An inverse method is introduced to construct the problem for the error analysis of the numerical solution of initial value problem. These problems constructed through this method have a known exact solution, even though analytical solutions are generally not obtainable. The process leading to the exact solution makes use of an initially available approximate numerical solution. A smooth interpolation of the approximate solution is forced to exactly satisfy the differential equation by analytically deriving a small forcing function to absorb all of the errors in the interpolated approximate solution. Using this special case exact solution, it is possible to investigate the relationship between global errors of a candidate numerical solution process and the associated tuning parameters for a given problem. Under the assumption that the original differential equation is well-posed with respect to the small perturbations, we thereby obtain valuable information about the optimal choice of the tuning parameters and the achievable accuracy of the numerical solution.
We investigate neural network image reconstruction for magnetic particle imaging. The network performance strongly depends on the convolution effects of the spectrum input data. The larger convolution effect appearing at a relatively smaller nanoparticle size obstructs the network training. The trained single-layer network reveals the weighting matrix consisting of a basis vector in the form of Chebyshev polynomials of the second kind. The weighting matrix corresponds to an inverse system matrix, where an incoherency of basis vectors due to low convolution effects, as well as a nonlinear activation function, plays a key role in retrieving the matrix elements. Test images are well reconstructed through trained networks having an inverse kernel matrix. We also confirm that a multi-layer network with one hidden layer improves the performance. Based on the results, a neural network architecture overcoming the low incoherence of the inverse kernel through the classification property is expected to become a better tool for image reconstruction.
An inverse boundary analysis of surface radiation in an axisymmetric cylindrical enclosure has been conducted in this study. Net energy exchange method was used to calculate the radiative heat flux on each surface, and a hybrid genetic algorithm was adopted to minimize an objective function, which is expressed by sum of square errors between estimated and measured heat fluxes on the design surface. We have examined the effects of the measurement error as well as the number of measurement points on the estimation accuracy.
역 운동학 문제는 로보트 매니퓰레이터 제어에서 중요한 관점이 되어 왔다. 본 논문에서는 Jacobi 제어 기법을 실현하기 위하여 Hopfield, Tank의 신경회로망 모델을 사용하였다. 뉴런의 상태는 매니퓰레이터의 관절 속도를 나타내고, 연결강도는 Jacobi 행렬의 값으로 결정되어 진다. 회로망의 에너지 함수는 실제 관절 속도와 원하는 관절 속도간의 최소 자승 오차와 대응하도록 구성한다. 매 샘플링에서 연결 강도와 뉴런의 상태는 현재의 관절위치값에 따라서 변한다. 여유 자유도를 가지는 평면 매니퓰레이터에 대한 역 운동학 해를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구하였다.
An ultrasonic self-calibrating technique for the characterization of a ceramic which was fabricated by change pressing time during the HIP process has been applied by using the ratio of the reflection and transmission coefficients of normal incidence longitudinal waves. The ratio is self-compensated, in that it is independent of the characteristics for transmission and reception of ultrasound by the transducer and the condition of the couplant. The insensitive direction in parameter space is defined as the direction in which the variation of the ratio to changes of two parameters vanishes. For inverse problem the distribution of minima in an error surface is investigated.
본 연구에서는 역운동학(IK, Inverse Kinematics)을 이용한 스포츠클라이밍 자세생성과 동작제어를 통해 인간의 일반적인 동작 이외에 스포츠와 같은 특수 목적의 동작들을 삼차원의 가상공간에서 스포츠 클라이밍의 기본동작 절차를 이용하여 가상 인물(Virtual Character)의 자세 및 동작을 생성한다. 역운동학(IK, Inverse Kinematics) 알고리즘을 통한 자세 생성은 역운동학 함수 (IK Function)와 실제 데이터를 통한 기본자세 애니메이션을 제작, 이를 활용하여 사실성을 더하고 자연스러운 자세 및 동작을 생성한다. 스포츠클라이밍은 특별한 제약사항이 없어 스포츠 클라이밍의 올바른 자세 생성에는 많은 문제가 있다. 예를 들어 자유로운 동작에 의한 무리한 형태의 자세 생성들이 그러하다. 본 논문에서는 이를 스포츠 클라이밍의 기본동작 절차를 이용하여 올바른 자세와 함께 실제와 유사한 동작을 생성한다.
