Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Liang, Jinhua" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The Lagrangian Density of {123, 234, 456} and the Turán Number of its Extension
Autorzy:
Chen, Pingge
Liang, Jinhua
Peng, Yuejian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/32222733.pdf
Data publikacji:
2021-11-01
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
Turán number
hypergraph Lagrangian
Lagrangian density
Opis:
Given a positive integer $n$ and an $r$-uniform hypergraph $F$, the Turán number $ex(n, F)$ is the maximum number of edges in an $F$-free $r$-uniform hypergraph on $n$ vertices. The Turán density of $F$ is defined as \(π(F)=lim_{n→∞}\frac{ex(n,F)}{\binom{n}{r}}\). The Lagrangian density of $F$ is \(π_\lambda(F) = sup\{r!\lambda(G):G\) is \(F-free\}\), where $\lambda(G)$ is the Lagrangian of $G$. Sidorenko observed that \(π(F) ≤ π_\lambda(F)\), and Pikhurko observed that \(π(F) = π_\lambda(F)\) if every pair of vertices in $F$ is contained in an edge of $F$. Recently, Lagrangian densities of hypergraphs and Turán numbers of their extensions have been studied actively. For example, in the paper [A hypergraph Turán theorem via Lagrangians of intersecting families, J. Combin. Theory Ser. A 120 (2013) 2020–2038], Hefetz and Keevash studied the Lagrangian densitiy of the 3-uniform graph spanned by {123, 456} and the Turán number of its extension. In this paper, we show that the Lagrangian density of the 3-uniform graph spanned by {123, 234, 456} achieves only on $K_5^3$. Applying it, we get the Turán number of its extension, and show that the unique extremal hyper-graph is the balanced complete 5-partite 3-uniform hypergraph on $n$ vertices.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Graph Theory; 2021, 41, 4; 905-921
2083-5892
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Graph Theory
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Imprecise sensitivity analysis of system reliability based on the Bayesian network and probability box
Niedokładna analiza czułościowa niezawodności systemu w oparciu o sieć bayesowską i pole prawdopodobieństwa (p-box)
Autorzy:
Liang, He
Mi, Jinhua
Bai, Libing
Cheng, Yuhua
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841867.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
bayesian network
probability box
sensitivity analysis
reliability analysis
sieć bayesowska
pole prawdopodobieństwa
analiza czułości
analiza niezawodności
Opis:
Sensitivity analysis measures how changes in system inputs affect outputs. Previously, a large amount of sensitivity analysis research was relevant to the precise probability that is regarded as an ideal condition of engineering. Due to insufficient test samples and the low accuracy of test data, system reliability with hybrid uncertainty is difficult to be described as a precise value. As a profusion of highly integrated electromechanical equipment is applied in modern life, it is impossible to apply sufficient resources to eliminate the stochastic property of every component, which necessitates the identification of highly sensitive components to efficiently reduce imprecision. Hence, based on the theory of imprecise probability, imprecise sensitivity analysis has become a popular research topic in the last decade. In this paper, a method for uncertain system reliability and imprecise sensitivity analysis is proposed based on a Bayesian network, a probability box and the pinching method. The feasibility and accuracy of the combined method are fully verified through the evaluation and analysis of a numerical example and a case study of an electromechanical system, and the highly sensitive components that heavily influence the imprecision of system outputs are accurately identified.
Celem analizy czułościowej jest badanie w jakim stopniu zmiany danych wejściowych systemu wpływają na dane wyjściowe. Dotychczasowe badania z wykorzystaniem analizy czułościowej były związane z dokładnym prawdopodobieństwem postrzeganym w inżynierii jako warunek idealny. Przy niewystarczającej wielkości badanej próby i niskiej dokładności danych testowych, niezawodność systemu o hybrydowej niepewności trudno opisać w sposób dokładny. Biorąc pod uwagę fakt, że we współczesnym świecie wykorzystuje się duże ilości wysoce zintegrowanych urządzeń elektromechanicznych, niemożliwa jest alokacja wystarczających zasobów w celu wyeliminowania właściwości stochastycznych każdego elementu. Oznacza to, że aby zredukować niedokładność, konieczna jest identyfikacja komponentów o wysokiej czułości. Dlatego też popularnym przedmiotem badań ostatniej dekady stała się niedokładna analiza czułości, bazująca na teorii niedokładnego prawdopodobieństwa. W artykule zaproponowano metodę analizy niezawodności niepewnego systemu jak również niedokładnej analizy czułościowej w oparciu o sieć bayesowską, pole prawdopodobieństwa i metodę pinch point. Możliwość wykorzystania i dokładność metody zostały w pełni potwierdzone na podstawie przykładu liczbowego jak również studium przypadku systemu elektromechanicznego; proponowana metoda pozwoliła na poprawne określenie wysoce czułych elementów systemu, które w dużym stopniu wpływają na niedokładność danych wyjściowych układu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 3; 508-519
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies