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Using ClassPad-technology in the education of students of electricalengineering (Fourier- and Laplace-Transformation)Paditz, Ludwig 09 May 2012 (has links)
By the help of several examples the interactive work with the ClassPad330 is considered. The student can solve difficult exercises of practical applications step by step using the symbolic calculation and the graphic possibilities of the calculator. Sometimes several fields
of mathematics are combined to solve a problem. Let us consider the ClassPad330 (with the actual operating system OS 03.03) and discuss on some new exercises in analysis, e.g. solving a linear differential equation by the help of the Laplace transformation and using the inverse Laplace transformation or considering the Fourier transformation in discrete time (the Fast Fourier Transformation FFT and the inverse FFT). We use the FFT- and IFFT-function to study periodic signals, if we only have a sequence generated by sampling the time signal. We know several ways to get a solution. The techniques for studying practical applications fall into the following three categories: analytic, graphic and numeric. We can use the
Classpad software in the handheld or in the PC (ClassPad emulator version of the handheld).
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On Integral Transforms and Convolution Equations on the Spaces of Tempered Ultradistributions / Prilozi teoriji integralnih transformacija i konvolucionih jednačina na prostorima temperiranih ultradistribucijaPerišić Dušanka 03 July 1992 (has links)
<p>In the thesis are introduced and investigated spaces of Burling and of Roumieu type tempered ultradistributions, which are natural generalization of the space of Schwartz’s tempered distributions in Denjoy-Carleman-Komatsu’s theory of ultradistributions. It has been proved that the introduced spaces preserve all of the good properties Schwartz space has, among others, a remarkable one, that the Fourier transform maps continuposly the spaces into themselves.<br />In the first chapter the necessary notation and notions are given.<br />In the second chapter, the spaces of ultrarapidly decreasing ultradifferentiable functions and their duals, the spaces of Beurling and of Roumieu tempered ultradistributions, are introduced; their topological properties and relations with the known distribution and ultradistribution spaces and structural properties are investigated; characterization of the Hermite expansions and boundary value representation of the elements of the spaces are given.<br />The spaces of multipliers of the spaces of Beurling and of Roumieu type tempered ultradistributions are determined explicitly in the third chapter.<br />The fourth chapter is devoted to the investigation of Fourier, Wigner, Bargmann and Hilbert transforms on the spaces of Beurling and of Roumieu type tempered ultradistributions and their test spaces.<br />In the fifth chapter the equivalence of classical definitions of the convolution of Beurling type ultradistributions is proved, and the equivalence of, newly introduced definitions, of ultratempered convolutions of Beurling type ultradistributions is proved.<br />In the last chapter is given a necessary and sufficient condition for a convolutor of a space of tempered ultradistributions to be hypoelliptic in a space of integrable ultradistribution, is given, and hypoelliptic convolution equations are studied in the spaces.<br />Bibliograpy has 70 items.</p> / <p>U ovoj tezi su proučavani prostori temperiranih ultradistribucija Beurlingovog i Roumieovog tipa, koji su prirodna uopštenja prostora Schwarzovih temperiranih distribucija u Denjoy-Carleman-Komatsuovoj teoriji ultradistribucija. Dokazano je ovi prostori imaju sva dobra svojstva, koja ima i Schwarzov prostor, izmedju ostalog, značajno svojstvo da Furijeova transformacija preslikava te prostore neprekidno na same sebe.<br />U prvom poglavlju su uvedene neophodne oznake i pojmovi.<br />U drugom poglavlju su uvedeni prostori ultrabrzo opadajucih ultradiferencijabilnih funkcija i njihovi duali, prostori Beurlingovih i Rumieuovih temperiranih ultradistribucija; proučavana su njihova topološka svojstva i veze sa poznatim prostorima distribucija i ultradistribucija, kao i strukturne osobine; date su i karakterizacije Ermitskih ekspanzija i graničnih reprezentacija elemenata tih prostora.