Measuring the distances between signals in the signal space is usually determined by obtaining the ideal metric which is not easy to obtain. In this research we have investigated the scheme that measures the distances between the signals constructed with the measured voltage signals connected to electric apparatus using Kalman filter and exponential mapping. The metric is defined on the feature signals obtained via the estimation process of a Kalman filter and the mapping process using the exponential transformation. Diagnosis is on the voltage fluctuations is applied to determining whether the system is in the stable state or not due to the unexpected accidents, such as power overcharge, discharge, outages flow may be the cause of the accident. The decision making scheme evaluated with respect to the effectiveness and the degree of complication with different variances. Two methods, the Hard Limit Threshold Scheme(HLTS) and the Interval Energy Scheme(IES) are proposed and compared. In experiments the IES shows better tolerance to impulse noise than the HLTS.
We introduced a Finsler space $F^n$ with an approximate infinite series (${\alpha},{\beta}$-metric $L({\alpha},{\beta})={\beta}\sum\limits_{k=0}^r\(\frac{\alpha}{\beta}\)^k$, where ${\alpha}<{\beta}$ and investigated it with respect to Berwald space ([12]) and Douglas space ([13]). The present paper is devoted to finding the condition that is projectively at on a Finsler space $F^n$ with an approximate infinite series (${\alpha},{\beta}$)-metric above.
In this paper, we will obtain Marcinkiewicz's type limit laws for fuzzy random sets as follows : Let {$X_n{\mid}n{\geq}1$} be a sequence of independent identically distributed fuzzy random sets and $E{\parallel}X_i{\parallel}^r_{{\rho_p}}$ < ${\infty}$ with $1{\leq}r{\leq}2$. Then the following are equivalent: $S_n/n^{\frac{1}{r}}{\rightarrow}{\tilde{0}}$ a.s. in the metric ${\rho}_p$ if and only if $S_n/n^{\frac{1}{r}}{\rightarrow}{\tilde{0}}$ in probability in the metric ${\rho}_p$ if and only if $S_n/n^{\frac{1}{r}}{\rightarrow}{\tilde{0}}$ in $L_1$ if and only if $S_n/n^{\frac{1}{r}}{\rightarrow}{\tilde{0}}$ in $L_r$ where $S_n={\Sigma}^n_{i=1}\;X_i$.
In this paper we introduce the notion of expansion mapping on a probabilistic metric space and prove common fixed point theorems for a pair of such mappings. These results being new of their kind. are interesting generafizations of some of the known results.
In this paper, we consider an interesting variant of the inverse minimum traveling salesman problem. Given an instance (G, w) of the minimum traveling salesman problem defined on a metric space, we fix a specified Hamiltonian cycle $HC_0$. The task is then to adjust the edge cost vector w to w' so that the new cost vector w' satisfies the triangle inequality condition and $HC_0$ can be returned by the minimum spanning tree algorithm in the TSP-instance defined with w'. The objective is to minimize the total deviation between the original and the new cost vectors with respect to the $L_1$-norm. We call this problem the inverse metric traveling salesman problem against the minimum spanning tree algorithm and show that it is closely related to the inverse metric spanning tree problem.
이 논문은 새로운 휴리스틱 탐색(heuristic search)방법을 이용하여, 수평 및 수 직선으로 이루어진 방해 물들이 놓인 가운데 수평 및 수직선으로 구성된 최단 거리 (rectilinear shortestpath)와 꺾이는회수가 가장 적은최소 꺾임경로(link metric shortest path) 및 이 둘을 혼합시킨 혼합형 최단 경로를 구하는 알고리즘을 서술 하고 있다. 최단 경로를 구하는 방법으로 미로 찾기형 알고리즘(maze-running algorithms)과 선형 탐색 알고리즘(line-search algorithms)의 장점만을 이용한 GMD 알고리즘(Guided Minimum Detour algorithm)을 제안하고 있으며 이를 더욱 효율 적으 로 개선한 LGMD 알고리즘 (Line-by-Line Guided Minimum Detour algorithmm)을 개발 하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 기존의 최단 경로를 내포하고 있는 conection group를 이용하지 않고서도 휴리스틱을 사용한 guided A 탐색(guided A* search)을 이용하여 최적의 최단 경로를 구할 수 있는 장점이 있으며 시간과 메모리 면에서 효 율을 극대화하였다. 이들 GMD와 LGMD 알고리즘은 각각 O(m+eloge+NlogN)와 O(eloge+ NlogN)의 시간과 O(e+N)의 메모리를 사용한다. 여기서 m은 탐색에 사용된 지선 (line segment)들의 수이다. 또한 LGMD는 최소 꺾임 경로(link metric shortest path)와 최단 경로와 최소의 꺾임을 조합한 혼합형 최단 경로를 구하는 데에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
소프트웨어 메트릭은 소프트웨어를 평가하기 위한 방법으로, 소프트웨어의 개발 비용을 줄이고 품질을 향상시키는데 큰 역할을 하고 있다. 하지만 다양한 소프트웨어 메트릭이 등장하면서 적재적소에 사용하기 위한 메트릭 선택 문제가 발생했고, 이를 해결하고자 다양한 방법들이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 사용자의 높은 개입을 요구함으로써 여전히 메트릭 선택의 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 개입을 최소화하기 위해 가중치 표현을 지양하고 메트릭 및 메트릭 도구에 대한 다양한 특성을 선택 기준으로 사용하여, 메트릭 및 메트릭 도구 선택에 도움을 주는 방법을 제안한다.
The purpose of this paper is to introduce an L-metrical non-linear connection $N_j^{*i}$ and investigate a conformal change in the Finsler space with $({\alpha},\;{\beta})-metric$. The (v)h-torsion and (v)hvtorsion in the Finsler space with L-metrical connection $F{\Gamma}^*$ are obtained. The conformal invariant connection and conformal invariant curvature are found in the above Finsler space.
A measurable function f defined on a measurable subset A of the real line R is called pth power summable on A if │f│$^{p}$ is integrable on A and the set of all pth power summable functions on A is denoted by L$^{p}$ (A). For each member f in L$^{p}$ (A), we define ∥f∥$_{p}$ =(equation omitted) For real numbers p and q where (equation omitted) and (equation omitted), we discuss the Holder's inequality ∥fg∥$_1$<∥f∥$_{p}$ ∥g∥$_{q}$ , f$\in$L$^{p}$ (A), g$\in$L$^{q}$ (A) and the Minkowski inequality ∥+g∥$_{p}$ <∥f∥$_{p}$ +∥g∥$_{p}$ , f,g$\in$L$^{p}$ (A). In this paper also discuss that L$_{p}$ (A) becomes a metric space with the metric $\rho$ : L$^{p}$ (A) $\times$L$^{p}$ (A) longrightarrow R where $\rho$(f,g)=∥f-g∥$_{p}$ , f,g$\in$L$^{p}$ (A). Then, in this paper prove the Riesz-Fischer theorem, i.e., the space L$^{p}$ (A) is complete and that the space L$^{p}$ (A) is separable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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