The distribution pattern of species richness was determined by temperature. To examine the relationship between hemipteran richness and temperature, hemipteran species were collected using pitfall traps at six different oak forest sites with different annual mean temperatures in South Korea. Multiple linear regression analyses were conducted with mean annual temperature (MAT) and plant richness to evaluate differences in hemipteran richness. The influences of MAT and plant richness of study sites on hemipteran richness were examined by comparing three models (plant richness+MAT+MAT2, plant richness+MAT, and MAT) or two models (plant richness+MAT and MAT). Hemipteran richness showed an inverse diversity pattern as a function of temperature, with higher species richness at lower temperature sites. Meanwhile, Aphididae showed a bell-shaped diversity pattern with the highest value at low medium temperatures. The regression analysis showed that hemipteran richness was affected by temperature and plant richness in their habitats.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권2호
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pp.191-213
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2023
Unit distributions are frequently used in probability theory and statistics to depict meaningful variables having values between zero and one. Using convenient transformation, the unit inverse exponentiated weibull (UIEW) distribution, which is equally useful for modelling data on the unit interval, is proposed in this study. Quantile function, moments, incomplete moments, uncertainty measures, stochastic ordering, and stress-strength reliability are among the statistical properties provided for this distribution. To estimate the parameters associated to the recommended distribution, well-known estimation techniques including maximum likelihood, maximum product of spacings, least squares, weighted least squares, Cramer von Mises, Anderson-Darling, and Bayesian are utilised. Using simulated data, we compare how well the various estimators perform. According to the simulated outputs, the maximum product of spacing estimates has lower values of accuracy measures than alternative estimates in majority of situations. For two real datasets, the proposed model outperforms the beta, Kumaraswamy, unit Gompartz, unit Lomax and complementary unit weibull distributions based on various comparative indicators.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권2호
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pp.247-262
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2024
In this paper, we explore nonlinear sufficient dimension reduction (SDR) methods, with a primary focus on establishing a foundational framework that integrates various nonlinear SDR methods. We illustrate the generalized sliced inverse regression (GSIR) and the generalized sliced average variance estimation (GSAVE) which are fitted by the framework. Further, we delve into nonlinear extensions of inverse moments through the kernel trick, specifically examining the kernel sliced inverse regression (KSIR) and kernel canonical correlation analysis (KCCA), and explore their relationships within the established framework. We also briefly explain the nonlinear SDR for functional data. In addition, we present practical aspects such as algorithmic implementations. This paper concludes with remarks on the dimensionality problem of the target function class.
오래 전부터 연료의 가격은 상승하고 있다. 제조업체는 보증을 통해 실용적인 대안을 찾고자 전기와 강력한 바이오 연료를 이용하여 차량의 성장가능을 연구하고 있다. 이제, 이러한 녹색 환경(emission) 관련된 보증은 보증기간이 확장되며, 이러한 보증을 "수퍼 보증" 이라 불린다. 본 논문의 주요 결과는 라돈 변환의 역행렬을 보증공간의 수치를 줄이기 위해 사용되며, 응용 프로그램 및 RBF 네트워크를 사용하여 대략적인 이변량의 보증 기능에 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 구성되어 있다. 첫째, 라돈 변환을 이용하여, 이변량 보증 함수의 1차원 함수를 줄일 수 있다. 둘째, 1 차원 함수의 각 신경 서브 네트워크와 신경 네트워크 기법을 사용하여 근사할 수 있다. 셋째, 이러한 신경 sub-networks 형태로 최종 근사 신경망 함께 결합 된다. 넷째, 라 돈 변환의 역함수 값을 사용 하여 최종 근사 신경 네트워크에 우리가 주어진 함수 근사화를 얻을 수 있다. 또한, 우리는 자동차 회사의 일부 그린 보증 데이터를 가지고 위의 방법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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