Quantile regression can estimate multiple conditional quantile functions of the response, and as a result, it provide comprehensive information of the relationship between the response and the predictors. However, when estimating several conditional quantile functions separately, two or more estimated quantile functions may cross or overlap and consequently violate the basic properties of quantiles. In this paper, we propose a new stepwise method to estimate multiple non-crossing quantile functions using constraints on the kernel coefficients. A simulation study are presented to demonstrate satisfactory performance of the proposed method.
In this paper, the effect of impulsive line on the propagation of shear waves in non-homogeneous elastic layer is investigated. The rigidity and density in the intermediate layer is assumed to vary quadratic as functions of depth. The dispersion equation is obtained by using the Fourier transform and Green's function technique. The study ends with the mathematical calculations for transmitted wave in the layer. These equations are in complete agreement with the classical results when the non-homogeneity parameters are neglected. Various curves are plotted to show the effects of non-homogeneities on shear waves in the intermediate layer.
We aim mainly at presenting a generalization of a transformation formula found by Baillon and Bruck. The result is derived with the help of the well-known quadratic transformation formula due to Gauss.
We derive lower bounds of the scalar curvature on complete non-compact gradient Yamabe solitons under some integral curvature conditions. Based on this, we prove that potential functions of Yamabe solitons have at most quadratic growth for distance function. We also obtain a finite topological type property on complete shrinking gradient Yamabe solitons under suitable scalar curvature assumptions.
This paper shows the application of fuzzy set and nonlinear membership function to linear programming problems in a fuzzy environment. In contrast to typical linear programming problems, the objectives and constraints of the problem in a fuzzy environment are defined imprecisely. This paper describes that fuzzy linear programming models can be formulated using the basic concepts of membership functions and fuzzy sets, and that they can be solved by quadratic programming methods. In a numerical example, a linear programming problem with two constraints and two decision variables is provided to illustrate the solution procedure.
Let k be an imaginary quadratic field, h the complex upper half plane, and let $\tau{\in}h{\cap}k$, $q=e^{{\pi}i\tau}$. We find a lot of algebraic properties derived from theta functions, and by using this we explore some new algebraic numbers from Rogers-Ramanujan continued fractions.
We show in many cases that the Siegel-Ramachandra invariants generate the ray class fields over imaginary quadratic fields. As its application we revisit the class number one problem done by Heegner and Stark, and present a new proof by making use of inequality argument together with Shimura's reciprocity law.
Optimal generation dispatch algorithm is developed using L.P and load dispatch method. The algorithm is composed with three steps. Fist phase, analytical algorithm is adopted to solve to minimize quadratic cost functions which fits well for planning purpose. Second phase uses L.P method for obtain economic redispatch that satisfies line constraints. When there is no solution whitch satisfy line constraints load shedding algorithm solves the problem.
Conventional methods to solve the nonlinear programming problem range from augmented Lagrangian methods to sequential quadratic programming (SQP) methods. NPSOL, which is a SQP code, has been widely used to solve various optimization problems but is still subject to many numerical problems such as convergence to local optima, difficulties in initialization and in handling non-smooth cost functions. Recently, many evolutionary methods have been developed for constrained optimization. Among them, CEALM (Co-Evolutionary Augmented Lagrangian Method) shows excellent performance in the following aspects: global optimization capability, low sensitivity to the initial parameter guessing, and excellent constraint handling capability due to the benefit of the augmented Lagrangian function. This algorithm is ...
Conflict resolution methodology is discussed with fuzzified Pareto frontier. Four solution concepts namely the Nash solution the generalized nash solution the kalai-Smorodinsky concept and a solution method based on a special bargaining process are examined. The solutions are also fuzzy, the corresponding payoff values are fyzzy numbers the membership functions of which are determined. Three particular cases are considered in the paper. Linear quadratic, and general nonlinear pareto frontiers with known shape are examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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