Sqrt(cos(x))*cos(300x)+sqrt(abs(x))-0.7)*(4-x*x)^0.01 Sqrt(6-x^2) – Kebijakan Akses Terbuka Kelembagaan Program Akses Terbuka Pedoman Edisi Khusus Proses Editorial Etika Riset dan Publikasi Biaya Pemrosesan Artikel Penghargaan Umpan Balik
Semua artikel yang diterbitkan di situs ini segera tersedia di seluruh dunia di bawah lisensi akses terbuka. Tidak diperlukan izin khusus untuk menggunakan kembali semua atau sebagian dari artikel yang diterbitkan ini, termasuk gambar dan tabel. Untuk artikel yang diterbitkan di bawah Lisensi Creative Commons CC BY Open Access, bagian mana pun dari artikel tersebut dapat digunakan kembali tanpa izin, asalkan artikel aslinya dirujuk dengan jelas. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi https:///openaccess.
Sqrt(cos(x))*cos(300x)+sqrt(abs(x))-0.7)*(4-x*x)^0.01 Sqrt(6-x^2)
Artikel unggulan mewakili penelitian mutakhir yang memiliki potensi signifikan di lapangan. Artikel unggulan harus merupakan artikel asli yang menyeluruh yang menggabungkan berbagai metode atau pendekatan, memberikan perspektif tentang arah penelitian di masa depan, dan menjelaskan potensi penelitian.
Ncert Exemplar Solutions For Class 12 Maths Chapter 6 Application Of Derivatives
Artikel tematik diajukan atas permintaan individu atau saran dari editor ilmiah dan harus mendapat respon positif dari reviewer.
Artikel Pilihan Editor didasarkan pada rekomendasi dari editor jurnal ilmiah dari seluruh dunia. Para editor memilih beberapa artikel yang baru-baru ini muncul di jurnal yang mereka yakini akan menjadi minat khusus bagi pembaca atau penting bagi bidang penelitian mereka. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran tentang karya-karya paling menarik yang diterbitkan di berbagai bidang penelitian jurnal.
Diterima: 11 Januari 2023 / Direvisi: 5 Februari 2023 / Diterima: 13 Februari 2023 / Diterbitkan: 14 Februari 2023
Pertimbangkan perhitungan solusi untuk kelas persamaan aljabar Riccati waktu-diskrit (DARE) dengan matriks koefisien peringkat rendah G dan matriks konstanta peringkat tinggi H . Kami mengusulkan algoritma penggandaan terstruktur untuk masalah skala besar ketika A berperingkat rendah. Dibandingkan dengan algoritma penggandaan yang ada
Kata Kunci Unik Di Google, Salah Satunya Buat Grafik Love
. Setelah itu, konvergensi dan kompleksitas algoritma dianalisis. Eksperimen numerik ilustratif menunjukkan bahwa algoritme yang disajikan, yang terdiri dari langkah preprocessing yang dominan memakan waktu dan langkah iteratif yang sepele, dapat menghitung solusi secara efisien untuk DARE besar.
Semidefinit positif [1]. Di sini, simbol “*” mewakili transpos konjugat dari vektor atau matriks.
Maka dapat dinyatakan sebagai solusi penstabil semidefinit singular positif X dari persamaan aljabar Riccati waktu diskrit (DARE) [2].
Kegagalan, atau Aplikasi sistem kontrol waktu diskrit baru-baru ini dapat ditemukan di [3], seperti robot beroda dan penguntit di udara. Persamaan pecahan Riccati juga memiliki beberapa aplikasi (misalnya, filter Kalman tunggal), lihat [4, 5] dan referensi di dalamnya.
The Great Big List Of 50+ Google Easter Eggs & How To Access Them
Dapat diamati, lihat [6, 7] dan referensi untuk lebih jelasnya. Algoritma penggandaan struktur-pertahanan (SDA) adalah salah satu metode yang paling efisien [7] untuk menghitung solusi semidefinit positif unik dari X melalui iterasi berikutnya.
