In this article, we deal with the biharmonicity of a vector field X viewed as a map from a pseudo-Riemannian manifold (M, g) into its tangent bundle TM endowed with the Sasaki metric gS. Precisely, we characterize those vector fields which are biharmonic maps, and find the relationship between them and biharmonic vector fields. Afterwards, we study the biharmonicity of left-invariant vector fields on the three dimensional Heisenberg group endowed with a left-invariant Lorentzian metric. Finally, we give examples of vector fields which are proper biharmonic maps on the Gödel universe.
Let $\mathbb{H}^3$ be the 3-dimensional Heisenberg group equipped with a left-invariant metric. In this paper, We characterize the Gaussian curvatures of the geodesic spheres on $\mathbb{H}^3$.
In this paper, we propose a predictive resource metric region (RMR) based radio resource metric estimation (RRME) mechanism, which utilizes a resource metric mapping function (RMMF), both of which permit efficient inter-working between the physical layer and higher layers for envisaging multimedia service applications over a CDMA communication system platform. The RMR can provide the acceptable resource region where QoS and acceptable link quality can be guaranteed with an achievable resource margin to be utilized in terms of capacity margin, the degree of confidence (DCL) of user, second-order statistics of Eb/Io. With predicted capacity margin and variance, DCL can deliver decision parameters with which an adaptive QoS based admission control can perform well taking capacity and resource availability into account in a dynamic and predictive manner. Combined with advanced techniques such as adaptive modulation or rate control and power control, the proposed mechanism can adjust the conventional stringent link quality information efficiently, and deliver accurate information of the resource availability. Thus, these can guarantee the maximization of resource utilization of multimedia service applications.
Let Act(G, X) be the set of all continuous actions of a finitely generated group G on a compact metric space X. In this paper, we study the concepts of topologically stable points and continuous shadowable points of a group action T ∈ Act(G, X). We show that if T is expansive then the set of continuous shadowable points is contained in the set of topologically stable points.
Inspired by the problem of finding hyperelastic curves in a Riemannian manifold, we present a study on the variational problem of a hyperelastic curve in Lie group. In a Riemannian manifold, we reorganize the characterization of the hyperelastic curve with appropriate constraints. By using this equilibrium equation, we derive an Euler-Lagrange equation for the hyperelastic energy functional defined in a Lie group G equipped with bi-invariant Riemannian metric. Then, we give a solution of this equation for a null hyperelastic Lie quadratic when Lie group G is SO(3).
In this work we consider the Sol3 Lie group, equipped with the left-invariant metric, Lorentzian or Riemannian. We determine Killing vector fields and affine vectors fields. Also we obtain a full classification of Ricci, curvature and matter collineations.
In this paper we introduce the notion of shadowable points for finitely generated group actions on compact metric spaace and prove that the set of shadowable points is invariant and Borel set and if chain recurrent set contained shadowable point set then it coincide with nonwandering set. Moreover an action $T{\in}Act(G, X)$ has the shadowing property if and only if every point is shadowable.
이 논문은 새로운 휴리스틱 탐색(heuristic search)방법을 이용하여, 수평 및 수 직선으로 이루어진 방해 물들이 놓인 가운데 수평 및 수직선으로 구성된 최단 거리 (rectilinear shortestpath)와 꺾이는회수가 가장 적은최소 꺾임경로(link metric shortest path) 및 이 둘을 혼합시킨 혼합형 최단 경로를 구하는 알고리즘을 서술 하고 있다. 최단 경로를 구하는 방법으로 미로 찾기형 알고리즘(maze-running algorithms)과 선형 탐색 알고리즘(line-search algorithms)의 장점만을 이용한 GMD 알고리즘(Guided Minimum Detour algorithm)을 제안하고 있으며 이를 더욱 효율 적으 로 개선한 LGMD 알고리즘 (Line-by-Line Guided Minimum Detour algorithmm)을 개발 하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 기존의 최단 경로를 내포하고 있는 conection group를 이용하지 않고서도 휴리스틱을 사용한 guided A 탐색(guided A* search)을 이용하여 최적의 최단 경로를 구할 수 있는 장점이 있으며 시간과 메모리 면에서 효 율을 극대화하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 각각 O(m+eloge+NlogN)와 O(eloge+ NlogN)의 시간과 O(e+N)의 메모리를 사용한다. 여기서 m은 탐색에 사용된 지선 (line segment)들의 수이다. 또한 LGMD는 최소 꺾임 경로(link metric shortest path)와 최단 경로와 최소의 꺾임을 조합한 혼합형 최단 경로를 구하는 데에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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