In order to evaluate variation of fatigue data of the LP steam turbine blade steel, it is important to estimate P - S - N curves to accurately define the probability distributions. In this study, new procedure is introduced to determine the expression of P - S - N curves. For this purpose, 3-parameter Weibull distribution was found to be most appropriate among assumed distributions when the probability distributions of the fatigue life were examined by the proposed analysis. Furthermore, parameter estimation for P - S - N curves was performed using various optimization to maximize the correlation coefficient. As a result of this, sequential linear programing method is used for estimation of P - S - N curves.
Let $X_1$, $X_2$, ${\cdots}$, $X_n$ be i.i.d. uniform (0,1) random variables. Let $f_n(x)$ denote the probability density function (p.d.f.) of $T_n={\sum}^n_{i=1}X_i$. Consider a set S(x ; ${\delta}$) of lattice points defined by S(x ; ${\delta}$) = $x{\mid}x={\delta}+j$, j=0, 1, ${\cdots}$, n-1, $0{\leq}{\delta}{\leq}1$} The lattice distribution induced by the p.d.f. of $T_n$ is defined as follow: (1) $f_n^{(\delta)}(x)=\{f_n(x)\;if\;x{\in}S(x;{\delta})\\0\;otherwise.$. In this paper we show that $f_n{^{(\delta)}}(x)$ is a probability function thus we obtain a family of lattice distributions {$f_n{^{(\delta)}}(x)$ : $0{\leq}{\delta}{\leq}1$}, that the mean and variance of the lattice distributions are independent of ${\delta}$.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.16
no.1
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pp.51-64
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2012
This paper provides an efficient dimension reduction algorithm of the positive realization of discrete phase type(DPH) distributions. The relationship between the representation of DPH distributions and the positive realization of the positive system is explained. The dimension of the positive realization of a discrete phase-type realization may be larger than its McMillan degree of probability generating functions. The positive realization with sufficient large dimension bound can be obtained easily but generally, the minimal positive realization problem is not solved yet. We propose an efficient dimension reduction algorithm to make the positive realization with tighter upper bound from a given probability generating functions in terms of convex cone problem and linear programming.
Weekly minima of daily log returns of Korean composite stock price index 200 and its five industry-based business divisions over the period from January 1990 to December 2005 are fitted using two block-based extreme distributions: Generalized Extreme Value(GEV) and Generalized Logistic(GLO). Parameters are estimated using the probability weighted moments. Applicability of two distributions is investigated using the Monte Carlo simulation based empirical p-values of Anderson Darling test. Our empirical results indicate that both the GLO and GEV models seem to be comparably applicable to the weekly minima. These findings are against the evidences in Gettinby et al.[7], who claimed that the GEV model was not valid in many cases, and supported the significant superiority of the GLO model.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.1
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pp.7-14
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2002
In power system study, relibility assessment has been an important topic during past several decards because sudden power interruption can bring about enormous economic loss. although the size of a substation is smaller than that of generation system or transmission system, switching actions after fault(s) make reliability assessment of substation rather complex situations such as switching actions easily and permit various probability distributions in describing substation elements. Despite this ability of Monte Carlo simulation, one-parameter exponential distribution is still popular in this reliability assessment. This paper examines the characteristics of several two-parameter probability distributions, and offers new parameter decision rule based on average and variance of the target to be modelled. In case study, this paper shows the profits by using Weibull distribution which is one of two-parameter probabilistic distributions instead of exponential one.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.6
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pp.736-747
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2006
Simultaneous Localization and Map Building(SLAM) is one of the fundamental problems in robot navigation. The Extended Kalman Filter(EKF), which is widely adopted in SLAM approaches, requires extensive computation. The conventional particle filter also needs intense computation to cover a high dimensional state space with particles. This paper proposes an efficient SLAM method based on the recursive unscented Kalman filtering in an environment including a large number of landmarks. The posterior probability distributions of the robot pose and the landmark locations are represented by their marginal Gaussian probability distributions. In particular, the posterior probability distribution of the robot pose is calculated recursively. Each landmark location is updated with the recursively updated robot pose. The proposed method reduces filtering dimensions and computational complexity significantly, and has produced very encouraging results for navigation experiments with noisy multiple simultaneous observations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.1
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pp.237-249
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1999
It has been issued that the irreconcilability of the classical test for a point null and standard Bayesian formulation for testing such a point null. The infimum of the posterior probability of the null hypothesis is used as measure of evidence against the null hypothesis in Bayesian approach; here the infimum is over the family of priors on the alternative hypotheses which includes all density that are a priori reasonable. For iid observations from a multivariate normal distribution in $\textit{p}$ dimensions with an unknown mean and a covariance matrix propotional to the Identity we consider the difference and the Wolfowitz distance of the distributions of the P-value and the lower bound of the posterior probability over the family of all normal priors. The Wolfowitz distance is interpreted as the average difference of the quantiles of the two distrbutions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.10
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pp.847-850
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2002
Stochastic process analysis is often based on Monte Carlo simulations. As a more rigorous alternative, a deterministic algorithm based on numerical integration is proposed in this paper. which calculates the probability distributions of dependent random variables using the results of simulation with grid points of independent random variables. For performance evaluation, the proposed algorithm is applied to an example problem which can be analytically solved. and the result is compared with that of Monte Carlo simulation. The proposed algorithm is suitable for general process simulation problems with a few independent random variables, and expected to be applicable to areas such as safety analysis and quality control.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.2
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pp.67-74
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1989
This paper considers single-product production and inventory management problem where cumulative demands up to each time period are mutually independent random variables(known) having continuous probability distributions and the associated cost-minimizing production schedule (when to produce and how much to produce) need be determined in rolling horizon environment. For the problem, both the production cost and the inventory holding and backlogging costs are included in the whole system cost. The probability distributions of these costs are expressed in terms of random demands, and utilized to exploit a solution procedure for a production schedule which minimizes the expected unit time system cost and also reduces the probability of rist that, for the first-period of each production cycle (rolling horizon), the cost of the "production" option will exceed that of the "non-production" one. Numerical examples are presented for the solution procedure illustration.cedure illustration.
A probabilistic model to analyze surge voltage waves on a transmission conductor caused by lightning, strokes striking a transmission line tower has been proposed. In this proposed model, a probability apace has been constructed. Based on the constructed probability space, random variables denoting the voltage peaks, time to crest, and time to half have been generated. To know the statistics of surge voltage waves, it suffices to find out the cumulative probability distributions of these random variables. A illustrative numerical example to find out out the distributions of the random variables has been carried out using the Electromagnetic Transient Program(EMTP).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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