Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.3
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pp.253-260
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2014
The intraclass correlation model has a long history of applications in several fields of research. Case deletion diagnostic methods for the intraclass correlation model are proposed. Based on the likelihood equations, we derive a formula for a case deletion diagnostic method which enables us to investigate the influence of observations on the maximum likelihood estimates of the model parameters. Using the Taylor series expansion we develop an approximation to the likelihood distance. Numerical examples are provided for illustration.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.8
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pp.602-605
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2004
A novel motion vector re-estimation technique for transcoding into lower spatial resolution is proposed. This technique is based on the fact that the block matching error is proportional to the complexity of the reference block with Taylor series expansion. It is shown that the motion vectors re-estimated by the proposed method are closer to optimal ones and offer better quality than those of previous techniques.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.6
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pp.145-151
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1995
The first-order Taylor series expansion can be evaluated analytically from the formulated symbolic nonlinear dynamic equations. A closed-form linear dynamic euation is derived about a nominal trajectory. The state space representation of the linearized dynamics can be derived easily from the closed-form linear dynamic equations. But manual symbolic expansion of dynamic equations and linearization is tedious, time-consuming and error-prone. So it is desirable to manipulate the procedures using a computer. In this paper, the analytic linearization is performed using the symbolic language MATHEMATICA. Two examples are given to illustrate the approach anbd to compare nonlinear model with linear model.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.4
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pp.93-102
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2008
Fingerprint sensor interoperability refers to the ability of a system to compensate for the variability introduced in the finger data of individual due to the deployment of different sensors. The purpose of this paper is the development of a compensation algorithm by which the interoperability of fingerprint recognition can be improved among various different fingerprint sensors. In this paper we show that a simple transformation derived to form a Taylor series expansion can be used in conjunction with a set of corresponding minutia points to improve the correspondence of finer fingerprint details within a fingerprint image. This is demonstrated by an applying the transformation to a database of fingerprint images and examining the minutiae match scores with and without the transformation. The EER of the proposed method was improved by average 60.94% better than before compensation.
Lienard's equations are important nonlinear differential equations with application in many areas of applied mathematics. In the present article, a new approach known as the modified fractional Taylor series method (MFTSM) is proposed to solve the nonlinear fractional Lienard equations with Caputo fractional derivatives, and the convergence of this method is established. Numerical examples are given to verify our theoretical results and to illustrate the accuracy and effectiveness of the method. The results obtained show the reliability and efficiency of the MFTSM, suggesting that it can be used to solve other types of nonlinear fractional differential equations that arise in modeling different physical problems.
In this study, the Taylor-Galerkin method is modified to take into consideration the third order term in the Taylor series of the fundamental variable. In the Taylor-Galerkin method, after expressing the governing equation of motion in conservation form, the temporal discretization is done first and then spatial discretization follows in contrast to the conventional approaches. A predictor-corrector type algorithm has been developed previously by the same author. A new computationally efficient direct algorithm is proposed in this study. A study on convergency and accuracy of the solution is carried out. Numerical examples show that this new algorithm exhibits the same order of accuracy with less computational effort.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.840-843
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2005
For an analysis of nonlinear dynamic behavior in carbon nanotube(CNT) an electrostatic force of CNT was investigated. The boundary condition in the CNT was assumed to clamped-clamped case at both ends. This type of CNT is widely used as micro and nano-sensors. For larger gaps in between sensor and electrode the van der Waals force can be ignored. The electrostatic force can be expressed as linear form using Taylor series. However, the first term of the series expansion was investigated here. The electrostatic force From this study we can conclude that for larger gaps the electrostatic force play an important role in determining the deflections as well as the pull-in voltage of simply supported switches.
Based on the improved first order Taylor interval expansion, a new interval analysis method for the static or dynamic response of the structures with interval parameters is presented. In the improved first order Taylor interval expansion, the first order derivative terms of the function are also considered to be intervals. Combining the improved first order Taylor series expansion and the interval extension of function, the new interval analysis method is derived. The present method is implemented for a continuous beam and a frame structure. The numerical results show that the method is more accurate than the one based on the conventional first order Taylor expansion.
In this study, Taylor matrix algorithm is designed for the approximate solution of linear and non-linear differential equation systems. The algorithm is essentially based on the expansion of the functions in differential equation systems to Taylor series and substituting the matrix forms of these expansions into the given equation systems. Using the Mathematica program, the matrix equations are solved and the unknown Taylor coefficients are found approximately. The presented numerical approach is discussed on samples from various linear and non-linear differential equation systems as well as stiff systems. The computational data are then compared with those of some earlier numerical or exact results. As a result, this comparison demonstrates that the proposed method is accurate and reliable.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.2
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pp.139-148
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2012
The MLS(Moving Least Squares) Difference Method is a numerical scheme that combines the MLS method of Meshfree method and Taylor expansion involving not numerical quadrature or mesh structure but only nodes. This paper presents an dynamic algorithm of MLS difference method for solving transient solid mechanics problems. The developed algorithm performs time integration by using Newmark method and directly discretizes strong forms. It is very convenient to increase the order of Taylor polynomial because derivative approximations are obtained by the Taylor series expanded by MLS method without real differentiation. The accuracy and efficiency of the dynamic algorithm are verified through numerical experiments. Numerical results converge very well to the closed-form solutions and show less oscillation and periodic error than FEM(Finite Element Method).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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