Matrix D-Tree Method and Its Application for Symbolic Analysis of Linear Periodically Time-Variable Circuits in Frequency Domain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the time of solving such SSLAR was reduced by using one of subcircuit methods, namely, topological d-tree method. The existing d-tree method is used for circuits with constant parameters; therefore, this paper proposes its modification under the name Matrix d-tree method that is extended to circuits with variable parameters. This involves the use of the notion of parametric matrix model y = 1/r, g = 1/L, and C of variables and constant elements of parametric circuit. The d-tree method, both ordinary and matrix, provide a near-optimal taking out of similar terms in formed expressions. This result in a significant reduction of time required for their formation, decrease of the memory size required and the high operation speed of symbolic d-tree method as a whole. This leads to a significant extension of circuits admissible for analysis in terms of their complexity. The analysis of simulation of periodically time-variable ladder circuits presented in this paper has shown a significant increase of admissible complexity of circuits using the matrix d-tree method as compared with the use of standard tools of MATLAB. This fact makes it possible to materially extend the application scope of FS-method in problems of statistical investigations or optimization of electronic devices that are simulated by linear periodically time-variable circuits.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle