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본 논문은 혈류 흐름의 1차원 모델 및 수치 시뮬레이션에 초점을 맞추고 있다. 특히, 비일정 탄성성을 가진 동맥에서의 혈류를 정확하게 모델링하고 시뮬레이션하기 위한 균형 잡힌 유한 체적 스킴을 제안한다. 1. 보존형 질량 및 운동량 방정식 논문은 비일정 탄성성을 가진 동맥에서의 혈류 흐름을 모델링하기 위해 보존형 질량 및 운동량 방정식을 고려하고 있다. 이 방정식들은 일반적으로 사용되는 형태와 달리 보수적인 형태로 재표현되어 있으며, 이를 통해 정적 상태를 보존하는 균형 잡힌 스킴을 도입할 수 있게 된다. 2. 균형 잡힌 유한 체적
이 논문은 대용량 행렬의 압축과 표현에 대한 새로운 접근법을 제시하며, 특히 하우스홀더 분해를 이용한 방법론을 강조한다. 주요 내용은 다음과 같다: 1. 하우스홀더 QR 알고리즘의 개요 : 논문은 먼저 하우스홀더 QR 알고리즘이 m × n 직교 행렬 U 를 n 개의 하우스홀더 반사(reflection)의 곱으로 표현하는 방법을 설명한다. 이는 총 n(m (n + 1)/2) 개의 부동 소수점 연산이 필요하다. 그러나 실제 응용에서는 행렬의 범위만 중요하며, 동일한 범위를 가지는 다른 직교 행렬은 동등하다. 2. 밴드 하우스홀더 분해
1. 서론 및 배경 ML(n)BiCGStab는 BiCGStab 알고리즘의 자연스러운 일반화로, Yeung과 Chan에 의해 1999년 소개되었다. 이 알고리즘은 여러 시작 랜크로스 과정을 기반으로 하며, van der Vorst의 BiCGStab에서 파생되었지만 더 안정적이고 효율적인 성능을 제공한다. Sonneveld와 van der Vorst가 CGS와 BiCGStab를 구성하는 데 사용한 기법이 ML(n)BiCGStab에도 적용되었다. 2. 알고리즘의 유도 및 구조 ML(n)BiCGStab는 여러 시작 벡터를 이용하여 Kryl
본 논문의 핵심 내용은 스플라인(spline) 알고리즘을 활용한 고속 신호 복원 컴퓨팅 구조 개발에 대한 것입니다. 이 연구는 디지털 신호 처리 분야에서 중요한 역할을 하는 스플라인 모델의 발전과 적용에 중점을 두고 있습니다. 1. 스플라인 알고리즘의 중요성 스플라인은 다양한 읽기 처리 알고리즘의 보편성을 제공하며, 우수한 미분 및 극한 특성, 높은 추정 수렴도를 가지고 있어 신호 분석과 복원에 널리 사용되고 있습니다. 특히 스플라인은 단순한 형태와 파라미터 계산, 그리고 라운드 오류에 대한 약한 영향으로 인해 1차원 및 다변수 신
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