Let $C[0,t]$ denote the function space of all real-valued continuous paths on $[0,t]$. Define $Xn:C[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{n+1}$ and $X_{n+1}:C[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{n+2}$ by $X_n(x)=(x(t_0),x(t_1),{\cdots},x(t_n))$ and $X_{n+1}(x)=(x(t_0),x(t_1),{\cdots},x(t_n),x(t_{n+1}))$, where $0=t_0$ < $t_1$ < ${\cdots}$ < $t_n$ < $t_{n+1}=t$. In the present paper, using simple formulas for the conditional expectations with the conditioning functions $X_n$ and $X_{n+1}$, we evaluate the $L_p(1{\leq}p{\leq}{\infty})$-analytic conditional Fourier-Feynman transforms and the conditional convolution products of the functions which have the form $${\int}_{L_2[0,t]}{{\exp}\{i(v,x)\}d{\sigma}(v)}{{\int}_{\mathbb{R}^r}}\;{\exp}\{i{\sum_{j=1}^{r}z_j(v_j,x)\}dp(z_1,{\cdots},z_r)$$ for $x{\in}C[0,t]$, where $\{v_1,{\cdots},v_r\}$ is an orthonormal subset of $L_2[0,t]$ and ${\sigma}$ and ${\rho}$ are the complex Borel measures of bounded variations on $L_2[0,t]$ and $\mathbb{R}^r$, respectively. We then investigate the inverse transforms of the function with their relationships and finally prove that the analytic conditional Fourier-Feynman transforms of the conditional convolution products for the functions, can be expressed in terms of the products of the conditional Fourier-Feynman transforms of each function.
In this paper we establish sharp $L^p$-regularity estimates for averaging operators with convolution kernel associated to hypersurfaces in $\mathbb{R}^d(d{\geq}2)$ of the form $y{\mapsto}(y,{\gamma}(y))$ where $y{\in}\mathbb{R}^{d-1}$ and ${\gamma}(y)={\sum}^{d-1}_{i=1}{\pm}{\mid}y_i{\mid}^{m_i}$ with $2{\leq}m_1{\leq}{\cdots}{\leq}m_{d-1}$.
Let C[0, $t$] denote the function space of real-valued continuous paths on [0, $t$]. Define $X_n\;:\;C[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{n+1}$ and $X_{n+1}\;:\;C[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{n+2}$ by $X_n(x)=(x(t_0),x(t_1),{\ldots},x(t_n))$ and $X_{n+1}(x)=(x(t_0),x(t_1),{\ldots},x(t_n),x(t_{n+1}))$, respectively, where $0=t_0 <; t_1 <{\ldots} < t_n < t_{n+1}=t$. In the present paper, using simple formulas for the conditional expectations with the conditioning functions $X_n$ and $X_{n+1}$, we evaluate the $L_p(1{\leq}p{\leq}{\infty})$-analytic conditional Fourier-Feynman transforms and the conditional convolution products of the functions, which have the form $fr((v_1,x),{\ldots},(v_r,x)){\int}_{L_2}_{[0,t]}\exp\{i(v,x)\}d{\sigma}(v)$ for $x{\in}C[0,t]$, where $\{v_1,{\ldots},v_r\}$ is an orthonormal subset of $L_2[0,t]$, $f_r{\in}L_p(\mathbb{R}^r)$, and ${\sigma}$ is the complex Borel measure of bounded variation on $L_2[0,t]$. We then investigate the inverse conditional Fourier-Feynman transforms of the function and prove that the analytic conditional Fourier-Feynman transforms of the conditional convolution products for the functions can be expressed by the products of the analytic conditional Fourier-Feynman transform of each function.
The purpose of this study is to provide basic clinical data by evaluating images, measuring absorbed dose and effective dose by using high resolution CT and low dose CT by using anthropomorphic chest phantom and glass dosimeter. Tissue dose was measured by inserting a glass dosimeter into the anthropomorphic chest phantom. A 64-slice CT system (SOMATOM Sensation 64, Siemens AG, Forchheim, Germany) and CARE Dose 4D were used, and the parameters of the high resolution CT were 120 kVp, Eff. Scan parameters of mAs 104, scan time 7.93 s, slice 1.0 mm (Acq. 64 × 0.6 mm), convolution kernel (B60f sharp) were used, and low dose CT was 120 kVp, Eff. mAs 15, scan time 7.41 s, slice 3.0 mm (Acq. 64 × 0.6 mm), scan of convolution kernel B50f medium sharp. CTDIvol was measured at 8.01 mGy for high resolution CT and 1.18 mGy for low dose CT. Low dose CT scans showed 85.49% less absorbed dose than high resolution CT scans.
The direction and spectra of underwater sound wave were a remarkable contrast to the sound wave in the air because of the difference of transmissive medium. The linear hydrophone array of passive system has so far been applied to find out the direction and spectra of underwater sound wave from the sources for many purposes. The conventional methods are generally classified into two systems such as, the system which varying frequency responses, other parameters and pattern of signal like an adaptive array controlled by internal feedback, and another system which obtaining maximum of S/N ratio by giving a appropriate delay and a weighting coefficient in the output of each hydrophone. The array device of passive system can easily change the amplitude and the phase of signal by separately controlled hydrophone. And here we introduce a method that the spectral analyzing and the direction finding can be simultaneously carried out using a linear array of hydrophones. By making a circular convolution of output of signal from each hydrophone with appropriate rectangular weighting coefficient on the array, a sharp response of single lobe directivity and the spectral analyzing by time averaging were simultaneously obtained. In tile computer simulation of the array system with the length of 250cm and the interhydrophone distance of l0cm the power levels of sound signals received from given array direction were 16dB higher than those from the other directions when processing with rectangular weightings, and 8dB higher when processing with rectangular sound signals and rectangular weightings.