, jelas tidak cocok untuk tugas berskala besar. Jika konstanta H berpangkat rendah, maka solusi X biasanya berpangkat rendah dan mendekati secara numerik
Dalam hal serangkaian faktor matriks terdekomposisi, memungkinkan SDA untuk DARE besar [8]. Jika hanya matriks penguatan umpan balik F yang diperlukan tanpa keluaran solusi X, versi adaptif SDA di [9] bekerja untuk masalah skala besar bahkan ketika H berperingkat tinggi. Dalam hal ini, solusi X tidak lagi berperingkat rendah secara numerik, tetapi dapat disimpan dalam rangkaian produk matriks-vektor [9]. Dalam kedua situasi tersebut, kompleksitas komputasi SDA pada iterasi ke-k kira-kira
). Hal ini dimotivasi oleh fakta bahwa kompleksitas SDA pada iterasi ke-k dapat dikurangi bahkan lebih sedikit dalam hal ini, dan DARE dengan struktur (3) memiliki banyak aplikasi di bidang manajemen sirkuit, seperti sistem sirkuit
The Complete Google Easter Eggs List That Will Make You Go Wow
Matriks induktansi jaringan, yang terdiri dari produk dari beberapa matriks jaringan (n adalah jumlah sel), dan S adalah matriks resistansi [10]. Untuk mencapai perolehan umpan balik yang optimal untuk kontrol sistem sirkuit, solusi DARE (1) harus ditemukan.
Kontribusi utama kami untuk kerangka peringkat rendah (3) adalah bahwa kompleksitas komputasi SDA dapat dikurangi pada iterasi ke-k
. Akibatnya, bagian SDA yang paling memakan waktu adalah langkah preprocessing dengan kompleksitas komputasi tetap.
, dan bagian lain dari iterasi mungkin tidak signifikan. Untuk memverifikasi keefektifan algoritme yang disajikan, kami melakukan eksperimen numerik, yang merupakan tambahan yang berguna bagi pemecah yang diperlukan untuk menghitung solusi DARE.
Sqrt(cos(x))*cos(300x)+sqrt(abs(x)) 0.7)*(4 X*x)^0
Lembar lainnya diatur sebagai berikut. Di Bagian 2, kami mengembangkan SDA terstruktur untuk DARE dengan struktur peringkat rendah A dan membangun konvergensinya. Analisis terperinci tentang kompleksitas dan kriteria penghentian dapat ditemukan di Bagian 3. Bab 4 membahas eksperimen numerik yang menunjukkan keefektifan algoritma yang diusulkan, dan kesimpulannya ditarik di bagian terakhir.
([8]) Suatu matriks A disebut secara numerik dengan rank rendah dibandingkan dengan pencatatan ϵ > 0, jika rank ( A ) ≤ c ϵ untuk konstanta c ϵ yang berasosiasi dengan ϵ tetapi tidak bergantung pada ukuran A .
Pada bagian ini, kami menjelaskan skema iterasi terstruktur untuk DARE dengan konstanta peringkat tinggi dan peringkat rendah A di (3). Untuk menghindari pembalikan matriks skala besar, pertama-tama kami menerapkan rumus Sherman-Morrison-Woodbury (SMWF) [ 11 , 12 ] ke matriks jarang peringkat rendah untuk mewakili matriks terstruktur yang sesuai. Kami kemudian berusaha untuk mempertahankan struktur urutan iterasi yang jarang atau peringkat rendah daripada membentuknya secara khusus. Akibatnya, SDA dapat diimplementasikan hanya dengan beberapa matriks kecil, yang disebut kernel, dan kompleksitas iterasi lebih mudah diabaikan daripada kompleksitas langkah prapemrosesan untuk masalah berskala besar.
