chi}$-singular (${\chi}$-nonsingular) matrices.
Let $P(z):=\sum\limits^{n}_{j=0}A_jz^j$, Aj ∈ ℂm×m, 0 ≤ j ≤ n be a matrix polynomial of degree n, such that An ≥ An-1 ≥ . . . ≥ A0 ≥ 0, An > 0. Then the eigenvalues of P(z) lie in the closed unit disk. This theorem proved by Dirr and Wimmer [IEEE Trans. Automat. Control 52(2007), 2151-2153] is infact a matrix extension of a famous and elegant result on the distribution of zeros of polynomials known as Eneström-Kakeya theorem. In this paper, we prove a more general result which inter alia includes the above result as a special case. We also prove an improvement of a result due to Lê, Du, Nguyên [Oper. Matrices, 13(2019), 937-954] besides a matrix extention of a result proved by Mohammad [Amer. Math. Monthly, vol.74, No.3, March 1967].
The special form of Schur complement is extended to have a Schur's formula to obtains the explicit formula of determinant, inverse, and eigenvector formula of the doubly Leslie matrix which is the generalized forms of the Leslie matrix. It is also a generalized form of the doubly companion matrix, and the companion matrix, respectively. The doubly Leslie matrix is a nonderogatory matrix.
공학문제 해결을 위한 수치적 프로그램에서 원하는 해와 그 해의 변이 값에 대하여 같은 수준의 오차를 유지할 수 있는 기존의 복합유한 요소방법을 소개하고 이에 대한 효과적인 프로그램 재사용을 이용한 Matrix 생성기법을 소개한다. 또한, 원하는 임의의 차수의 기저에 대한 Matrix의 자동 생성기법을 제안한다. 여기서, 자동 생성된 Matrix는 최소한의 nonzero element를 갖고, 이는 Inverse Matriix 형성에 있어서 최소오차와 효율성을 보장한다. 위에서 제안한 MatriBt 생성기법을 최소표면적 문제에 적용하여 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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