Let N(q) be an arithmetic table of a negative exponent polynomial with q-commuting variables. We study sequential properties of diagonal sums of N(q). We first device a q-coefficient table $\hat{N}$ of N(q), find sequences of diagonal sums over $\hat{N}$, and then retrieve the findings of $\hat{N}$ to N(q). We also explore recurrence rules of s-slope diagonal sums of N(q) with various s and q.
We consider a negative unity feedback control system in which Che PIO, PI, PD or P controller and a transfer function having only poles are in cascade, We define the notion of the structural polynomial which means that there exists a subdomain of the coefficient space in which the polynomial is Hurwitz (left half plane stable) polynomial. We obtain the necessary and sufficient condition of the structure of the transfer function of which the characteristic polynomial is a structural polynomial, In addition, this paper present another necessary and sufficient condition for the existence of a constant gain controller with which the characteristic polynomial is structurally stable, For the structurally stabilizable P controller, it is allowed that the transfer function may not to all pole plants.
Let M be a right R-module, (S, ${\leq}$) a strictly totally ordered monoid which is also artinian and ${\omega}:S{\rightarrow}Aut(R)$ a monoid homomorphism, and let $[M^{S,{\leq}}]_{[[R^{S,{\leq}},{\omega}]]$ denote the generalized inverse polynomial module over the skew generalized power series ring [[$R^{S,{\leq}},{\omega}$]]. In this paper, we prove that $[M^{S,{\leq}}]_{[[R^{S,{\leq}},{\omega}]]$ has the same uniform dimension as its coefficient module $M_R$, and that if, in addition, R is a right perfect ring and S is a chain monoid, then $[M^{S,{\leq}}]_{[[R^{S,{\leq}},{\omega}]]$ has the same couniform dimension as its coefficient module $M_R$.
Given the polynomial in z, P$_{0}$ (z) = z$^{n}$ + a$_{1}$z$^{n-1}$ + a$_{2}$z$^{n-2}$ + ... + a$_{n-1}$z + a$_{0}$ , it is of interest to know how much coefficient a$_{I}$ can be perturbed while simultaneously preserving the stable property of the polynomials. In this paper, we derive the maximal intervals, centered about the nominal values of the coefficients, having the following property: the polynomial remains stable for all variations within these intervals. And then, under the unfixed weighted perturbation evaluate upper and lower allowable perturbations.tions.s.
보간 필터는 샘플링된 데이터의 사이 값을 추정하는 회로로서 시간 복원 시스템에 널리 사용된다. 다항식 보간은 주어진 점의 정보를 가지고 각 다항식의 계수를 계산하여 추정하는 위치의 값을 계산하는 것이다. 본 논문에서는 Lagrange 3차 보간 방정식에서 주어진 계수를 제안한 ${\delta}$함수로 변환하는 보조 필터를 이용하여 보간 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 예제를 이용하여 제안한 구조와 기존 보간 회로 구조와 비교하였을 때 효율적임을 입증한다.
For a parametric uncertain system, there are many results on stability analysis, but only a few synthesis methods. In this paper, we proposed a new target polynomial decision method for the parametric uncertain system to stabilize the closed loop system with maximal parametric $l_2$ stability margin. To this, we used both Lipatov Theorem and coefficient diagram method(CDM). To show the effectiveness of the proposed method, we designed a robust controller for the inverted pendulum system with parametric uncertainties using fixed order pole assignment(FOPA) method and its performance was compared with that of the ${\mu}$ synthesis methods.
The group of automorphisms of the first Weyl algebra acts on commuting ordinary differential operators with polynomial coefficient. In this paper we prove that for fixed generic spectral curve of genus two the set of orbits is infinite.
Short-term load forecasting (STLF) is an important task in power system planning and operation. Its accuracy affects the reliability and economic operation of power systems. STLF is to be classified into load forecasting for weekdays, weekends, and holidays. Due to the limited historical data available, it is more difficult to accurately forecast load for holidays than to forecast load for weekdays and weekends. It has been recognized that the forecasting errors for holidays are large compared with those for weekdays in Korea. This paper presents a polynomial regression with data mining technique to forecast load for holidays. In statistics, a polynomial is widely used in situations where the response is curvilinear, because even complex nonlinear relationships can be adequately modeled by polynomials over a reasonably small range of the dependent variables. In the paper, the coefficient of determination is proposed as a selection criterion for screening weekday data used in holiday load forecasting. A numerical example is presented to validate the effectiveness of the proposed holiday load forecasting method.
The rubber materials are widely used in automobile industry due to their capability of a large amount of elastic deformation under a force. Current trend of design process requires prediction of functional properties of parts at early stage. The behavior of rubber material can be modeled using strain energy density function. In this study, five different strain energy density functions - Neo-Hookean model, Reduced Polynomial $2^{nd}$ model, Ogden $3^{rd}$ model, Arruda Boyce model and Van der Waals model - were used to estimate the behavior of carbon black added natural rubber under uniaxial load. Two kinds of tests - uniaxial tension test and biaxial tension test - were performed and used to correlate the coefficients of the strain energy density function. Numerical simulations were carried out using finite element analysis and compared with experimental results. Simulation revealed that Ogden $3^{rd}$ model predicted the behavior of carbon added natural rubber under uniaxial load regardless of experimental data selection for coefficient correlation. However, Reduced Polynomial $2^{nd}$, Ogden $3^{rd}$, and Van der Waals with uniaxial tension test and biaxial tension test data selected for coefficient correlation showed close estimation of behavior of biaxial tension test. Reduced Polynomial $2^{nd}$ model predicted the behavior of biaxial tension test most closely.
The conventional polynomial neural network (PNN) is a classical flexible neural structure and self-organizing network, however it is not free from the limitation of overfitting problem. In this study, we propose a space search-optimized polynomial neural network (ssPNN) structure to alleviate this problem. Ranking selection is realized by means of ranking selection-based performance index (RS_PI) which is combined with conventional performance index (PI) and coefficients based performance index (CPI) (viz. the sum of squared coefficient). Unlike the conventional PNN, L2-norm regularization method for estimating the polynomial coefficients is also used when designing the ssPNN. Furthermore, space search optimization (SSO) is exploited here to optimize the parameters of ssPNN (viz. the number of input variables, which variables will be selected as input variables, and the type of polynomial). Experimental results show that the proposed ranking selection-based polynomial neural network gives rise to better performance in comparison with the neuron fuzzy models reported in the literatures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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