Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.4
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pp.21-31
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1998
Ordering is used to reduce the amount of fill-ins in the Cholesky factor of an symmetric definite matrix. One of most efficient ordering methods is the minimum degree ordering method. In this paper. we propose the two techniques to improve the performance of the minimum degree ordering which are implemented using clique storage structure. One is node absorption which is a generalized version of clique absorption. The other technique is using the lower bounds of degree to suspend the degree updates of nodes. finally, we provide computational results on the problems on NETLIB. These results show that the proposed techniques reduce the number of degree updates and the computational time considerably.
Structural design is usually an optimization process. Numerous parameters such as the member shapes and sizes, the elasticity modulus of material, the locations of nodes and the support constraints can be selected as design variables. These variables are progressively revised in order to obtain a satisfactory structure. Each modification requires a fresh analysis for the displacements and stresses, and reanalysis can be employed to reduce the computational cost. This paper is focused on static reanalysis problem with modification of deleting some supports. An efficient reanalysis method is proposed. The method makes full use of the initial information and preserves the ease of implementation. Numerical examples show that the calculated results of the proposed method are the identical as those of the direct analysis, while the computational time is remarkably reduced.
Structural reanalysis is frequently used to reduce the computational cost during the process of design or optimization. The supports can be regarded as the design variables in various types of structural optimization problems. The location, number, and type of supports may be varied in order to yield a more effective design. The paper is focused on structural static reanalysis problem with added supports where some node displacements along axes of the global coordinate system are specified. A new approach is proposed and exact solutions can be provided by the approach. Thus, it belongs to the direct reanalysis methods. The information from the initial analysis has been fully exploited. Numerical examples show that the exact results can be achieved and the computational time can be significantly reduced by the proposed method.
Pham, Van Su;Mai, Linh;Lee, Jae-Young;Yoon, Gi-Wan
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.3
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pp.261-265
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2008
This work presents a simplified efficient blind detection algorithm for orthogonal space-time codes(OSTBC). First, the proposed decoder exploits a proper decomposition approach of the upper triangular matrix R, which resulted from Cholesky-factorization of the composition channel matrix, to form an easy-to-solve blind detection equation. Secondly, in order to avoid suffering from the high computational load, the proposed decoder applies a sub-optimal QR-based decoder. Computer simulation results verify that the proposed decoder allows to significantly reduce computational complexity while still satisfying the bit-error-rate(BER) performance.
Do Seungyong;Park Chan-Kyoo;Lee Sangwook;Park Soondal
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.386-393
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2003
For fast Cholesky factorization, it is most important to reduce the number of non-zero elements by ordering methods. Minimum deficiency ordering produces less non-zero elements. However, since it is very slow. the minimum degree algorithm is widely used. To improve the computation time, Rothberg's AMF uses an approximate deficiency instead of computing the deficiency. In this paper we present simple efficient methods to obtain a good approximate deficiency using information related to cliques. Experimental results show that our proposed method produces better ordering quality than that of AMF.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1998.03a
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pp.246-249
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1998
In the present study, domain decomposition using the substructuring method is developed for the computational efficiency of the finite element analysis of metal forming processes. In order to avoid calculation of an inverse matrix during the substructuring procedure, the modified Cholesky decomposition method is implemented. As obtaining the data independence by the substructuring method, the program is easily parallelized using the Parallel Virtual Machine(PVM) library on a workstation cluster connected on networks. A numerical example for a simple upsetting is calculated and the speed-up ratio with respect to various domain decompositions and number of processors. Comparing the results, it is concluded that the improvement of performance is obtained through the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.825-829
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2009
In this paper, we examine the fundamental performance of image coding schemes based on multipulse model. First, we introduce several kinds of pulse search methods (i.e., correlation method, pulse overlap search method and pulse amplitude optimization method) for the model. These pulse search methods are derived from auto-correlation function of impulse responses and cross-correlation function between host signals and impulse responses. Next, we explain the basic procedure of multipulse image coding scheme, which uses the above pulse search methods in order to encode the high frequency component of an original image. Finally, by means of computer simulation for some test images, we examine the PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) and computational complexity of these methods.
본 논문에서는 분산메모리를 가진 병렬 컴퓨터에서 밀집 행렬 연산을 위한 PoLAPACK 패키지를 소개한다. PoLAPACK은 새로운 연산 기법을 적용한 LU, QR, Cholesky 인수분해 알고리즘들을 포함하고 있다. 블록순환분산법으로 분산되어 있는 행렬에 알고리즘적인 블록 기법(algorithimic blocking)을 적용하여, 실제 행렬의 분산에 사용된 블록의 크기와 다른, 최대의 성능을 보일 수 있는 최적의 블록 크기로 연산을 수행할 수 있다. 이러한 연산 방식은 분산되어 있는 원래의 행렬 A의 순서를 따르지 않으며, 따라서 최적의 블록 크기로 연산을 수행한 후에 얻어진 해 x를 원래 행렬 분산법을 따라서 재배치하여야 한다. 본 연구는 Cray T3E 컴퓨터에서 구현하였으며 ScaLAPACK의 인수분해 루틴들과 그 성능을 비교.분석하였다.
Every iteration of interior-point methods of large scale optimization requires computing at least one orthogonal projection. In the practice, symmetric variants of the Gaussian elimination such as Cholesky factorization are accepted as the most efficient and sufficiently stable method. In this paper several specific implementation issues of the symmetric factorization that can be applied for solving such equations are discussed. The code called McSML being the result of this work is shown to produce comparably sparse factors as another implementations in the $MATLAB^{***}$ environment. It has been used for computing projections in an efficient implementation of self-regular based interior-point methods, McIPM. Although primary aim of developing McSML was to embed it into an interior-point methods optimizer, the code may equally well be used to solve general large sparse systems arising in different applications.
Kim, Chang-Wook;Seo, Jang-Won;Kim, Shin;Lee, Hyang-Beom
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07b
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pp.831-833
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2000
In this paper, a numerical analysis algorithm of eddy current testing(ECT) for heat exchanger tube with axi-symmetric defects using finite element method(FEM) is presented. In the ECT FEM analysis, we used trianglular and rectangular elements for exact signal of ECT for variable shape of defects. This paper presents a systematic and efficient numerical analysis algorithm for ECT. We employ the LU decomposition and Cholesky method for solving the system matrix. This numerical analysis algorithm is effectively applied to heat exchanger tube with defects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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