Let R be a noncommutative prime ring of characteristic different from 2, Q be its maximal right ring of quotients and C be its extended centroid. Suppose that $f(x_1,{\ldots},x_n)$ be a noncentral multilinear polynomial over $C,b{\in}Q,F$ a b-generalized derivation of R and d is a nonzero derivation of R such that d([F(f(r)), f(r)]) = 0 for all $r=(r_1,{\ldots},r_n){\in}R^n$. Then one of the following holds: (1) there exists ${\lambda}{\in}C$ such that $F(x)={\lambda}x$ for all $x{\in}R$; (2) there exist ${\lambda}{\in}C$ and $p{\in}Q$ such that $F(x)={\lambda}x+px+xp$ for all $x{\in}R$ with $f(x_1,{\ldots},x_n)^2$ is central valued in R.
본논문에서는 GMW시퀸스 g(t) = tr((trk(a))r)와 그의 순회 천이 시\ulcorner스에의해서 발생되는 GMW부호라는 새로운 이진순회부호가 소개되었다. GMW부호의 부호깊이는 2k-1인데 여기서 k는 복합정수 e.j이다. GMW부호의 차원은 k.(k/J)w-1인데, 여기서 w는 r의 해밍무게이다. 디자인 거리, 최소거리, 그리고 부호의 무게가 GMW시퀸스의 변수에의해 유도되었다. 그리고 GMW시퀸스의 확장이 m시퀸스와 그의 순회 천이 시퀸스들의 견지에서 유도되었고. GMW시퀸스의 특성 다항식이 유도되었다.
The step response of the Manabe standard form[1]has little overshoot and shows almost same waveforms regardless of the order of the characteristic polynomials. In some situations it is difficult to control the rise time and settling time simultaneously of the step response of the Manabe standard form. To control its rise time and settling time efficiently, we develop the generalization of the Manabe standard form: we try to find out the SRFS(Slow Rise time & Fast Settling time) form which has the slower rise time and faster settling time than those of the Manabe standard form. we also consider the other three forms: FRSS(Fast Rise time & Slow Settling time), SRFS(Slow Rise time & Fast Settling time) and SRSS(Slow Rise time & Slow Settling time) forms. In this paper, by using the genetic algorithm, we obtain all the coefficient of the four forms we mention above. Finally, we design a controller for a given plant so that the overall system has the performance that the rise time is faster, the settling time is slower than those of the Manabe standard form.
Let $C_d$ be the rational curve of degree d in $P_k ^3$ given parametrically by $x_0 = u^d, X_1 = u^{d - 1}t, X_2 = ut^{d - 1}, X_3 = t^d (d \geq 4)$. Then the defining ideal of $C_d$ can be minimally generated by d polynomials $F_1, F_2, \ldots, F_d$ such that $degF_1 = 2, degF_2 = \cdots = degF_d = d - 1$ and $C_d$ is a set-theoretically complete intersection on $F_2 = X_1^{d-1} - X_2X_0^{d-2}$ for every field k of characteristic p > 0. For the proofs we will use the notion of Grobner basis.
Let R be a prime ring of characteristic different from 2. Suppose that F, G, H and T are generalized derivations of R. Let U be the Utumi quotient ring of R and C be the center of U, called the extended centroid of R and let f(x1, …, xn) be a non central multilinear polynomial over C. If F(f(r1, …, rn))G(f(r1, …, rn)) - f(r1, …, rn)T(f(r1, …, rn)) = H(f(r1, …, rn)2) for all r1, …, rn ∈ R, then we describe all possible forms of F, G, H and T.
In this paper, a direct adaptive pole placement controller for an unknown linear time-invariant single-input single-output nonminimum phase plant is proposed. To design this direct adaptive pole placement controller, the auxiliary signals are introduced. Consequently, a linear equation error model is formulated for estimating both the controller parameters and the additional auxiliary parameters. To estimate the controller parameters and the additional auxiliary parameters, the exponentially weighted least-squares algorithm is implemented, and a method of selecting the characteristic polynomials of the sensitivity function filters is proposed. In this method, all the past measurement data are weighted exponentially. A series of simulations for a nonminimum phase plant is presented to illustrate some features of both the parameter estimation and the output response of this adaptive pole placement controller.
Factorization asks the recognition of the structure of polynomials, compared to polynomial expansion with process characteristic. Therefore it makes students experience a lot of difficulties. This study aims to figure out causes of the difficulties by identifying students' cognitive characteristics in factorizing in the perspective of 'structure sense'. To do this, we gave six factorizing problems of three types to middle school students and selected six participants as interviewees based on the test results. They were classified into two categories, structure sense and non-structure sense. Through this interview, we figured out the interviewee's cognitive characteristics and the causes of difficulty in the perspective of structure sense. Furthermore, we suggested some didactical implications for encouraging structure sense in factorizing by identifying assistances and obstacles for recognition of structures.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제6권1호
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pp.9-12
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2014
We present a mathematical method for calculation of transmission zero locations, determining a filtering characteristics of two-port systems. By adjusting element values based on the zero locations, the frequency-selectivity is characterized. The characteristic polynomial of ladder networks in externally-loaded feed-forward systems is considered by adopting chain matrices for subsystems. This method can be extended to other types of lumped systems with cross-coupled sections. We find out the zeros by solving characteristics polynomials of closed-form expressions in terms of Laplace impedances of elements. The pairs of complex zeros are shown to be solely from the cross-coupled portion of the system.
시스템의 성능을 평가하기 위하여 1차원 3-이웃 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA) 기반의 의사 난수 생성기가 여러 분야에서 많이 응용되고 있다. 보다 더 효과적인 키 수열 생성을 위해 2차원 CA와 1차원 5-이웃 CA가 응용되었으나, 주어진 특성 다항식에 대응하는 대칭 1차원 5-이웃 CA를 설계하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해 특성 다항식의 점화식을 이용한 합성 방법, Krylov 행렬을 이용한 합성 방법과 같이 1차원 5-이웃 CA 합성에 관한 연구들이 진행되었다. 그러나 여전히 비선형 방정식을 풀어야 하는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 최근 90/150 CA의 전이 행렬과 블록행렬을 이용한 1차원 5-이웃 CA 합성 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 이론적인 과정을 상세히 기술하고 그 알고리즘을 이용하여 높은 차수의 원시 다항식에 대응하는 대칭 1차원 5-이웃 CA를 구한다.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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