It is an interest problem to predict substance distributions in three-dimensional space. Recently, a research field as Geostatistics is advanced. It is a kind of inter- or extrapolation mathematically. Some useful means for the inter- and extrapolation are known, in which slide window method with neural networks is hopeful one. We propose multi-dimensional extrapolation using multi-layer neural networks and the slide-window method. The multi-dimensional extrapolation is not similar to one-dimension. It has plural algorithms. We researched line predictors and local-plain predictors I two-dimensional space. The both predictors are equivalent; however, in multi-dimensional extrapolation, it is very important to find the direction of predictions. Especially, since the slide window method requires information to predict the future in sampling data, if they are not ordered appropriately in the direction, the predictor cannot operate. We tested the extrapolation for typical two-dimensional functions, and found an excellent character of slide-window method based on local-plain. By using the method, we can extrapolate the function until twice-outer regions of the definitions.
CHOI, YONGHO;JEONG, DARAE;KIM, JUNSEOK;KIM, YOUNG ROCK;LEE, SEUNGGYU;SEO, SEUNGSUK;YOO, MINHYUN
대한수학회논문집
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제30권3호
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pp.297-311
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2015
We present a robust and accurate boundary condition for pricing financial options that is a hybrid combination of the payoff-consistent extrapolation and the Dirichlet boundary conditions. The payoff-consistent extrapolation is an extrapolation which is based on the payoff profile. We apply the new hybrid boundary condition to the multi-dimensional Black-Scholes equations with a high correlation. Correlation terms in mixed derivatives make it more difficult to get stable numerical solutions. However, the proposed new boundary treatments guarantee the stability of the numerical solution with high correlation. To verify the excellence of the new boundary condition, we have several numerical tests such as higher dimensional problem and exotic option with nonlinear payoff. The numerical results demonstrate the robustness and accuracy of the proposed numerical scheme.
Forecasting and extrapolation for time dependent phenomena by using Multi layer neural network has been studied. We calculated values of a function at short intervals, and made one dimensional vector whose elements were a partial gather of the values. If there is anything same as the future of the functions exists in the fragment set, it is possible for us to have an advanced precision extrapolation. Otherwise, if the approximate function of the primitive function can be constructed by teaming the short interval in the network, the precision of extrapolation also can be well realized.
For BEM analyses of the impact problems of dissimilar materials, the connected multi-region method using perfect bonded conditions on the interface boundaries was added to two-dimensional Laplace transformed-domain BEM program for a single region analysis. It was confirmed that the BEM results of impact problems of a single-region and multi-regions for a homogeneous isotropic material are agreed well. The two-dimensional Laplace transformed-domain BEM program combined with connected multi-region method was applied to analyse several impact problems of dissimilar materials. Also the feasibility of BEM impact analyses was investigated for dissimilar materials by the analysis of the BEM results for impact problems of dissimilar materials in terms of physical aspects. As for an application, the two-dimensional Laplace transformed BEM concerning impact problems of cracks at the interface of dissimilar materials and the determinating process of the dynamic stress intensity factors by extrapolation method are presented in this paper.
In this paper, we introduce the 3D modeling of the coronal magnetic field in the solar active region by extrapolating from the 2D observational data numerically. First, we introduce a nonlinear force-free field (NLFFF) extrapolation code based on the MHD-like relaxation method implementing the cleaning a numerical error for Div B proposed by Dedner et al. 2002 and the multi-grid method. We are able to reconstruct the ideal force-free field, which was introduced by Low & Lou (1990), in high accuracy and achieve the faster speed in the high-resolution calculation (512^3 grids). Next we applied our NLFFF extrapolation to the solar active region NOAA 10930. First of all, we compare the 3D NLFFF with the flare ribbons of Ca II images observed by the Solar Optical Telescope (SOT) aboard on the Hinode. As a result, it was found that the location of the two foot-points of the magnetic field lines well correspond to the flare ribbon. The result indicates that the NLFFF well capture the 3D structure of magnetic field in the flaring region. We further report the stability of the magnetic field by estimating the twist value of the field line and finally suggest the flare onset mechanism.
The 1-D numerical study of the interior ballistics has been conducted. The unsteady compressible 1-D CFD code using SIMPLER algorithm and QUICK scheme has been developed. The mathematical model of the two-phase flow has been established for the behavior of the interior ballistics. The moving boundary due to the projectile motion as the physical phenomena of the interior ballistics results in the varied control volume. In order to analyze the moving boundary, the numerical codes, which apply the ghost-cell extrapolation method and the Lagrangian method respectively, have been developed. The ghost-cell extrapolation method has been used in the Eulerian coordinate system. The Lagrangian method has been used in Non-Eulerian coordinate system. These codes have been verified through the analysis of the free piston motion problem in the tube. Through this study, the basic techniques of the numerical code for the multi-dimensional two-phase flow of the interior ballistics have been obtained.
합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 위성은 주 야와 날씨에 관계없이 객체의 전자기적 산란분포를 2차원 영상으로 제공할 수 있기 때문에, 광학 위성에 비해 객체 분석에 효과적으로 이용될 수 있다. SAR 위성의 지구 관측주기를 고려한다면, 한 번에 넓은 범위를 관측하는 것이 객체분석에 유리하다. 하지만, 관측범위가 넓어질수록 위성 SAR 영상의 해상도가 저하되는 문제점이 있다. 이는 기존 레이다 신호처리에 이용되었던 해상도 향상 기법을 이용하여 극복될 수 있지만, 아직 해상도 향상 기법을 위성 SAR 영상에 적용하여 그 성능을 분석한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위성 SAR 영상에 대한 기존 해상도 기법의 적용 가능성을 탐색하는 연구를 수행한다. 구체적으로, 한국항공우주연구원에서 운용 중인 다목적실용위성 5호(Korea multi-purpose satellite-5: KOMPSAT-5) 영상에 객체 탐지를 수행하고, 외삽(extrapolation), RELAX(relaxation), MUSIC(multiple signal classification) 기법을 적용하여 해상도를 향상시킨 후, 그 성능을 분석한다.
많은 종류의 데이터들은 텐서로 표현될 수 있다. 텐서란 다차원 배열을 의미하며, 그 예로 (사용자, 사용자, 시간)으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터가 있다. 이러한 다차원 데이터 분석에 있어서 텐서 생성기는 시뮬레이션, 다차원 데이터 모델링 및 이해, 샘플링/외삽법 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 존재하는 텐서 생성기들은 실제 세계의 텐서처럼 멱 법칙을 따르는 특성과 희박성을 갖는 텐서를 생성할 수 없다. 또한, 처리가능한 텐서 크기에 한계가 존재하고, 분산시스템에서 추가 분석을 하려면 텐서를 분산시스템에 업로드 하는 추가비용이 든다. 본 논문은 분산 테라스케일 텐서 생성기(TeT)를 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. TeT는 희박성을 갖는 랜덤 텐서와 희박성과 멱 법칙을 따르는 특성을 갖는 Recursive-MATrix 텐서, 크로네커 텐서를 크기 제한없이 생성할 수 있다. 또한, TeT에서 생성된 텐서는 같은 분산 시스템에서 추가적인 텐서분석이 가능하다. TeT는 효율적인 설계로 인해 거의 선형적인 머신확장성을 보인다.
호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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