For a p-compact group G, if G-space X is of finite S-type then we show that the localization $S^{-1}H^*(X_{hG})$is zero. By using this result, we prove the localization theorem for the pair G-space (X, A)
We give a way to obtain formulas for ${\pi}*{\psi}^{\kappa}_{n+1}$ in terms ${\psi}$ and ${\lambda}-classes$ where ${\pi}=\bar M_{g,n+1}{\rightarrow}\bar M_{g,n}(g=0,\;1,\;2)$ by the localization theorem. By using the formulas, we obtain Kontsevich-Manin type reconstruction theorems for $\bar M_{0,\;n}(\mathbb{R^m}),\;\bar M_{1,\;n},\;and\;\bar M_{2,\;n}$. We also (re)produce a lot of well-known relations in tautological rings, such as WDVV equation, the Mumford relations, the string and dilaton equations (g = 0, 1, 2) etc. and new formulas for ${\pi}*({\lambda}_g{\psi}^{\kappa}_{n+1}+...+{\psi}^{g+{\kappa}_{n+1}$.
In this paper, we consider a multi-dimensional diffusion process in a self-similar random environment and prove a limit theorem for the shape of the full trajectory of the diffusion by using the localization phenomenon.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.7
no.4
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pp.81-87
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2003
In this paper, the feasibility of using Shannon's sampling theorem to reconstruct exact mode shapes of a structural system from a limited number of sensor points and localizing damage in that structure with reconstructed mode shapes is investigated. Shannon's sampling theorem for the time domain is reviewed. The theorem is then extended to the spatial domain. To verify the usefulness of extended theorem, mode shapes of a simple beam are reconstructed from a limited amount of data and the reconstructed mode shapes are compared to the exact mode shapes. On the basis of the results, a simple rule is proposed for the optimal placement of accelerometers in modal parameter extraction experiments. Practicality of the proposed rule and the extended Shannon's theorem is demonstrated by detecting damage in laboratory beam structure with two-span via applying to mode shapes of pre and post damage states.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.6009-6027
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2019
Support vector machine (SVM) classifiers have been widely used for object detection. These methods usually locate the object by finding the region with maximal score in an image. With bag-of-features representation, the SVM score of an image region can be written as the sum of its inside feature-weights. As a result, the searching process can be executed efficiently by using strategies such as branch-and-bound. However, the feature-weight derived by optimizing region classification cannot really reveal the category knowledge of a feature-point, which could cause bad localization. In this paper, we represent a region in an image by a collection of local feature-points and determine the object by the region with the maximum posterior probability of belonging to the object class. Based on the Bayes' theorem and Naive-Bayes assumptions, the posterior probability is reformulated as the sum of feature-scores. The feature-score is manifested in the form of the logarithm of a probability ratio. Instead of estimating the numerator and denominator probabilities separately, we readily employ the density ratio estimation techniques directly, and overcome the above limitation. Experiments on a car dataset and PASCAL VOC 2007 dataset validated the effectiveness of our method compared to the baselines. In addition, the performance can be further improved by taking advantage of the recently developed deep convolutional neural network features.
We write down explicity a recursive formula of one-pointed gravitational Gromov-Witten invariants and reduce the computation of them to a combinatoric problem which is not solved yet. The one-pointed invariants were played important role in Givental’s program in mirror symmetry. In section 3, we describe the combinatoric problem which can be read independently.
This paper deals with the existence and energy estimates of solutions for a class of degenerate nonlocal problems involving sub-linear nonlinearities, while the nonlinear part of the problem admits some hypotheses on the behavior at origin or perturbation property. In particular, for a precise localization of the parameter, the existence of a non-zero solution is established requiring the sublinearity of nonlinear part at origin and infinity. We also consider the existence of solutions for our problem under algebraic conditions with the classical Ambrosetti-Rabinowitz. In what follows, by combining two algebraic conditions on the nonlinear term which guarantees the existence of two solutions as well as applying the mountain pass theorem given by Pucci and Serrin, we establish the existence of the third solution for our problem. Moreover, concrete examples of applications are provided.
The purpose of this paper is to provide the affirmative solution of the following conjecture due to Davis and Geramita. Conjecture; Let A=R[T] be a polynomial ring in one variable, where R is a regular local ring of dimension d. Then maximal ideals in A are complete intersection. Geramita has proved that the conjecture is true when R is a regular local ring of dimension 2. Whatwadekar has rpoved that conjecture is true when R is a formal power series ring over a field and also when R is a localization of an affine algebra over an infinite perfect field. Nashier also proved that conjecture is true when R is a local ring of D[ $X_{1}$,.., $X_{d-1}$] at the maximal ideal (.pi., $X_{1}$,.., $X_{d-1}$) where (D,(.pi.)) is a discrete valuation ring with infinite residue field. The methods to establish our results are following from Nashier's method. We divide this paper into three sections. In section 1 we state Theorems without proofs which are used in section 2 and 3. In section 2 we prove some lemmas and propositions which are used in proving our results. In section 3 we prove our main theorem.eorem.rem.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.160-173
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2013
In this paper, we propose a new visual odometry technique by combining a forward-looking stereo camera and a backward-looking monocular camera. The main goal of the proposed technique is to identify the location of a moving vehicle which travels long distance and comes back to the initial position in urban road environments. While the vehicle is moving to the destination, a global 3D map is updated continuously by a stereo visual odometry technique using a graph theorem. Once the vehicle reaches the destination and begins to come back to the initial position, a map-based monocular visual odometry technqieu is used. To estimate the position of the returning vehicle accurately, 2D features in the backward-looking camera image and the global map are matched. In addition, we utilize the previous matching nodes to limit the search ranges of the next vehicle position in the global map. Through two navigation paths, we analyze the accuracy of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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