본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S2, 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S2 × Q 크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S2 × floor (Width/l) × (Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.
SIMS는 뛰어난 원소검찰감도의 깊이분해능을 가지고 있어서 깊이에 따른 미량불순물 분석에 필수적인 장비이지만, 시료와 불순물의 변화에 따라 이온화율과 깎이는 속도가 달라서 일어나는 matrix effect 때문에 표준시료없이 정량분석을 할 수 없는 문제점이 있다. 이런 SIMS의 단점을 보완하기 위한 방법으로 개발된 여러 가지 SNMS기술중 SIMS에 아무런 기계장치를 덧붙이지 않고도 정량화개선효과를 가져오는 CsX+ SNMS에 대한 연구를 진행하여, 지금까지 밝혀진 실리콘 산화막등에서의 주성분원소 조성비분석을 통해 SNMS기능을 확인하고 SIMS의 주 분석대상인 불순물농도분석에의 적용가능성을 실험해 보았다. 이를 위해 실리콘에 BF2 이온주입후 붕소분포분석시 강한 matrix effect를 나타내는 불소의 효과를 SNMS와 SIMS로 비교하였으며, 검출한계와 dynamic range도 조사하였다. 실험결과 CsX+ SNMS기술은 matrix effect 때문에 실제 분포와 다른 값으로 검출되는 불순물 시료 분석에 적용할 수 있음을 알았다.
Matrix multiplication is an important problem in linear algebra. its main significance for combinatorial algorithms is its equivalence to a variety of other problems, such as transitive closure and reduction, solving linear systems, and matrix inversion. Thus the development of high-performance matrix multiplication implies faster algorithms for all of these problems. In this paper. we present a quantitative comparison of the theoretical and empirical performance of key matrix multiplication algorithms and use our analysis to develop a faster algorithm. We propose a Hybrid approach on Winograd's and Strassen's algorithms that improves the performance and discuss the performance of the hybrid Winograd-Strassen algorithm. Since Strassen's algorithm is based on a $2{\times}2$ matrix multiplication it makes the implementation very slow for larger matrix because of its recursive nature. Though we cannot get the theoretical threshold value of Strassen's algorithm, so we determine the threshold to optimize the use of Strassen's algorithm in nodes through various experiments and provided a summary shown in a table and graphs.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권1호
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pp.55-64
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2000
We propose a criterion for testing homogeneity of matrix intraclass covariance matrices of K multivariate normal populations, It is based on a variable transformation intended to propose and develop a likelihood ratio criterion that makes use of properties of eigen structures of the matrix intraclass covariance matrices. The criterion then leads to a simple test that uses an asymptotic distribution obtained from Box's (1949) theorem for the general asymptotic expansion of random variables.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.653-657
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2005
Eigenstructure of a spatial design matrix of Matheron's variogram estimator in $R^1$ is derived. It is shown that the spatial design matrix in $R^1$ with n/2$\le$h < n has a nice spectral decomposition. The mean, variance, and covariance of this estimator are obtained using the eigenvalues of a spatial design matrix. We also found that the lower bound and the upper bound of the normalized Matheron's variogram estimator.
BPF(block pulse function) has been used widely in the system analysis and controller design. The integral operational matrix of BPF converts the system represented in the form of the differential equation into the algebraic problem. Therefore, it is important to reduce the error caused by the integral operational matrix. In this paper, a new integral operational matrix is derived from the approximating function using Lagrange's interpolation formula. Comparing the proposed integral operational matrix with another, the result by proposed matrix is closer to the real value than that by the conventional matrix. The usefulness of th proposed method is also verified by numerical examples.
Masoudi, Mohsen;Moghadam, Mahmoud Mohseni;Salemi, Abbas
대한수학회지
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제54권6호
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pp.1667-1682
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2017
In this paper, the Hermitian positive definite solutions of the matrix equation $X^s+A^*X-^tA=Q$, where Q is an $n{\times}n$ Hermitian positive definite matrix, A is an $n{\times}n$ nonsingular complex matrix and $s,t{\in}[1,{\infty})$ are discussed. We find a matrix interval which contains all the Hermitian positive definite solutions of this equation. Also, a necessary and sufficient condition for the existence of these solutions is presented. Iterative methods for obtaining the maximal and minimal Hermitian positive definite solutions are proposed. The theoretical results are illustrated by numerical examples.
This is an experimental study to identify the performance of air-to-air rotary heat exchanger with polyurethane foam matrix. The experimental apparatus including heating AHU(Air Handling Unit), cooling AHU, sensor chamber, and heat exchanger testing unit was designed and manufactured in this study. The performance of heat exchanger with porous polyurethane foam matrix was tested with variations of the density and the thickness of matrix, regulating the wind velocity and the rotational speed of matrix. The actual heat recovery effectiveness, air leakage rate, and pressure drop of heat exchanger were measured and analyzed.
본 논문에서는 algebraic matrix Lyapunov equations과 a1gebraic matrix Riccati equations에 관하여 잘 알려져 있는 중요한 결과를 확장한다. 본 연구는 Matrix 미분 방정식에서 양단 경계조건이 존재하는 문제를 다루며 여기에서 얻어지는 결과는 기존하고 있는 결과를 포함하게 된다. 특히 선형 시스템이 periodic feedback gain control로 안정화되는 필요충분조건을 구하며, two-point boundary Riccati equations의 해를 쉽게 구하는 반복 계산방법을 제시한다. 또한 interalwise reeceding horizon을 이용한 새로운 periodic feedback gain control이 시스템을 안전화시켜줌을 보여준다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제3권1호
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pp.43-53
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1999
A real $m{\times}n$ matrix A is called an L-matrix if every matrix in its qualitative class has linearly independent rows. Since the number of the sign pattern matrices of the given size is finite, we can list all patterns lexicographically. In [2], a necessary and sufficient condition for a matrix to be an L-matrix was given. We presented an algorithm which decides whether the given matrix is an L-matrix or not. In this paper, we develope an algorithm and C-program which will determine whether a given matrix is an L-matrix or not, or an SNS-matrix or not. In addition, we have extended our algorithm to be able to classify sign-pattern matrices, and to find barely L-matrices from a given matrix and to list all $m{\times}n$ L-matrices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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