Let G be a topological group and X a G space. For a given nonequivariant vector bundle over X there does not always exist a G equivariant vector bundle structure. In this paper we find some sufficient conditions for nonequivariant real line bundles to have G equivariant vector bundle structures.
단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다.
본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.
This paper is on speed control of induction motor using space vector PWM. Indirect vector control which controls independantly flux and torque current component in order to drive induction motor, is applied for driving motor. Voltage sourced inverter with space vector PWM is used to generate the practically perfect sinusoidal flux density in induction motor. The appropriateness of speed control is proven by appling IP(Integral-proportional) controller which is known to have a good speed response and still to have less overshoot than the now used PI(Proportional-Integral) controller.
The aim of this paper is to present theorems on the exitence of zeros for mappings defined on convex subsets of topological vector spaces with values in a vector space. In addition to natural assumptions of continuity, convexity, and compactness, the mappings are subject to some geometric conditions. In the first theorem, the mapping satisfies a "Darboux-type" property expressed in terms of an auxiliary numerical function. Typically, this functions is, in this case, related to an order structure on the target space. We derive an existence theorem for "obtuse" quasiconvex mappings with values in an ordered vector space. In the second theorem, we prove the existence of a "common zero" for an arbitrary (not necessarily countable) family of mappings satisfying a general "inwardness" condition againg expressed in terms of numerical functions (these numerical functions could be duality pairings (more generally, bilinear forms)). Our inwardness condition encompasses classical inwardness conditions of Leray-Schauder, Altman, or Bergman-Halpern types.
In this paper, position vector of a spacelike slant helix with respect to standard frame are deduced in Minkowski space $E^3_1$. Some new characterizations of a spacelike slant helices are presented. Also, a vector differential equation of third order is constructed to determine position vector of an arbitrary spacelike curve. In terms of solution, we determine the parametric representation of the spacelike slant helices from the intrinsic equations. Thereafter, we apply this method to find the parametric representation of some special spacelike slant helices such as: Salkowski and anti-Salkowski curves.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권1호
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pp.71-83
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2016
In this paper we discuss a deconvolution density estimator obtained using the support vector machines (SVM) and Tikhonov's regularization method solving ill-posed problems in reproducing kernel Hilbert space (RKHS). A remarkable property of SVM is that the SVM leads to sparse solutions, but the support vector deconvolution density estimator does not preserve sparsity as well as we expected. Thus, in section 3, we propose another support vector deconvolution estimator (method II) which leads to a very sparse solution. The performance of the deconvolution density estimators based on the support vector method is compared with the classical kernel deconvolution density estimator for important cases of Gaussian and Laplacian measurement error by means of a simulation study. In the case of Gaussian error, the proposed support vector deconvolution estimator shows the same performance as the classical kernel deconvolution density estimator.
In this paper we investigate the barrellednes of some spaces of X-valued measures, X being a barrelled normed space, and provide examples of non barrelled spaces of bounded linear operators from a Banach space X into a barrelled normed space Y, equipped with the uniform convergence topology.
Let M(sup)n be a space-ike submanifold in a de Sitter space M(sub)p(sup)n+p (c) with constant scalar curvature. We firstly extend Cheng-Yau's Technique to higher codimensional cases. Then we study the rigidity problem for M(sup)n with parallel normalized mean curvature vector field.
Let X be a compact metric space, B be a unital commutative Banach algebra and ${\alpha}{\in}(0,1]$. In this paper, we first define the vector-valued (B-valued) ${\alpha}$-Lipschitz operator algebra $Lip_{\alpha}$ (X, B) and then study its structure and characterize of its maximal ideal space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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