We address the problem of parameter estimation in multivariate distributions under ignorable non-monotone missing data. The factoring likelihood method for monotone missing data, termed by Rubin (1974), is extended to a more general case of non-monotone missing data. The proposed method is algebraically equivalent to the Newton-Raphson method for the observed likelihood, but avoids the burden of computing the first and the second partial derivatives of the observed likelihood. Instead, the maximum likelihood estimates and their information matrices for each partition of the data set are computed separately and combined naturally using the generalized least squares method.
This paper presents results of interpretaton of gravity data by iterative nonlinear inversion methods. The gravity data are obtained by a theoretical formula for two-dimensional 2-layer structure. Depths to the basement of the structure are determined from the gravity data by four interative inversion methods. The four inversion methods used here are the Gradient, Gauss-Newton, Newton-Raphson, and Full Newton methods. Inversions are performed by using different initial guesses of depth for the over-determined, even-determined, and under-determined cases. This study shows that the depth can be determined well by all of the methods and most efficiently by the Newton-Raphson method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.135-145
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1995
A new algorithm was given to successively fit the multiexponential function/nonlinear function to data by a weighted least squares method, using Gauss-Newton, Marquardt, gradient and DUD methods for convergence. This study also considers the problem of linear-nonlimear weighted least squares estimation which is based upon the usual Taylor's formula process.
Load Flow calulation methods can usually be divided into Gauss-Seidel method, Newton-Raphson method and decoupled method. Load flow calculation is a basic on-line or off-line process for power system planning. operation, control and state analysis. These days Newton-Raphson method is mainly used since it shows remarkable convergence characteristics. It, however, needs considerable calculation time in construction and calculation of inverse Jacobian matrix. In addition to that, Newton-Raphson method tends to fail to converge when system loading is heavy and system has a large R/X ratio. In this paper, matrix equation is used to make algebraic expression and then to slove load flow equation and to modify above defects. And it preserve P-Q bus part of Jacobian matrix to shorten computing time. Application of mentioned algorithm to 14 bus, 39 bus, 118 bus systems led to identical results and the same numbers of iteration obtained by Newton-Raphson method. The effect of computing time reduction showed about 28% , 30% , at each case of 39 bus, 118 bus system.
인간에게 운동감을 적절히 제시해주기 위하여는 Newton에 의한 운동의 세가지 법칙뿐만 아니라 EInstein의 상대성이론이 첨가되어야 한다. 즉, Newton운동의 제1법칙에 의하여 피실험자가 외력을 받지 않으면 등속운동 또는 정지상태를 계속 유지하게 되어 자신이 등속좌표계에 고정되어있기 때문에 시각적 인 정보가 없으면 어떠한 운동감도 못 느낀다. 이때 피실험자에게 정지해있는 기준좌표계에 대하여 등속 으로 움직이는 것을 인식시켜주기 위하여 피실험자에 대한 기준좌표계의 상대속도를 시각정보로 제공해 주어야 한다. 또한 Newton운동의 제2법칙에 의하여 똑같은 힘이 외력으로 작용하더라도 피실험자의 질량과 가속도는 서로 반비례하므로 화면이동속도변화를 피실험자의 질량에 반비례하도록 제시해 주어야 한다(김 정흠, 1982). 본 연구에서는 이러한 개념에 근거하여, 체중이 다른 여섯 피실험자들로 구성된 시스템에 대해서 각 피실험자에게 서로 다른 변위를 주고자할 때, 여섯가지 외력에 요구되는 작용시간을 Jacobi Iteration 방법과 Gauss-Seidel Iteration 방법으로 구하는 알고리즘을 제시하였다(D.V. Griffiths and I.M. Smith, 1991).
MR/TbCo 박막 계면의 자기교환 결합의 특성을 시뮬레이션 하기 위해서 박막내에 존재 하는 자기 에너지를 최소화 하여 자화의 방향을 구하였다. 수치해석 방법으로는 Newton법과 Gauss-Seidel 방법이 이용되었다. TbCo의 이방성 상수에 비례적으로 자기 이력곡선의 폭이 변하고, TbCo 천이영역의 두께가 얇을수록 자기이력곡선이 벌어지지 않았다. 특히 TbCo 천이영역의 두께가 $400\;\AA$ 일때 단일 곡선(보자력 10 Oe 이하)을 보였다. 또한 계면 교환 결합상수가 작을수록 천이영역의 두께가 얇을 때와 비슷한 곡선을 보였고, 완전히 결합된 상태의 1/100 정도 일때, 단일 곡선을 보였다. 제작한 박막의 자기이력곡선과 비교하여 계면교환 결합상수를 추정할 수 있었다.
본 연구에서는 고차 판 유한요소의 판의 기하학적 비선형 해석에의 적용성을 고찰한다. 고차판요소는 3 차원 연속체로부터 Total Lagrangian 형태로 나타낸 운동방정식을 이산화하고 고차 판이론을 도입하여 유도한다. 유한변형을 고려한 기하학적 비션형 방정식은 Newton-Raphson반복법으로 내력벡터를 선형화하여 강도매트릭스를 반복계산하여 푼다. 요소매트릭스는 shear locking 현상을 피하기 위하여 Gauss 적분법을 이용한 선택적 감차적분으로 계산한다. 여러가지 예제해석을 통하여 고차 판요소의 효율성과 정확도를 고찰하였다.
Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 감쇠 파라미터는 오류역전파 학습과 Gauss-Newton 학습의 스위치 역할을 하며 학습 속도에 영향을 준다. 이런 감쇠 파라미터를 고정시키는 것은 오차 함수의 진동을 유발하고 학습 속도를 감소시킨다. 따라서 본 논문은 오차 함수의 변화 과정을 참조하여 감쇠 파라미터를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오차의 변화량이 크면 감쇠 파라미터를 크게, 오차의 변화량이 작으면 감쇠 파라미터를 작게 조정한다. 이것은 모멘텀과 유사한 역할을 하여 학습 속도를 향상시킨다. 제안된 방법의 검증을 위한 실험으로는 iris 분류 문제와 wine 분류 문제를 사용하였다. 제안된 방법은 iris 분류 문제에서는 67% 학습에서, wine 분류 문제에서는 78% 학습에서 학습 속도가 향상되었으며 기존 방법과 비교하여 오차의 진동도 적은 것을 확인할 수 있었다.
In the conventional AOA(angle-of-arrival) positioning utilizing reverse-link wireless channel, each sensor should be equipped with an array antenna to measure the incident angle of signal transmitting from a tag. To perform the complicated signal processing for angle measurements, sensor size and its power consumption will be large. In some applications like mobile robot location, there exists no strict restriction in tag size or in power consumption. Rather, it is desirable that the sensor would be as small as possible. This paper presents a new AOA positioning method utilizing forward-link channel. Under the assumption that the mobile robot is operating on the flat surface, the measurement model for FLAOA(tiJrward-link AOA) is derived first. Two kinds of position estimation algorithms using FLAOA measurements are proposed; Gauss-Newton method and closed-fonn solution method. With the proposed methods, we can ohtain the attitude of robot as well as its position. Positioning performance of proposed methods is compared by computer simulation. Simulation results show that the closed-form solution method using FLAOA measurements is suitable for indoor robot positioning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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