Artificial intelligence with a sufficient amount of realistic big data in certain applications has been demonstrated to play an important role in designing new materials or in manufacturing high-quality products. To reduce cracks in ceramic products using machine learning, it is desirable to utilize big data in recently developed data-driven optimization schemes. However, there is insufficient big data for ceramic processes. Therefore, we developed a numerical algorithm to make "virtual" manufacturing data sets using indirect methods such as computer simulations and image processing. In this study, a numerical algorithm based on the random walk was demonstrated to generate images of cracks by adjusting the conditions of the random walk process such as the number of steps, changes in direction, and the number of cracks.
The method of flame hole dynamics is demonstrated as a mean to simulate turbulent flame extinction. The core of the flame hole dynamics involves derivation of a random walk mapping for the flame holes, created by local quenching, between burning and quenched states provided that the dynamic characteristics of flame edges is known. Then, the random walk mapping is projected to a background turbulent field. The numerical simulations are carried out with further simplifications of flame string and unconditioned scalar dissipation rate. The simulation results show how the chance of partial quenching is influenced by the crossover scalar dissipation rate. Finally, a list of improvements, necessary to achieve more realistic turbulent flame quenching simulation, are discussed.
We consider a particle walking on the nonnegative integers and each unit of time it makes, given it is at site k, either a jump of size m distance units to the right with probability $p_{k}$ or it goes back (falls down) to its starting point 0, a retaining barrier, with probability $v_{k}\;=\;1\;-\;p_{k}$. This is a Markov chain on the integers $mZ^{+}$. We show that if $v_{k}$ has a nonzero limit, then the Markov chain is positive recurrent. However, if $v_{k}$ speeds to 0, then we may get transient Markov chain. A critical speeding rate to zero is identified to get transience, null recurrence, and positive recurrence. Another type of random walk on $Z^{+}$ is considered in which a particle moves m distance units to the right or 1 distance unit to left with probabilities $p_{k}\;and\;q_{k}\;=\;1\;-\;p_{k}$, respectively. A necessary condition to having a stationary distribution and positive recurrence is obtained.
We present the results of a time series analysis of the long-term radio lightcurves of four blazars: 3C 279, 3C 345, 3C 446, and BL Lacertae. We exploit the data base of the University of Michigan Radio Astronomy Observatory (UMRAO) monitoring program which provides densely sampled lightcurves spanning 32 years in time in three frequency bands located at 4.8, 8, and 14.5,GHz. Our sources show mostly flat or inverted (spectral indices -0.5 < alpha < 0) spectra, in agreement with optically thick emission. All lightcurves show strong variability on all time scales. Analyzing the time lags between the lightcurves from different frequency bands, we find that we can distinguish high-peaking flares and low-peaking flares in accord with the classification of Valtaoja et al. (1992). The periodograms (temporal power spectra) of the observed lightcurves are consistent with random-walk powerlaw noise without any indication of (quasi-)periodic variability. The fact that all four sources studied are in agreement with being random-walk noise emitters at radio wavelengths suggests that such behavior is a general property of blazars.
거리 기반의 이동성 관리 방식은 무선 네트워크 연구 분야에서 주요한 주제로 고려되었다. 적당한 이동성 모델로 수학적으로 분석하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 특히 양방향의 랜덤 워크 모델은 단순성의 장점으로 인하여 많이 활용되었다. 그럼에도 불구하고 정확한 수식에 의한 분석은 지금까지 아직 이루어지지 못하였다. 본 고에서 우리는 양방향 랜덤 워크모델에 관한 정확한 수식을 제공한다. 이러한 수학적 모델은 거리 기반의 이동성 관리 방식에 관한 연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
Unsteady behavior of the early wake in the viscous flow field past an impulsively started semicircular cylinder is studied numerically. In this paper, we propose the hybrid diffusion scheme to simulate dynamic characteristics of wake such as a fishtail-like flapping and an alternate vortex-shedding more accurately. This diffusion scheme based on particle strength exchange is mixed with the stochastic nature of random walk method. Also, the viscous splitting algorithm which calculates convective and diffusion terms successively is applied in order to handle random walk method effectively. Consequently, the early behavior of wake due to the breakdown of symmetrical vortici balance is more practically simulated with the vortex particle method.
Random Walk Model을 이용하면 토석류 피해범위 예측할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 각 지형조건에 맞는 3가지 파라미터가 추출되어야 한다. 본 연구에서는 이 3가지 파라미터인 1회토사량 및 정지조건, 관성가중치에서 최적의 파라미터를 추출하기 위한 기법을 개발하였고, 토석류가 발생한 지역에 적용하여 검증을 실시하였다. 최적 파라미터의 추출은 일치율이란 정확도 판단방법을 개발하고 3가지 파라미터의 범위를 한정하여 무작위로 수행하였다. 이 중 가장 정확도 및 일관성이 높은 파라미터 조합을 최적 파라미터로 결정하였다. 연구지역인 봉화군지역에 적용하여 추출한 최적 파라미터는 일치율이 -0.2일 때 1회토사량이 $1.0m^3$, 정지조건이 $4.2^{\circ}$, 관성가중치가 2로 결정되었고, 검증결과도 일치율이 평균 -0.2에 가깝게 나타냈다.
본 논문에서는 몸체진동에 의하여 Lock-in을 보상해주는 링레이저 자이로의 환산계수 오차와 불규칙잡음 특성을 시뮬레이션에 의해서 예측하였다. 그리고 그 결과를 약 0.5deg/sec의 static Lock-in을 갖는 28cm인 4각형 링레이저 자이로에 대한 정적시험 결과와 비교하였다. 진폭이 일정한 정현파 몸체진동을 인가하는 경우에 자이로의 출력 펄스가 몸체진동 진동수의 정수배가 되는 지점에서 주기적으로 dynamic Lock-in이 발생한다. Dynamic Lock-in의 폭은 몸체진동의 진폭에 따라서 변화하는데, 입력가속도가 몸체진동 진동수의 짝수배 지점과 홀수배 지점에서 나타나는 dynamic Lock-in의 폭은 180도 위상차이를 가짐을 알 수 있었다. 그리고 dynamic Lock-in을 보상해주기 위하여 불규칙진동을 추가로 인가하는데 이 불규칙성이 작으면 dynamic Lock-in에 의한 환산계수 오차가 제거되지 않으며, 불규칙성이 커지면 환산계수 오차는 줄어들지만 불규칙 잡음이 상대적으로 커짐을 알 수 있었다. 그리고 불규칙 잡음은 몸체진동의 진폭이 클수록 작아짐을 확인하였다.
Traffic performance in a microcellular system is much more affected by cell dwell time and channel holding time in each cell. Cell dwell time of a call is characterized by its mobility pattern, i.e., stochastic changes of moving speed and direction. Cell dwell time provides important information for other analyses on traffic performance such as channel holding time, handover rate, and the average number of handovers per call. In the next generation mobile communication system, the cell size is expected to be much smaller than that of current one to accommodate the increase of user demand and to achieve high bandwidth utilization. As the cell size gets small, traffic performance is much more affected by variable mobility of users, especially by that of pedestrians. In previous work, analytical models are based on simple probability models. They provide sufficient accuracy in a simple second-generation cellular system. However, the role of them is becoming invalid in a picocellular environment where there are rapid change of network traffic conditions and highly random mobility of pedestrians. Unlike in previous work, we propose an improved probability model evolved from so-called Random walk model in order to mathematically formulate variable mobility of pedestrians and analyze the traffic performance. With our model, we can figure out variable characteristics of pedestrian mobility with stochastic correlation. The above-mentioned traffic performance measures are analyzed using our model.
For estimating parameters of possibly nonlinear and/or non-stationary seasonal autoregressive(AR) processes, we introduce a new instrumental variable method which use the direction vector of the regressors in the same period as an instrument. On the basis of the new estimator, we propose new seasonal random walk tests whose limiting null distributions are standard normal regardless of the period of seasonality and types of mean adjustments. Monte-Carlo simulation shows that he powers of he proposed tests are better than those of the tests based on ordinary least squares estimator(OLSE).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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