<br />Prostori multiplikatora Beurlingovih i Roumieuovih temperiranih ultradistribucija su okarakterisani u trećem poglavlju.<br />Četvrto poglavlje je posvećeno proučavanju Fourierove, Wignerove, Bargmanove i Hilbertove transformacije na prostorima Beurlingovih i Rouimieovih temperiranih ultradistribucija i njihovim test prostorima.<br />U petoj glavi je dokazana ekvivalentnost klasičnih definicija konvolucije na Beurlingovim prostorima ultradistribucija, kao i ekvivalentnost novouvedenih definicija ultratemperirane konvolucije ultradistribucija Beurlingovog tipa.<br />U poslednjoj glavi je dat potreban i dovoljan uslov da konvolutor prostora temperiranih ultradistribucija bude hipoeliptičan u prostoru integrabilnih ultradistribucija i razmatrane su neke konvolucione jednačine u tom prostoru.<br />Bibliografija ima 70 bibliografskih jedinica.</p>
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Basics of Qualitative Theory of Linear Fractional Difference Equations / Basics of Qualitative Theory of Linear Fractional Difference EquationsKisela, Tomáš January 2012 (has links)
Tato doktorská práce se zabývá zlomkovým kalkulem na diskrétních množinách, přesněji v rámci takzvaného (q,h)-kalkulu a jeho speciálního případu h-kalkulu. Nejprve jsou položeny základy teorie lineárních zlomkových diferenčních rovnic v (q,h)-kalkulu. Jsou diskutovány některé jejich základní vlastnosti, jako např. existence, jednoznačnost a struktura řešení, a je zavedena diskrétní analogie Mittag-Lefflerovy funkce jako vlastní funkce operátoru zlomkové diference. Dále je v rámci h-kalkulu provedena kvalitativní analýza skalární a vektorové testovací zlomkové diferenční rovnice. Výsledky analýzy stability a asymptotických vlastností umožňují vymezit souvislosti s jinými matematickými disciplínami, např. spojitým zlomkovým kalkulem, Volterrovými diferenčními rovnicemi a numerickou analýzou. Nakonec je nastíněno možné rozšíření zlomkového kalkulu na obecnější časové škály.
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電気鉄道き電システムの雷対策に向けた実測およびシミュレーション技術に関する一研究 / デンキ テツドウ キデン システム ノ カミナリ タイサク ニ ムケタ ジッソク オヨビ シミュレーション ギジュツ ニカンスル イチケンキュウ田中 弘毅, Hiroki Tanaka 22 March 2017 (has links)
電気鉄道の安全安定輸送を確保するため,雷害防止が求められている。本論文では,電気鉄道設備の雷サージ特性実測を行い,接地インピーダンス特性を雷サージの視点から検討した。さらに,電力系統解析技術を応用して鉄道特有機器の回路解析モデルを開発し,その精度を実測で確認し,鉄道設備雷電流侵入時の応答を実測および計算結果より明らかにした。これらの成果は,電気鉄道の設計・保守・解析に十分に生かすことが可能である。 / Lightning protection is required to ensure safe and stable electric railway transportation. In this thesis, the lightning surge characteristics of the facilities in electric railway systems were measured. The characteristic of earthing impedance was also investigated from the viewpoint of lightning surge. In addition, some numerical models of railway specific apparatuses for circuit analysis method were developed by applying simulation technology for power system and confirmed their accuracies by actual measurements. The responses to lightning currents invaded into the facilities were clarified by the measured and calculated results. These results can be fully utilized in the design, maintenance and analysis of electric railway systems. / 博士(工学) / Doctor of Philosophy in Engineering / 同志社大学 / Doshisha University
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Análise de carteiras em tempo discreto / Discrete time portfolio analysisKato, Fernando Hideki 14 April 2004 (has links)
Nesta dissertação, o modelo de seleção de carteiras de Markowitz será estendido com uma análise em tempo discreto e hipóteses mais realísticas. Um produto tensorial finito de densidades Erlang será usado para aproximar a densidade de probabilidade multivariada dos retornos discretos uniperiódicos de ativos dependentes. A Erlang é um caso particular da distribuição Gama. Uma mistura finita pode gerar densidades multimodais não-simétricas e o produto tensorial generaliza este conceito para dimensões maiores. Assumindo que a densidade multivariada foi independente e identicamente distribuída (i.i.d.) no passado, a aproximação pode ser calibrada com dados históricos usando o critério da máxima verossimilhança. Este é um problema de otimização em larga escala, mas com uma estrutura especial. Assumindo que esta densidade multivariada será i.i.d. no futuro, então a densidade dos retornos discretos de uma carteira de ativos com