Models of traditional Chinese medicine (TCM) are still difficult to grasp from the view of a Western-cultural background. For proper integration into science and clinical research, it is vital to think "out of the box" of classical sciences. Modern sciences, such as quantum physics, system theory, and information theory offer new models, that reveal TCM as a method to process information. For this purpose, we apply concepts of information theory to propose a "Chinese black box model," that allows for a non-deterministic, bottom-up approach. Considering a patient as an undeterminable complex system, the process of getting information about an individual in Chinese diagnostics is compared to the input-process-output principle of information theory and quantum physics, which is further illustrated by Wheeler's "surprise 20 questions." In TCM, an observer uses a decision-making algorithm to qualify diagnostic information by the binary polarities of "yang" (latin activity) and "yin" (latin structivity) according to the so called "8 principles" (latin 8 guiding criteria). A systematic reconstruction of ancient Chinese terms and concepts illuminates a scattered scientific method, which is specified in a medical context by Latin terminology of the sinologist Porkert [definitions of the Latin terms are presented in Porkert's appendix [1] (cf. Limitations)].
The quality of experience (QoE) of video streaming is degraded by playback interruptions, which can be mitigated by the playout buffers of end users. To analyze the impact of playout buffer dynamics on the QoE of wireless adaptive hypertext transfer protocol (HTTP) progressive video, we model the playout buffer as a G/D/1 queue with an arbitrary packet arrival rate and deterministic service time. Because all video packets within a block must be available in the playout buffer before that block is decoded, playback interruption can occur even when the playout buffer is non-empty. We analyze the queue length evolution of the playout buffer using diffusion approximation. Closed-form expressions for user-perceived video quality are derived in terms of the buffering delay, playback duration, and interruption probability for an infinite buffer size, the packet loss probability and re-buffering probability for a finite buffer size. Simulation results verify our theoretical analysis and reveal that the impact of playout buffer dynamics on QoE is content dependent, which can contribute to the design of QoE-driven wireless adaptive HTTP progressive video management.
로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.
Phenotypic variation among clones (individuals with identical genes, i.e. isogenic individuals) has been recognized both theoretically and experimentally. We investigate the effects of phenotypic variation on evolutionary dynamics of a population. In a population, the individuals are assumed to be haploid with two genotypes : one genotype shows phenotypic variation and the other does not. We use an individual-based Moran model in which the individuals reproduce according to their fitness values and die at random. The evolutionary dynamics of an individual-based model is formulated in terms of a master equation and is approximated as the Fokker-Planck equation (FPE) and the coupled non-linear stochastic differential equations (SDEs) with multiplicative noise. We first analyze the deterministic part of the SDEs to obtain the fixed points and determine the stability of each fixed point. We find that there is a discrete phase transition in the population distribution when the probability of reproducing the fitter individual is equal to the critical value determined by the stability of the fixed points. Next, we take demographic stochasticity into account and analyze the FPE by eliminating the fast variable to reduce the coupled two-variable FPE to the single-variable FPE. We derive a quasi-stationary distribution of the reduced FPE and predict the fixation probabilities and the mean fixation times to absorbing states. We also carry out numerical simulations in the form of the Gillespie algorithm and find that the results of simulations are consistent with the analytic predictions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.6-11
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2021
Routing protocols play a pivotal role in the energy management and lifespan of any Wireless Sensor Network. Lower network lifetime has been one of the biggest concerns in LEACH protocol due to dead nodes. The LEACH protocol suffers from uneven energy distribution problem due to random selection of a cluster head. The cluster head has much greater responsibility compared to other non- cluster head nodes and consumes greater energy for its roles. This results in early dead nodes due to energy lost for the role of cluster- head. This study proposes an approach to balance the energy consumption of the LEACH protocol by using a semi-deterministic opportunity coefficient to select the cluster head. This is calculated in each node with the battery energy level and node ID. Ultimately, based on the opportunity cost, cluster head will be selected and broadcasted for which other nodes with higher opportunity cost will agree. It minimizes the chances of nodes with lower battery level being elected as cluster head. Our simulation experiments demonstrate that cluster heads chosen using our proposed algorithm perform better than those using the legacy LEACH protocol.
