This paper presents a newly developed resonance self-shielding method based on Tone's method in $APOLLO3^{(R)}$ for fast and thermal reactor calculations. The new method is based on simplified models, the narrow resonance approximation for the slowing down source and Tone's approximation for group collision probability matrix. It utilizes mathematical probability tables as quadrature formulas in calculating effective cross-sections. Numerical results for the ZPPR drawer calculations in 1,968 groups show that, in the case of the double-column fuel drawer, Tone's method gives equivalent precision to the subgroup method while markedly reducing the total number of collision probability matrix calculations and hence the central processing unit time. In the case of a single-column fuel drawer with the presence of a uranium metal material, Tone's method obtains less precise results than those of the subgroup method due to less precise heterogeneous-homogeneous equivalence. The same options are also applied to PWR UOX, MOX, and Gd cells using the SHEM 361-group library, with the objective of analyzing whether this energy mesh might be suitable for the application of this methodology to thermal systems. The numerical results show that comparable precision is reached with both Tone's and the subgroup methods, with the satisfactory representation of intrapellet spatial effects.
The multiparameter eigenvalue method can be used to solve the damped finite element model updating problems. This method transforms the original problems into multiparameter eigenvalue problems. Comparing with the numerical methods based on various optimization methods, a big advantage of this method is that it can provide all possible choices of physical parameters. However, when solving the transformed singular multiparameter eigenvalue problem, the proposed method based on the generalised inverse of a singular matrix has some computational challenges and may fail. In this paper, more details on the transformation from the dynamic model updating problem to the multiparameter eigenvalue problem are presented and the structure of the transformed problem is also exposed. Based on this structure, the rigorous mathematical deduction gives the upper bound of the number of possible choices of the physical parameters, which confirms the singularity of the transformed multiparameter eigenvalue problem. More importantly, we present a row and column compression method to overcome the defect of the proposed numerical method based on the generalised inverse of a singular matrix. Also, two numerical experiments are presented to validate the feasibility and effectiveness of our method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권1호
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pp.13-20
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2005
This paper addresses a new blind channel equalization method using fourth-order cumulants of channel inputs and a three-layer neural network equalizer. The proposed algorithm is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum-phase characteristic of the channel. The transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel inputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple recordering and scaling. By using this estimated deconvolution matrix, which is the inverse of the over-sampled unknown channel, a three-layer neural network equalizer is implemented at the receiver. In simulation studies, the stochastic version of the proposed algorithm is tested with three-ray multi-path channels for on-line operation, and its performance is compared with a method based on conventional second-order statistics. Relatively good results, withe fast convergence speed, are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.
Matrix multiplication is a fundamental operation of linear algebra and arises in many areas of science and engineering. This paper introduces an efficient parallel matrix multiplication scheme on N ${\times}$ N mesh-connected SIMD array processor, called multiple hierarchical SIMD architecture (HMSA). The architectural characteristic of HMSA is the hierarchically structured control units which consist of a global control unit, N local control units configured diagonally, and $N^2$ processing elements (PEs) arranged in an N ${\times}$ N array. PEs are communicating through local buses connecting four adjacent neighbor PEs in mesh-torus networks and global buses running across the rows and columns called horizontal buses and vertical buses, respectively. This architecture enables HMSA to have the features of diagonally indexed concurrent broadcast and the accessibility to either rows (row control mode) or columns (column control mode) of 2D array PEs alternately. An algorithmic mapping method is used for performance evaluation by mapping matrix multiplication on the proposed architecture. The asymptotic time complexities of them are evaluated and the result shows that paralle matrix multiplication on HMSA can provide significant performance improvement.
A semiring is a binary system $(S, +, \times)$ such that (S, +) is an Abelian monoid (identity 0), (S,x) is a monoid (identity 1), $\times$ distributes over +, 0 $\times s s \times 0 = 0$ for all s in S, and $1 \neq 0$. Usually S denotes the system and $\times$ is denoted by juxtaposition. If $(S,\times)$ is Abelian, then S is commutative. Thus all rings are semirings. Some examples of semirings which occur in combinatorics are Boolean algebra of subsets of a finite set (with addition being union and multiplication being intersection) and the nonnegative integers (with usual arithmetic). The concepts of matrix theory are defined over a semiring as over a field. Recently a number of authors have studied various problems of semiring matrix theory. In particular, Minc [4] has written an encyclopedic work on nonnegative matrices.
Organic light-emitting diode (OLED) display panel using the charge-pump (CP) pixel addressing scheme was fabricated, and the results show that it is applicable for information display. A CP-OLED panel with 64 ${\times}$ 64 pixels consisting of thin-film capacitors and amorphous silicon Schottky diodes was fabricated using conventional thin-film processes. The pixel drive circuit passes electrical current into the OLED cell during most of the frame period as in the thin-film transistor (TFT)-based active-matrix (AM) OLED displays. In this study, the panel was operated at a voltage level of below 4 V, and this operation voltage can be reduced by eliminating the overlap capacitance between the column bus line and the common electrode.
Difficulties in the finite element modeling of human spine are evaded by using a stiffness matrix element whose properties can be characterized from experimentally measured stiffness of functional spinal units. Relative easiness is in that inter-vertebral discs, ligaments, and soft tissues connecting vertebrae do not need to be modeled as they are. The remarkable coupling effect between distinct degrees of freedom induced by the geometric complexity can be accommodated without much effort. An idealized block model with simple geometry for vertebra is employed to assess the feasibility of this method. Analyses are performed in both levels of motion segment and spinal column, and the result is compared with that from detail model. As far as the global behavior of spine is concerned, the simplification is found not to aggravate inaccuracy only if sufficient experimental data is provided and interpreted properly.
Let $\Omega_n$ be the polyhedron of $n \times n$ doubly stochastic matrices, that is, nonnegative matrices whose row and column sums are all equal to 1. The permanent of a $n \times n$ matrix $A = [a_{ij}]$ is defined by $$ per(A) = \sum_{\sigma}^ a_{1\sigma(a)} \cdots a_{n\sigma(n)} $$ where $\sigma$ runs over all permutations of ${1, 2, \ldots, n}$.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.368-370
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2005
High energy-efficiency TFT-LCD supporting a good image quality is developed with Data Rendering Innovation Matrix Technology. The innovative matrix consists of octal sub-pixels and sub-pixel rendering technology enhanced the light efficiency; up to 30%, and reduces the number of column drivers for the same resolution by a third.
Bernoulli-Euler beam theory is used to develop an exact dynamic stiffness matrix for the flexural-torsional coupled motion of a three-dimensional, axially loaded, thin-walled beam of doubly asymmetric cross-section. This is achieved through solution of the differential equations governing the motion of the beam including warping stiffness. The uniform distribution of mass in the member is also accounted for exactly, thus necessitating the solution of a transcendental eigenvalue problem. This is accomplished using the Wittrick-Williams algorithm. Finally, examples are given to confirm the accuracy of the theory presented, together with an assessment of the effects of axial load and loading eccentricity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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