Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.13
no.4
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pp.267-280
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2009
In this paper we investigate a simple two-level additive Schwarz preconditioner for the P1 symmetric interior penalty Galerkin method of the Poisson equation on rectangular meshes. The construction is based on the decomposition of the global space of piecewise linear polynomials into the sum of local subspaces, each of which corresponds to an element of the underlying mesh, and the global coarse subspace consisting of piecewise constants. This preconditioner is a direct combination of the block Jacobi iteration and the cell-centered finite difference method, and thus very easy to implement. Explicit upper and lower bounds for the maximum and minimum eigenvalues of the preconditioned matrix system are derived and confirmed by some numerical experiments.
In this paper, piecewise quadratic Lyapunov functions are used to analyze the stability of fuzzy-model-based controller. We represent the nonlinear system using a Takagi-Sugeno fuzzy model, which represent the given nonlinear system by fuzzy inference rules and local linear dynamic models. The proposed stability analysis technique is developed by dividing the whole fuzzy system into the smaller separate fuzry systems to reduce the conservatism. Some necessary and sufficient conditions for the proposed method are obtained. Finally, stability of the closed system with various kinds of controller for TS fuzzy model is checked through the proposed method.
The induction of chromosome aberrations in Hordeum vulgare germs after irradiation is studied for the dose range of 10 to 1,000 mGy. The relationship between the frequency of aberrant cells and the absorbed dose is shown to be non -linear and has a dose-independent plateau within the range of 56-467 mGy where the level of cytogenetic damage is statistically significantly distinguished from the spontaneous level. The comparison of the goodness of the experimental data fitting with mathematical models of different complexities, using the most common quantitative criteria, demonstrates the benefit of the piecewise linear model over the linear and polynomial ones in approximating the cytogenetical disturbance frequency. The results of our study support the conclusion about indirect mechanism of chromosome aberrations induced by low doses or dose rates mutagenesis.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.11
no.1
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pp.36-43
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1986
In this study, the fuzzy programming is extended to handle various types of membership functions by transformation of the complicated fuzzy programming problems into the equivalent crisp linear programming problems with single objective. It is well-known that the fuzzy programming problem with linear membership functions (i.e., ramp type) can be easily transformed into a linear programming problem by introducing one dummy variable to minimize the worst unwanted deviation. However, until recently not many researches have been done to handle various general types of complicated linear membership functions which might be more realistic than ramp-or triangular-type functions. In order to handle these complicated membership functions, the goal dividing concept, which is based on the fuzzy set operation (i. e., intersection and union operations), has been prepared. The linear model obtained using the goal dividing concept is more efficient and single than the previous models [4, 8]. In addition, this result can be easily applied to any nonlinear membership functions by piecewise approximation since the membership function is continuous and monotone increasing or decreasing.
In this paper, we use measure theory for considering asymptotically stable of an autonomous system [1] of first order nonlinear ordinary differential equations(ODE's). First, we define a nonlinear infinite-horizon optimal control problem related to the ODE. Then, by a suitable change of variable, we transform the problem to a finite-horizon nonlinear optimal control problem. Then, the problem is modified into one consisting of the minimization of a linear functional over a set of positive Radon measures. The optimal measure is approximated by a finite combination of atomic measures and the problem converted to a finite-dimensional linear programming problem. The solution to this linear programming problem is used to find a piecewise-constant control, and by using the approximated control signals, we obtain the approximate trajectories and the error functional related to it. Finally the approximated trajectories and error functional is used to for considering asymptotically stable of the original problem.
In this paper, we attempt to present a new numerical approach to solve non-linear backward stochastic differential equations. First, we present some definitions and theorems to obtain the conditions, from which we can approximate the non-linear term of the backward stochastic differential equation (BSDE) and we get a continuous piecewise linear BSDE correspond with the original BSDE. We use the relationship between backward stochastic differential equations and stochastic controls by interpreting BSDEs as some stochastic optimal control problems, to solve the approximated BSDE and we prove that the approximated solution converges to the exact solution of the original non-linear BSDE in two different cases.
Among the desirable properties of a piecewise linear parameterization, guaranteeing a one-to-one mapping (i.e., no triangle flips in the parameter plane) is often sought. A one-to-one mapping is accomplished by non-negative coefficients in the affine transformation. In the Floater's method, the coefficients were computed after the 3D mesh was flattened by geodesic polar-mapping. But using this geodesic polar map introduces unnecessary local distortion. In this paper, a simple variant of the original shape-preserving mapping technique by Floater is introduced. A new simple method for calculating barycentric coordinates by using straightest geodesics is proposed. With this method, the non-negative coefficients are computed directly on the mesh, reducing the shape distortion introduced by the previously-used polar mapping. The parameterization is then found by solving a sparse linear system, and it provides a simple and visually-smooth piecewise linear mapping, without foldovers.
In order to stabilize linear time-invariant systems with the unknown system matrix, a piecewise constant linear state feedback control law including switching logic is developed. A number of feedback gain matrices are first precomputed by solving the Algebraic Riccati Equation with prescribed degree of stability, and then are switched over in a direction to increase degree of stability. Switching stops when a Lyapunov function shows the decreasing property, and hence switching times are finite.
This paper presents linear algebraic equations in the form of recursive formula to compute elastokinematic characteristics of a suspension system. Conventional methods of elastokinematic analysis are based on nonlinear kinematic constrant equations and force equilibrium equations for constrained mechanical systems, which require complicated and time-consuming implicit computing methods to obtain the solution. The proposed linearized elastokinematic equations in the form of recursive formula are derived based on the assumption that the displacements of elastokinematic behavior of a constrained mechanical system under external forces are very small. The equations can be easily computerized in codes, and have the advantage of sharing the input data of existing general multi body dynamic analysis codes. The equations can be applied to any form of suspension once the type of kinematic joints and elastic components are identified. The validity of the method has been proved through the comparison of the results from established elastokinematic analysis software. Error estimation and analysis due to piecewise linear assumption are also discussed.
Kim, Y.S.;Jhon, S.C.;Lee, E.S.;Min, H.K.;Hong, S.H.
Proceedings of the KIEE Conference
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1987.07b
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pp.1268-1270
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1987
This paper suggests several simple and efficient algorithms for detecting the ECG Signal by Microcomputer's software. The ECG signal detection was performed with the Linear Approximation and the feature extraction. The linear transformation approximates a given waveform by a piecewise-linear function with a preset upper bound on the absolute error between the functional values of the original function and the approximation. And the feature extraction from ECG signal, the features are different wave amplitudes, durations and interwave intervals, used the slope, the amplitude and time-Duration of ECG Sinal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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