본 논문에서는 순수 함수형 언어로 작성된 쌍방시뮬레이션 알고리듬의 성능을 멀티코어 프로세서 컴퓨터에서 병렬화로 향상시키는 방법을 연구한다. 이 병렬화에 있어 핵심 아이디어는 순수 함수형 프로그램의 참조 투명성을 십분 활용하면 병렬화가 전혀 고려되지 않고 작성된 초기 구현으로부터 최소한의 수정만으로 성능 개선 효과를 기대할 수 있다는 것이다. 초기 구현과 병렬화 구현 둘 다 순수 함수형 언어인 하스켈로 작성되었다. 초기 구현을 병렬화할 때 변화는 아주 적어서 병렬화된 구현에서도 초기 구현의 프로그램 구조가 거의 그대로 유지되었다. 벤치마크를 통해 제시된 간단한 병렬화만으로도 초기 구현과 비교해 두 배 이상의 성능 개선을 확인했다. 또한, 병렬화와는 별개의 최적화 기법인 메모이제이션이 적용된 버전의 쌍방시뮬레이션 구현에도 같은 방식의 병렬화를 적용함으로써 마찬가지로 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
Multiscale structure has attracted significant interest due to its high stiffness/strength to weight ratios and multifunctional performance. However, most of the existing concurrent topology optimization works are carried out under deterministic load conditions. Hence, this paper proposes a robust concurrent topology optimization method based on the bidirectional evolutionary structural optimization (BESO) method for the design of structures composed of periodic microstructures subjected to uncertain dynamic loads. The robust objective function is defined as the weighted sum of the mean and standard deviation of the module of dynamic structural compliance with constraints are imposed to both macro- and microscale structure volume fractions. The polynomial chaos expansion (PCE) method is used to quantify and propagate load uncertainty to evaluate the objective function. The effective properties of microstructure is evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The proposed method is a non-intrusive method, and it can be conveniently extended to many topology optimization problems with other distributions. Several numerical examples are used to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.147-158
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2022
Cloud Computing offers flexible, on demand, ubiquitous resources for cloud users. Cloud users are provided computing resources in a virtualized environment. In order to meet the growing demands for computing resources, data centres contain a large number of physical machines accommodating multiple virtual machines. However, cloud data centres cannot utilize their computing resources to their total capacity. Several policies have been proposed for improving energy proficiency and computing resource utilization in cloud data centres. Virtual machine placement is an effective method involving efficient mapping of virtual machines to physical machines. However, the availability of many physical machines accommodating multiple virtual machines in a data centre has made the virtual machine placement problem a non deterministic polynomial time hard (NP hard) problem. Metaheuristic algorithms have been widely used to solve the NP hard problems of multiple and conflicting objectives, such as the virtual machine placement problem. In this context, we presented essential concepts regarding virtual machine placement and objective functions for optimizing different parameters. This paper provides a taxonomy of metaheuristic algorithms for the virtual machine placement method. It is followed by a review of prominent research of virtual machine placement methods using meta heuristic algorithms and comparing them. Finally, this paper provides a conclusion and future research directions in virtual machine placement of cloud computing.
In order to fully reflect variation characteristics of composite concrete dam health state, the monitoring data is applied to diagnose composite concrete dam health state. Composite concrete dam lesion development to wreckage is a precursor, and its health status can be judged. The monitoring data are generally non-linear and unsteady time series, which contain chaotic information that cannot be characterized. Thus, it could generate huge influence for the construction of monitoring models and the formulation of corresponding health diagnostic indicators. This multi-scale diagnosis process is from point to whole. Chaotic characteristics are often contained in the monitoring data. If chaotic characteristics could be extracted for reflecting concrete dam health state and the corresponding diagnostic indicators will be formulated, the theory and method of diagnosing concrete dam health state can be huge improved. Therefore, the chaotic characteristics of monitoring data are considered. And, the extracting method of the chaotic components is studied from monitoring data based on fuzzy dynamic cross-correlation factor method. Finally, a method is proposed for formulating composite concrete dam health state indicators. This method can effectively distinguish chaotic systems from deterministic systems and reflect the health state of concrete dam in service.
Mostajeran, Ehsan;Noor, Rafidah Md;Anisi, Mohammad Hossein;Ahmedy, Ismail;Khan, Fawad Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4698-4716
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2017
Wireless signal transmission is influenced by environmental effects. These effects have also been challenging for Vehicular Ad hoc Network (VANET) in real-time communication. More specifically, in an urban environment, with high mobility among vehicles, a vehicle's status from the transmitter can instantly trigger from line of sight to non-line of sight, which may cause loss of real-time communication. In order to overcome this, a deterministic signal propagation model is required, which has less complexity and more feasibility of implementation. Hence, we propose a realistic path loss model which adopts ray tracing technique for VANET in a grid urban environment with less computational complexity. To evaluate the model, it is applied to a vehicular simulation scenario. The results obtained are compared with different path loss models in the same scenario based on path loss value and application layer performance analysis. The proposed path loss model provides higher loss value in dB compared to other models. Nevertheless, the performance of vehicle-vehicle communication, which is evaluated by the packet delivery ratio with different vehicle transmitter density verifies improvement in real-time vehicle-vehicle communication. In conclusion, we present a realistic path loss model that improves vehicle-vehicle wireless real-time communication in the grid urban environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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