QUEUESIZEパラメータの利用

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光位相変調による高次側帯波を利用した高周波帯の RF 信号パラメータ計測

光位相変調による高次側帯波を利用した高周波帯の RF 信号パラメータ計測

20 ・ハイパスフィルタが出力に与える影響 PD 後段 DC 成分カット用ハイパスフィルタが出力に及ぼす影響について評価した。図 3.13 光学系をもちいて、フィルタ ON/OFF 時振動成分を一定とした光量に対する PD 出力応答を評価した。バイアス電圧をディザ周波数 2 倍波のみが得られる Null とし、 2 倍波成分振幅を𝑎 2 とする。フィルタ OFF 時に観測される光量に対する PD 出力 DC 成分を横軸として測定結果を図 3.15 に示す。理想的には光量によらず PD 出力振幅は一定 であるべきだが、結果として光量が増えるにつれ振幅が小さくなることがわかった。フィ ルタ ON にすると光量によらず振幅は一定になったため、フィルタを OFF にするときは入 力光量設定に注意する必要がある。例えば、フィルタ影響を受ける条件で規格化定数 を実測する方法や、Null バイアスで駆動させ振動成分以外光をほぼカットする方法など があり得る。
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Microsoft PowerPoint - 14回パラメータ推定配布用.pptx

Microsoft PowerPoint - 14回パラメータ推定配布用.pptx

3. この効用をロジット変換を行い,連続的な0‐1変数に変 換する.この変換後値をSとする 4. 1~3ステップを繰り返す.その反復回数をRとする. 5. シミュレーションされた確率は となり,この値

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eLISAによる重力波コスモグラフィーとHubbleパラメータ問題

eLISAによる重力波コスモグラフィーとHubbleパラメータ問題

Hubble決定に伴う誤差 • 母銀河が大きめ(𝑀 ∗ > 10 9 𝑀 ⊙ )とき 60個くらい連星に対して母銀河が決まる 距離統計誤差やショットノイズは問題なさそう ボイド影響は受ける (cosmic variance) 2-3%?

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GREEN-UTAdvancedパラメータデータ変換ツール操作手順書

GREEN-UTAdvancedパラメータデータ変換ツール操作手順書

・ UTAdvanced : P R G 、 R S T 、 L O C 、 H O L D 、 A D V 、 A / M ( A / M _ L 1 - D ) 、   A/M(A/M_L2-D) 、 L/C 、 PT.B0 、 PT.B1 、 PT.B2 、 PT.B3 、 PT.B4 、   MG1 、 MG2 、 MG3 、 MG4 変換前レジスタ番号が 5001 ~ 7048 範囲外場合、リミットオーバー変換エ ラーとなり初期値が設定されます。変換前レジスタ番号が5001~7048範囲内で、 UTAdvanced に機能がない場合は、変換可能な設定値なし変換エラーとなり初期値 が設定されます。
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順序制約情報に基づくミカエリス・メンテン式のパラメータの推定、パートⅡ

順序制約情報に基づくミカエリス・メンテン式のパラメータの推定、パートⅡ

DLP 法は と 解を( , )空間で求める発想がよい。変換前と変換後に確率構 造が同じというよい性質がある。しかし,解結果がよくない。実際,( , )空間で各 直線に順序関係があり,この順序情報を利用できれば,よりよい と 推定が考えられ る。この観点に基づき,前稿では,直線順序関係に基づく( , )推定アルゴリズム を提案した。提案したアルゴリズムは DLP 法より真 と に近いが,しかし, と 特性がよくわからない。また, と へ収束速度が遅い。本稿は前稿アルゴリ ズム問題点を解決するため,アルゴリズムに修正を加えた。ここで,その結果を報告する。 本稿第 節で順序制約情報に基づく DLP 法修正を理論面から説明し,修正アルゴリズ ムを提案する。第 節で,基質濃度データに重複がない場合に対し,修正アルゴリズム振 る舞いを説明する。第 節で,基質濃度データに重複がある場合を扱う。理論上,どちら 場合も非線形回帰と同じ最適解が得られるが,実際非常に近い数値解となった。計算精度が原 因ではないかと考えられる。おわりに,順序制約情報に基づくミカエリス・メンテン式パラ メータ推定意義と計算上注意点についてまとめる。
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異なる構造パラメータを有する円形断面鋼製橋脚の修復方法の評価

異なる構造パラメータを有する円形断面鋼製橋脚の修復方法の評価

また,各区分において損傷レベルの小さいものから顕 に充填高さ 0.5Dの場合, 1~3 を,充填高さ1. 水平変位 8 損傷レベル概要国 1.序論 鋼製橋脚は市街地の高速道路などの公共構造物に多 用されている.これらの構造物は損傷を受けると,構造 物全体の機能損失につながり,人命救助や災害復!日活 動の妨げになるため,早期復旧は極めて重要である. 2 ) その中で、径厚[r]

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順序制約情報に基づくミカエリス・メンテン式のパラメータの推定について

順序制約情報に基づくミカエリス・メンテン式のパラメータの推定について

DLP 法,DLP 改良法と非線形回帰結果が表 にまとめた。改良 DLP 法で得られた 値 は区間 . ∼ . に入ったことに対し,DLP 法 値は入らなかった。また,DLP 法よ り,DLP 改良法 と max 値が非線形回帰解に近いが,予見したほどではなかった。 この原因が両側から 回ずつ接近させることから来たかもしれない。継続研究必要がある。

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Langevin分布におけるパラメータの漸近的推測(漸近的統計理論)

Langevin分布におけるパラメータの漸近的推測(漸近的統計理論)

$b_{1}(y)= \frac{(2k+1)\sqrt{k-1}}{3k\sqrt{2mk}}+\frac{2k^{2}-k-2}{2mk^{3}}y$ $\kappa$ 未知ときは $\kappa$ を $\kappa$ 推定量でおきかえることにより信頼区間が得ら れる。 $H_{2}$ : $\kappa=\kappa_{0}$ 検定に関して、

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ピアノアクションを特徴付けるパラメータを用いたアクション改良の指針

ピアノアクションを特徴付けるパラメータを用いたアクション改良の指針

その後ハン マーは自由に回転を耗め,弦を打ち,剛院話亙る.ハンマ→まジャック上ではなくレペティシヨン・レバーの上に落下 することになり,パックチェックに捕らえられる ( D ).. ,まねは成~)中では C を増加させるように,すなわち図 4ではグラフを全附均に右にずらす苅旬に作用する.グランドピアノのダンパ一例サ雄彊としてのみ作用するのと 対買部守である.. ロ文副司[r]

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ズームカメラの動的パラメータ推定のためのSIFTとSURFの性能比較

ズームカメラの動的パラメータ推定のためのSIFTとSURFの性能比較

Various methods have been proposed as a free viewpoint video synthesis techniques, although camera parameter(projective relation) is assumed that the space between the cam[r]

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ディエンベディングとは冶具やケーブルによる観測信号の劣化を S パラメータデータを利用して計算により補正する TX 冶具ケーブル 被測定物の出力 De-Embedding 冶具 ケーブル等の影響を受けた波形 冶具 ケーブル等の S パラメータデータ TX 被測定物の出力 冶具 ケーブル等の影響のない

ディエンベディングとは冶具やケーブルによる観測信号の劣化を S パラメータデータを利用して計算により補正する TX 冶具ケーブル 被測定物の出力 De-Embedding 冶具 ケーブル等の影響を受けた波形 冶具 ケーブル等の S パラメータデータ TX 被測定物の出力 冶具 ケーブル等の影響のない

Sパラメータについて 高周波用回路や伝送路などデバイスに信号を入射した場合、信号が進む経路は 2つあり、1つはデバイス入力で反射される経路、 もう 1つはデバイス内部を伝送して出力される経路となります。 デバイスに正弦波信号を入射し、正弦波信号周波数を変化させて周波数ごと反射信号、伝送信号大きさを測定したものが Sパラ メータです。反射信号、伝送信号は入射信号に対する測定信号比で表します。
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分布型洪水予測モデルのパラメータ同定及びフィードバック手法に関する研究

分布型洪水予測モデルのパラメータ同定及びフィードバック手法に関する研究

図-3 フィードバック手法概念図 5.洪水予測モデル精度向上効果 (1) 検証対象洪水及び使用した雨量データ 実用性高い洪水予測モデルを構築するためには、パ ラメータを同定する検証対象洪水選定が重要となる。 本研究では、洪水予報発表的確な判断に必要となる 「はん濫注意水位」を超過した洪水を選定した。また、 入力条件とするレーダ雨量精度観測精度検証を行い、 筑後川流域において比較的観測精度高い1kmメッシュ 気象庁レーダアメダス解析雨量が整備される平成18年 以降に発生した洪水(平成22年まで)を抽出し、合計12 洪水を検証対象洪水として選定した。
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速度分布を有する流れ場における飛散物の運動特性の支配パラメータ

速度分布を有する流れ場における飛散物の運動特性の支配パラメータ

Key Words: Flying debris, Scale effect, Equation of Motion, Tachikawa number, Froude number 1.はじめに 構造物が強風によってダメージを被るプロセスを考える際に問題となる外力は、基本的に強風に起因する過 大な空気力と、強風によってもたらされる飛散物衝突力であり、構造物強風による被害について議論する ためには、この両者を詳しく調べることが非常に重要となる。風速 𝑈𝑈強風によって代表面積𝐴𝐴構造物に作 用する空気力 𝐹𝐹については、流体力非定常効果などを空気力係数𝐶𝐶 � に含めて考えると、次式で表される。
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遺伝的プログラミングを応用したいもち病認識パラメータの自動生成

