We give a result on the density of certain additive arithmetic functions which count the number of restricted irreducible polynomials on the polynomial ring.
The Yang-Hui arithmetic(楊輝算法) is a crucial textbook on mathematics for make out the Orient mathematics. In this thesis, compare the Yang-Hui arithmetic and the part of the equation and the function both in the middle school mathematics of the 7th Educational Curriculum Revision. As well, drawing a parallel between two things is the solution that had given in the Yang-Hui arithmetic and have given in the middle school textbook of the 7th Educational Curriculum Revision.
For critical structures and application, where a given reliability must be met, it is necessary to account for uncertainties and variability in material properties, structural parameters affecting the corrosion process, in addition to the statistical and decision uncertainties. This paper presents an approach to the fuzzy arithmetic based modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models of chloride penetration into concrete and corrosion of steel reinforcement, as well as the uncertainties in the governing parameters, including concrete diffusivity, concrete cover depth, surface chloride concentration and critical chloride level for corrosion initiation. The parameters of the models are regarded as fuzzy numbers with proper membership function adapted to statistical data of the governing parameters and the fuzziness of the corrosion time is determined by the fuzzy arithmetic of interval arithmetic and extension principle
본 논문에서는 주식의 종가, 거래량 기술적 지표인 MACD(Moving Average Convergence Divergence) 값과 투자 심리선값을 입력 패턴으로 사용하여 개별 금융지표지수에 대한 매도, 중립 및 매수 시점 예측을 수행하는 신경망 모델이 제안된다. 이 모델은 역전파 알고리즘을 이용한 시계열 예측 기능과 균등다층연산 기능을 갖는다. 학습 데이터의 수가 각 범주들(매도, 중립, 매수)에 균일하게 분포되어 있지 않을 경우 기존의 신경망은 가장 우세한 범주의 예측 정확성만을 향상시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신경망의 구조, 동작, 학습 알고리즘에 대해 표현한 후 다른 범주의 예측 정확성도 향상시키기 위해 각 범주의 중요성을 이용하여 학습 데이터의 수를 조절하는 균등다층연산 방법을 제안한다. 실험 결과, 균등다층연산 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법이 기존의 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법 보다 각 범주에 대해 높은 정확성 비율을 보임을 확인할 수 있었다.
In this study, a modified ripple correlation control (RCC) maximum-power point-tracking (MPPT) algorithm is proposed for a single-stage single-phase voltage source inverter (VSI) on a grid-connected photovoltaic system (GCPVS). Unlike classic RCC methods, the proposed algorithm does not require high-pass and low-pass filters or the increment of the AC component filter function in the voltage control loop. A simple arithmetic mean function is used to calculate the average value of the photovoltaic (PV) voltage, PV power, and PV voltage ripples for the MPPT of the RCC method. Furthermore, a high-accuracy and high-precision MPPT is achieved. The performance of the proposed algorithm for the single-stage single-phase VSI GCPVS is investigated through simulation and experimental results.
This paper analyzes the 74LS381 ALU and designs its equivalent circuit. The 74LS381 ALU is arithmetic logic units(ALUs)/function generators that perform eight binary arithmetic/logic operations on two 4-bit words. However there are only little information to understand and design this circuit. Thus, we not only analyzed it but also designed an equivalent circuit to the 74LS381.
In this paper, A useful nonlinear function for the RBF(Radial Basis Function) equalization is proposed. This proposed function need not calculate an exponential function that is generally used for conventional RBF equalizer and uses the only four rules of arithmetic. Therefore the computational requirement for the RBF equalizer with the proposed function is decreased. As a computer simulation result, the equalizer with the proposed function effectively reduce nonlinear intersymbol interference, caused by nonlinear communication channel.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권1호
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pp.145-149
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2015
A reconfigurable lighting engine for widely used lighting models is proposed for low-power GPU shaders. Conventionally, lighting operations that involve many complex arithmetic operations were calculated by the shader programs on the GPU, which led to a significant energy overhead. In this letter, we propose a lighting engine to improve the energy-efficiency by supporting the widely used advanced lighting models in hardware. It supports the Blinn-Phong, Oren-Nayar, and Cook-Torrance models, by exploiting the logarithmic arithmetic and optimizing the trigonometric function evaluations for the energy-efficiency. Experimental results demonstrate 12.7%, 42.5%, and 35.5% reductions in terms of power-delay product from the shader program implementations for each lighting model. Moreover, our work shows 10.1% higher energy-efficiency for the Blinn-Phong model compared to the prior art.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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