pesos não-negativos será uma mistura finita de densidades Erlang. O risco será calculado com a medida Downside Risk, que é convexa para determinados parâmetros, não é baseada em quantis, não causa a subestimação do risco e torna os problemas de otimização uni e multiperiódico convexos. O retorno discreto é uma variável aleatória multiplicativa ao longo do tempo. A distribuição multiperiódica dos retornos discretos de uma seqüência de T carteiras será uma mistura finita de distribuições Meijer G. Após uma mudança na medida de probabilidade para a composta média, é possível calcular o risco e o retorno, que levará à fronteira eficiente multiperiódica, na qual cada ponto representa uma ou mais seqüências ordenadas de T carteiras. As carteiras de cada seqüência devem ser calculadas do futuro para o presente, mantendo o retorno esperado no nível desejado, o qual pode ser função do tempo. Uma estratégia de alocação dinâmica de ativos é refazer os cálculos a cada período, usando as novas informações disponíveis. Se o horizonte de tempo tender a infinito, então a fronteira eficiente, na medida de probabilidade composta média, tenderá a um único ponto, dado pela carteira de Kelly, qualquer que seja a medida de risco. Para selecionar um dentre vários modelos de otimização de carteira, é necessário comparar seus desempenhos relativos. A fronteira eficiente de cada modelo deve ser traçada em seu respectivo gráfico. Como os pesos dos ativos das carteiras sobre estas curvas são conhecidos, é possível traçar todas as curvas em um mesmo gráfico. Para um dado retorno esperado, as carteiras eficientes dos modelos podem ser calculadas, e os retornos realizados e suas diferenças ao longo de um backtest podem ser comparados. / In this thesis, Markowitzs portfolio selection model will be extended by means of a discrete time analysis and more realistic hypotheses. A finite tensor product of Erlang densities will be used to approximate the multivariate probability density function of the single-period discrete returns of dependent assets. The Erlang is a particular case of the Gamma distribution. A finite mixture can generate multimodal asymmetric densities and the tensor product generalizes this concept to higher dimensions. Assuming that the multivariate density was independent and identically distributed (i.i.d.) in the past, the approximation can be calibrated with historical data using the maximum likelihood criterion. This is a large-scale optimization problem, but with a special structure. Assuming that this multivariate density will be i.i.d. in the future, then the density of the discrete returns of a portfolio of assets with nonnegative weights will be a finite mixture of Erlang densities. The risk will be calculated with the Downside Risk measure, which is convex for certain parameters, is not based on quantiles, does not cause risk underestimation and makes the single and multiperiod optimization problems convex. The discrete return is a multiplicative random variable along the time. The multiperiod distribution of the discrete returns of a sequence of T portfolios will be a finite mixture of Meijer G distributions. After a change of the distribution to the average compound, it is possible to calculate the risk and the return, which will lead to the multiperiod efficient frontier, where each point represents one or more ordered sequences of T portfolios. The portfolios of each sequence must be calculated from the future to the present, keeping the expected return at the desired level, which can be a function of time. A dynamic asset allocation strategy is to redo the calculations at each period, using new available information. If the time horizon tends to infinite, then the efficient frontier, in the average compound probability measure, will tend to only one point, given by the Kellys portfolio, whatever the risk measure is. To select one among several portfolio optimization models, it is necessary to compare their relative performances. The efficient frontier of each model must be plotted in its respective graph. As the weights of the assets of the portfolios on these curves are known, it is possible to plot all curves in the same graph. For a given expected return, the efficient portfolios of the models can be calculated, and the realized returns and their differences along a backtest can be compared.
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Análise de carteiras em tempo discreto / Discrete time portfolio analysisFernando Hideki Kato 14 April 2004 (has links)
Nesta dissertação, o modelo de seleção de carteiras de Markowitz será estendido com uma análise em tempo discreto e hipóteses mais realísticas. Um produto tensorial finito de densidades Erlang será usado para aproximar a densidade de probabilidade multivariada dos retornos discretos uniperiódicos de ativos dependentes. A Erlang é um caso particular da distribuição Gama. Uma mistura finita pode gerar densidades multimodais não-simétricas e o produto tensorial generaliza este conceito para dimensões maiores. Assumindo que a densidade multivariada foi independente e identicamente distribuída (i.i.d.) no passado, a aproximação pode ser calibrada com dados históricos usando o critério da máxima verossimilhança. Este é um problema de otimização em larga escala, mas com uma estrutura especial. Assumindo que esta densidade multivariada será i.i.d. no futuro, então a densidade dos retornos discretos de uma carteira de ativos com pesos não-negativos será uma mistura finita de densidades Erlang. O risco será calculado com a medida Downside Risk, que é convexa para determinados parâmetros, não é baseada em quantis, não causa a subestimação do risco e torna os problemas de otimização uni e multiperiódico convexos. O retorno discreto é uma variável aleatória multiplicativa ao longo do tempo. A distribuição multiperiódica dos retornos discretos de uma seqüência de T carteiras será uma mistura finita de distribuições Meijer G. Após uma mudança na medida de probabilidade para a composta média, é possível calcular o risco e o retorno, que levará à fronteira eficiente multiperiódica, na qual cada ponto representa uma ou mais seqüências ordenadas de T carteiras. As carteiras de cada seqüência devem ser calculadas do futuro para o presente, mantendo o retorno esperado no nível desejado, o qual pode ser função do tempo. Uma estratégia de alocação dinâmica de ativos é refazer os cálculos a cada período, usando as novas informações disponíveis. Se o horizonte de tempo tender a infinito, então a fronteira eficiente, na medida de probabilidade composta média, tenderá a um único ponto, dado pela carteira de Kelly, qualquer que seja a medida de risco. Para selecionar um dentre vários modelos de otimização de carteira, é necessário comparar seus desempenhos relativos. A fronteira eficiente de cada modelo deve ser traçada em seu respectivo gráfico. Como os pesos dos ativos das carteiras sobre estas curvas são conhecidos, é possível traçar todas as curvas em um mesmo gráfico. Para um dado retorno esperado, as carteiras eficientes dos modelos podem ser calculadas, e os retornos realizados e suas diferenças ao longo de um backtest podem ser comparados. / In this thesis, Markowitzs portfolio selection model will be extended by means of a discrete time analysis and more realistic hypotheses. A finite tensor product of Erlang densities will be used to approximate the multivariate probability density function of the single-period discrete returns of dependent assets. The Erlang is a particular case of the Gamma distribution. A finite mixture can generate multimodal asymmetric densities and the tensor product generalizes this concept to higher dimensions. Assuming that the multivariate density was independent and identically distributed (i.i.d.) in the past, the approximation can be calibrated with historical data using the maximum likelihood criterion. This is a large-scale optimization problem, but with a special structure. Assuming that this multivariate density will be i.i.d. in the future, then the density of the discrete returns of a portfolio of assets with nonnegative weights will be a finite mixture of Erlang densities. The risk will be calculated with the Downside Risk measure, which is convex for certain parameters, is not based on quantiles, does not cause risk underestimation and makes the single and multiperiod optimization problems convex. The discrete return is a multiplicative random variable along the time. The multiperiod distribution of the discrete returns of a sequence of T portfolios will be a finite mixture of Meijer G distributions. After a change of the distribution to the average compound, it is possible to calculate the risk and the return, which will lead to the multiperiod efficient frontier, where each point represents one or more ordered sequences of T portfolios. The portfolios of each sequence must be calculated from the future to the present, keeping the expected return at the desired level, which can be a function of time. A dynamic asset allocation strategy is to redo the calculations at each period, using new available information. If the time horizon tends to infinite, then the efficient frontier, in the average compound probability measure, will tend to only one point, given by the Kellys portfolio, whatever the risk measure is. To select one among several portfolio optimization models, it is necessary to compare their relative performances. The efficient frontier of each model must be plotted in its respective graph. As the weights of the assets of the portfolios on these curves are known, it is possible to plot all curves in the same graph. For a given expected return, the efficient portfolios of the models can be calculated, and the realized returns and their differences along a backtest can be compared.
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