遺伝的プログラミングを応用したいもち病認識パラメータの自動生成

ῑ以下῍ GPῒ を導入し῍ そのアルゴリズム改良῍ 識別性能 評価を行った ῌ なお ῍ 近年コシヒカリ新潟 BL ようにいもち病に耐性 ある品種が開発されているが ῍ 病虫害も常に進化するた め ῍ 今後も植物診断重要性は変わらないと考えるῌ また῍ いもち病に関しては各県で発生予察業務が整備されてい る ῌ いもち病発生予察方法としては῍ 病害虫防除所 職員による巡回調査とイネ生育状況調査ほか ῍ アメダ ス気象デ ῏タ利用による感染好適日判定῍ シミュレ῏ ションなど方法がある ῌ 本研究技術はこの職員や農家 による巡回調査に代替するものであり ῍ 将来的には現在研 究開発が進められているアメダス気象デ ῏タを用いた発生 予想シミュレ ῏ションなどと組み合わせることを想定す る ῌ
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JAIST Repository: グラフ同型性判定問題に対する幅パラメータ固定アルゴリズムの研究

JAIST Repository: グラフ同型性判定問題に対する幅パラメータ固定アルゴリズムの研究

4.研究成果 主結果として,連結木距離幅が定数グラ フに対する同型性判定問題固定パラメータ 容易性を示した.該当論文(次項学会発表 10 番)では,問題そのものを直接解くでは なく,ある種メタアルゴリズムを作るとい う方針をとった.グラフ同型性判定古典的 アルゴリズムとして,Weisfeiler-Lehman アル ゴリズムという手法がある.この論文では, この Weisfeiler-Lehman を一般化・高速化し, ある種グラフ幅パラメータが定数場合に 対する固定パラメータ容易性を示した.
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パラメータつきの多項式スペクトル分解 (Computer Algebra : Design of Algorithms, Implementations and Applications)

パラメータつきの多項式スペクトル分解 (Computer Algebra : Design of Algorithms, Implementations and Applications)

ほうがその影響が大きいことがわかっている. ) 所見 42Shape 基底を求めるには , $\prec B$ は $b_{n-1}\prec B\backslash \{b_{n-1}\}$ なる消去順序でなければならない. 従って $\prec B$ は $b_{n-1}\prec b_{n-2}\prec\ldots\prec b_{0}$ なる辞書式順序でもよい . Shape 基底計算において , この二種類項順序 $\prec B$ で実験をしてみたところ大差はないことがわかった. したがって $\prec B$ ブロック数は 1 とみなしても

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逐次添加サンプリング方式によるパラメータ自動チューニングに関する研究

逐次添加サンプリング方式によるパラメータ自動チューニングに関する研究

研究目的 数万から数億コアプロセッサが搭載される計算システム環境下に おいて、過去に蓄積された高性能な数値計算サービスや新しい数学 原理に基づく方法を早期に実現するには、様々な粒度で強or 弱ス ケーリングを実現する基本カーネル整備が必要である。様々な並 列階層で取扱いできる軽量数値カーネル構築と共に非同期的な数値 計算アルゴリズムを組み合わせることが重要である。

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表 1. HPLC/MS/MS MRM パラメータ 表 2. GC/MS/MS MRM パラメータ 表 1 に HPLC/MS/MS 法による MRM パラメータを示します 1 化合物に対し 定量用のトランジション 確認用のトランジションとコーン電圧を設定しています 表 2 には GC/MS/MS

表 1. HPLC/MS/MS MRM パラメータ 表 2. GC/MS/MS MRM パラメータ 表 1 に HPLC/MS/MS 法による MRM パラメータを示します 1 化合物に対し 定量用のトランジション 確認用のトランジションとコーン電圧を設定しています 表 2 には GC/MS/MS

さらに10種類異なるベビーフードに対し、UPLC TM を 用 い た 分 析 を 行 い ま し た 。 農 薬 化 合 物 各 0.001mg/kgをスパイクして測定したとき平均回 収率と%RSDを表7に示します。これら10種類ベ ビーフードには果物をベースとした低脂肪ものや肉類 をベースとした脂肪分高いものも含まれています。 (n=20)

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JAIST Repository: パラメータ最適化のためのスマートコミュニティシミュレーション基盤の設計と実装

JAIST Repository: パラメータ最適化のためのスマートコミュニティシミュレーション基盤の設計と実装

3. スマートコミュニティシミュレーション基 盤設計 本スマートコミュニティを利用するためには、利用者は スマートコミュニティシミュレータ環境構築からコミュ ニティプロファイル作成、その動作開始まで行う必要 がある。またスマートコミュニティシミュレータ環境が 先に構築をされていたとしても、同時に実行できるシミュ レーション数は一つに限られてしまう。そこで筆者らは これら問題を解決するためにスマートコミュニティシ ミュレータ実行管理を行うシステムとしてスマートコ ミュニティシミュレーション基盤設計を行った。その 概要について図 2 に示す。ここではクライアントとして MATLAB[3] を利用することとした。本シミュレーション 基盤は MATLAB 等アプリケーションからパラメータを 与えられ、そのパラメータに基づいてコミュニティシミュ レータ初期化と実行を行う。また、その実行が終了する と MATLAB 等からシミュレーション結果を得られるよ うになっている。本章では本シミュレーション基盤詳細 について述べる
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