Awad T. Alabdala;Alan jalal abdulqader;Saleh S. Redhwan;Tariq A. Aljaaidi
Nonlinear Functional Analysis and Applications
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제28권4호
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pp.989-1004
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2023
In this paper, we are motivated to evaluate and investigate the necessary conditions for the fractional Volterra Fredholm integro-differential equation involving the ς-Hilfer fractional derivative. The given problem is converted into an equivalent fixed point problem by introducing an operator whose fixed points coincide with the solutions to the problem at hand. The existence and uniqueness results for the given problem are derived by applying Krasnoselskii and Banach fixed point theorems respectively. Furthermore, we investigate the convergence of approximated solutions to the same problem using the modified Adomian decomposition method. An example is provided to illustrate our findings.
We give a mathematically rigorous description of the recently popular latent semantic indexing (LSI) method in text information retrieval theory. Also, a related problem of finding a document ranking function in linear relevance feedback is discussed.
[ $Li_3AlH_6$ ] (5.6wt% theoretical hydrogen storage capacity) powders with and without Ti-containing dopants have been successfully synthesized by mechanochemical reaction near room temperatures from mixtures of LiH and $LiAlH_4$ powders. It has been observed that single phase $Li_3AlH_6$ could be obtained within 2-3 hours of milling, but the addition of reactive $TiCl_2\;or\;TiCl_3$ to the starting mixtures. caused partial decomposition of $LiAlH_4$ into LiCl and free Al with gaseous $H_2$. By addition of these reactive dopants to the as-synthesized $Li_3AlH_6$, this problem could be solved. The addition of 2 mol% $TiCl_2\;or\;TiCl_3\;to\;Li_3AlH_6$ decreased the decomposition start temperature up to 30-50$^{\circ}C$, while that of Ti or $TiH_2$ did not change the thermal decomposition behavior of $Li_3AIH_6$.
Because of prohibitive data storage requirements in large-scale simulations, the memory problem is an obstacle for Monte Carlo (MC) codes in accomplishing pin-wise three-dimensional (3D) full-core calculations, particularly for whole-core depletion analyses. Various kinds of data are evaluated and quantificational total memory requirements are analyzed based on the Reactor Monte Carlo (RMC) code, showing that tally data, material data, and isotope densities in depletion are three major parts of memory storage. The domain decomposition method is investigated as a means of saving memory, by dividing spatial geometry into domains that are simulated separately by parallel processors. For the validity of particle tracking during transport simulations, particles need to be communicated between domains. In consideration of efficiency, an asynchronous particle communication algorithm is designed and implemented. Furthermore, we couple the domain decomposition method with MC burnup process, under a strategy of utilizing consistent domain partition in both transport and depletion modules. A numerical test of 3D full-core burnup calculations is carried out, indicating that the RMC code, with the domain decomposition method, is capable of pin-wise full-core burnup calculations with millions of depletion regions.
극초음속 비행체의 비행 중에 발생되는 열 문제를 해결하기 위해 탑재된 연료의 분해반응 시 나타나는 흡열효과를 이용하는 냉각기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 HZSM-5를 촉매로 사용하여 n-dodecane 연료의 분해반응을 수행하였으며, 촉매 분해반응의 흡열효과를 극대화하고 코크생성을 억제하기 위해 촉매를 메탈폼에 코팅하였다. 반응기는 외경 1.27 cm의 스테인리스 스틸 흐름형 반응기를 사용하였다. HZSM-5를 메탈폼에 코팅한 촉매를 사용한 촉매 분해반응 결과 흡열량은 최대 2887 kJ/kg, 기상전환율은 34% 이었으며, 메탈폼의 코크생성량은 촉매를 코팅함에 따라 촉매를 코팅하지 않은 것에 비해 약 56% 감소하였다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
딥러닝 기술의 발달로 무인 자동차, 드론, 로봇 등의 임베디드 시스템 분야에서 DNN을 활용하는 사례가 많아지고 있다. 대표적으로 자율주행 시스템의 경우 정확도가 높고 연산량이 큰 몇 개의 DNN들을 동시에 수행하는 것이 필수적이다. 하지만 상대적으로 낮은 성능을 갖는 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 동시에 수행하면 추론에 걸리는 시간이 길어진다. 이러한 현상은 추론 결과에 따른 동작이 제때 이루어지지 않아 비정상적인 기능을 수행하는 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 솔루션은 먼저 연산량이 큰 DNN에 터커 분해 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨다. 그다음으로 DNN 모델들을 GPU 내부에서 은닉층 단위로 최대한 병렬적으로 수행될 수 있게 한다. 실험 결과 DNN의 추론 시간이 제안된 기법을 적용하기 전 대비 최대 75.6% 감소하였다.
현재까지 버스 스케줄은 일반적으로 순수배정문제 혹은 네트워크 유량문제의 형태로 하루의 모든 운행을 한꺼번에 처리하는 일괄처리 방식으로 작성되고 있다. 이 방법에 의할 경우 버스 스케줄링을 위한 계산량은 운행수(n)의 3승$(n^3)$에 비례하기 때문에 하루 동안의 운행회수가 많으면 문제의 크기가 커져 버스 스케줄을 구하는데 어려움이 발생한다. 만약 일정시간 동안 버스가 동일한 형태로 배차된다면 선입선출법(FIFO)과 같은 간단한 방법으로 해당 시간대에 대한 확장운행을 작성할 수 있기 때문에 스케줄링의 기본단위의 개수를 줄일 수 있고, 문제의 크기가 작아짐으로 인해 버스 스케줄을 쉽게 구할 수 있다. 본 논문에서는 시간대별로 동일한 배차형태를 갖는 버스운행형태에서 버스 스케줄링 문제의 크기를 줄이기 위해 하루 중에 운행시격 및 운행소요시간이 동일한 시간대를 분할하고, 분할된 시간대에 대한 시간대별 확장운행을 선입선출법으로 작성한 다음, 시간대별 확장운행을 기본단위로 하는 새로운 네트워크에서 하루 전체에 대한 버스 스케줄을 작성하는 시간분할에 의한 다시간대 버스 스케줄링 방법을 제시하였다.
This paper presents an efficient version of Hilbert-Huang transform for nonlinear non-stationary systems analyses. An ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is introduced to alleviate the problem of mode mixing between intrinsic mode functions (IMFs) decomposed by EMD. Yet the problem has not been fully resolved when a signal of a similar scale resides in different IMF components. Instead of using a trial and error method to select the "best" outcome generated by EEMD, a hybrid algorithm based on EEMD and EMD is proposed for multi-mode signal processing. The developed approach comprises the steps from a bandpass filter design for regrouping modes of the IMFs obtained from EEMD, to the mode extraction using EMD, and to the assessment of each mode in the marginal spectrum. A simulated two-mode signal is tested to demonstrate the efficiency and robustness of the approach, showing average relative errors all equal to 1.46% for various noise levels added to the signal. The developed approach is also applied to a real bridge structure, showing more reliable results than the pure EMD. Discussions on the mode determination are offered to explain the connection between modegrouping form on the one hand, and mode-grouping performance on the other.
Utilizing a structure of operations known as Dissection-Motion-Operations (DMO), a set of mathematics propositions or area-formulas in school mathematics will be introduced through shape-to-shape transforms. The underlying theme for DMO is problem-solving through visual reasoning and proving manipulatively or electronically vs. rote learning and memorization. Visual reasoning is the focus here where two operations that constitute DMO are utilized. One operation is known as Dissection (or Decomposition) operation that operates on a given region in 2D or 3D and dissects it into a number of subregions. The second operation is known as Motion (or Composition) operation applied on the resultant sub-regions to form a distinct area (or volume)-equivalent region. In 2D for example, DMO can transform a given polygon into a variety of new and distinct polygons each of which is area-equivalent to the original polygon (cf [Rahim, M. H. & Sawada, D. (1986). Revitalizing school geometry through Dissection-Motion Operations. Sch. Sci. Math. 86(3), 235-246] and [Rahim, M. H. & Sawada, D. (1990). The duality of qualitative and quantitative knowing in school geometry, International Journal of Mathematical Education in Science and Technology 21(2), 303-308]).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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