Let A(p) be the class of functions $f\;:\;z^p\;+\;\sum\limits_{j=1}^{\infty}a_jz^{p+j}$ analytic in the open unit disc E. Let, for any integer n > -p, $f_{n+p-1}(z)\;=\;z^p+\sum\limits_{j=1}^{\infty}(p+j)^{n+p-1}z^{p+j}$. We define $f_{n+p-1}^{(-1)}(z)$ by using convolution * as $f_{n+p-1}\;*\;f_{n+p-1}^{-1}=\frac{z^p}{(1-z)^{n+p}$. A function p, analytic in E with p(0) = 1, is in the class $P_k(\rho)$ if ${\int}_0^{2\pi}\|\frac{Re\;p(z)-\rho}{p-\rho}\|\;d\theta\;\leq\;k{\pi}$, where $z=re^{i\theta}$, $k\;\geq\;2$ and $0\;{\leq}\;\rho\;{\leq}\;p$. We use the class $P_k(\rho)$ to introduce a new class of multivalent analytic functions and define an integral operator $L_{n+p-1}(f)\;\;=\;f_{n+p-1}^{-1}\;*\;f$ for f(z) belonging to this class. We derive some interesting properties of this generalized integral operator which include inclusion results and radius problems.
In this paper, we obtain $Fekete-Szeg{\ddot{o}}$ inequalities for certain class of meromorphic functions f(z) for which $-{\frac{(1-{\frac{{\alpha}}{q}})qzD_qf(z)+{\alpha}qzD_q[zD_qf(z)]}{(1-{\frac{{\alpha}}{q}})f(z)+{\alpha}zD_qf(z)}{\prec}{\varphi}(z)$(${\alpha}{\in}{\mathbb{C}}{\backslash}(0,1]$, 0 < q < 1). Sharp bounds for the $Fekete-Szeg{\ddot{o}}$ functional ${\mid}{\alpha}_1-{\mu}{\alpha}^2_0{\mid}$ are obtained.
The biproduct bialgebra has been generalized to generalized biproduct bialgebra $B{\times}^L_H\;D$ in [5]. Let (D, B) be an admissible pair and let D be a bialgebra. We show that if generalized biproduct bialgebra $B{\times}^L_H\;D$ is a Hopf algebra with antipode s, then D is a Hopf algebra and the identity $id_B$ has an inverse in the convolution algebra $Hom_k$(B, B). We show that if D is a Hopf algebra with antipode $s_D$ and $s_B$ in $Hom_k$(B, B) is an inverse of $id_B$ then $B{\times}^L_H\;D$ is a Hopf algebra with antipode s described by $s(b{\times}^L_H\;d)={\Sigma}(1_B{\times}^L_H\;s_D(b_{-1}{\cdot}d))(s_B(b_0){\times}^L_H\;1_D)$. We show that the mapping system $B{\leftrightarrows}^{{\Pi}_B}_{j_B}\;B{\times}^L_H\;D{\rightleftarrows}^{{\pi}_D}_{i_D}\;D$ (where $j_B$ and $i_D$ are the canonical inclusions, ${\Pi}_B$ and ${\pi}_D$ are the canonical coalgebra projections) characterizes $B{\times}^L_H\;D$. These generalize the corresponding results in [6].
Kim, Hyung-Jin;Kim, Kwang-Sik;Hwang, Se-Yun;Lee, Jang Hyun
Journal of Navigation and Port Research
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v.46
no.4
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pp.367-374
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2022
The purpose of this study was to propose a deep learning algorithm that applies to the fault diagnosis of fuel pumps and purifiers of autonomous ships. A deep learning algorithm reflecting the time dependence of the measured signal was configured, and the failure pattern was trained using the vibration signal, measured in the equipment's regular operation and failure state. Considering the sequential time-dependence of deterioration implied in the vibration signal, this study adopts Conv1D with sliding window computation for fault detection. The time dependence was also reflected, by transferring the measured signal from two-dimensional to three-dimensional. Additionally, the optimal values of the hyper-parameters of the Conv1D model were determined, using the grid search technique. Finally, the results show that the proposed data preprocessing method as well as the Conv1D model, can reflect the sequential dependency between the fault and its effect on the measured signal, and appropriately perform anomaly as well as failure detection, of the equipment chosen for application.
In this present work, the authors obtain Fekete-Szeg$\ddot{o}$ inequality for certain normalized analytic function f(z) defined on the open unit disk for which $\frac{(1-{\alpha})z(D^m_{{\lambda},{\mu}}f(z))'+{\alpha}z(D^{m+1}_{{\lambda},{\mu}}f(z))'}{(1-{\alpha})D^m_{{\lambda},{\mu}}f(z)+{\alpha}D^{m+1}_{{\lambda},{\mu}}f(z)}$${\alpha}{\geq}0$) lies in a region starlike with respect to 1 and is symmetric with respect to the real axis. Also certain applications of the main result for a class of functions defined by Hadamard product (or convolution) are given. As a special case of this result, Fekete-Szeg$\ddot{o}$ inequality for a class of functions defined through fractional derivatives is obtained. The motivation of this paper is to generalize the Fekete-Szeg$\ddot{o}$ inequalities obtained by Srivastava et al., Orhan et al. and Shanmugam et al., by making use of the generalized differential operator $D^m_{{\lambda},{\mu}}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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