Meningkat secara linear dengan k , skala yang diperluas biasanya kecil karena konvergensi SDA yang cepat. Kemudian,
The Superconductivity Of Sr2ruo4 Under C Axis Uniaxial Stress
[8, 9]. Pandangan yang lebih dalam di sini menunjukkan bahwa perhitungan seperti itu bisa menjadi lebih rumit
. Seluruh proses dirangkum dalam Algoritma 1 sebagai berikut; di bagian selanjutnya, analisis kompleksitas khusus menunjukkan bahwa iterasi hanya membutuhkan waktu sekitar
Dekomposisi C 2 QR digunakan untuk menurunkan residu relatif dan juga dapat diimplementasikan pada langkah preprocessing. Kompleksitas komputasi dari bagian preprocessing adalah tentang O(n) flop, dengan asumsi waktu CPU dominan dibandingkan dengan bagian iteratif.
Perhitungan bagian iterasi dan sisa relatif dalam DARE masing-masing membutuhkan sekitar O ((k + 1) 3 m 3 ) dan O (m 3 ) flop, jauh lebih sedikit daripada bagian O ( n ) dari preprocessing ketika m ≪ N . Oleh karena itu, perhitungan utama Algoritma 1 difokuskan pada bagian preprocessing.
Modelling Of Polarity Change In A Nonlinear Internal Wave Train In Laoshan Bay In: Journal Of Physical Oceanography Volume 46 Issue 3 (2016)
([13]) Asumsikan bahwa X dan Y adalah solusi Hermitian dan semidefinit positif dari persamaan ganda DARE (1) dan
Masing-masing. Misalkan P : = ( I + G X ) − 1 A dan Q : = ( I + H Y ) − 1 A * . Kemudian urutan matriks yang dihasilkan oleh SDA (2) terpenuhi
. Setelah itu, kami menganalisis kompleksitas bagian iterasi. Misalkan kita menggunakan resolusi LU untuk menyelesaikan sistem linier
. Dengan demikian, biaya komputasi utama dari Algoritma 1 berada pada tahap preprocessing; namun, ini masih jauh lebih sedikit daripada kompleksitas yang meningkat secara eksponensial
Let F (x) = Limit N→∞ (cos√(xn))^n , G (x) = Limit N→∞ ( 1
Pada bagian ini, kami mendemonstrasikan efisiensi Algoritma 1 untuk menghitung solusi X dari DARE (1) skala besar. Kode diprogram dalam Matlab 2014a [16] dan semua perhitungan dilakukan pada laptop ThinkPad dengan prosesor Intel i5-6200 2,4 GHz dan memori 8 GB. Kriteria penghentian adalah NRRes di (11) dengan toleransi yang sesuai
. Pada Algoritma 1, untuk menampilkan lokasi perhitungan yang dominan, rasio waktu iterasi terhadap total waktu dituliskan dalam persentase.
Di mana “TIME-P” adalah waktu preprocessing untuk membentuk matriks terkait-n dan “TIME-I” adalah perkiraan waktu CPU dari iterasi.
Contoh pertama digunakan untuk mengukur error sebenarnya antara solusi sebenarnya X dan solusi hampiran H k yang dihitung dari Algoritma 1. Misalkan S = 1, C 1 = 1 / ∥ 1 ∥ ∈ R n × 1 dan C 2 ∈ R n × 1 menjadi vektor sehingga C 1 * C 2 = 0 dan C i * C i = 1 ( i = 1 , 2 ), dengan 1 adalah vektor yang semua elemennya sama dengan 1. Himpunan B * = [ 0 , 0 , . . . , 0 , 1 ] ∈ R 1 × n , R = 1 dan H = I n . Lalu ada solusi BERANI
The Warm Gas In The Mw: A Kinematical Model
Adalah akar dari persamaan ( 1 − w 2 ) ( 2 + w 2 * C 2 n 2 ) − C 1 n 2 = 0. Di sini, C 1 n dan C 2 n mewakili elemen ke-n dari C 1 dan C 2 . Matriks koefisien