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J-GLOBAL ID：201702267222047772   整理番号：17A1029378

大規模線形時不変ネットワークの可試験性解析のための高速アルゴリズム【Powered by NICT】

A Fast Algorithm for Testability Analysis of Large Linear Time-Invariant Networks

著者 (4件)： Fontana Giuseppe (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy) ,  Luchetta Antonio (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy) ,  Manetti Stefano (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy) ,  Piccirilli Maria Cristina (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 1: Regular Papers  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 1: Regular Papers)
巻： 64  号： 6  ページ： 1564-1575  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0226B  ISSN： 1549-8328  CODEN： ITCSCH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 試験可能性解析は故障診断とパラメータ同定問題の可解性の程度を評価することを目的としている。アナログ線形時不変回路に関する限り,完全に数値的なまたは記号のいずれか技術に予測され,様々なアプローチがそのような目的のために過去に提案されている。しかし,前者は丸め誤差の影響が重症であるが,回路規模が大きくなるに従って後者すぐには容認できないほどは時間がかかり過ぎる。本論文では,新しいアルゴリズムを,記号技術に頼る完全に回避する,言及した関連する欠点を克服する記述であり,同じ時間では,以前提案した完全数値法によって提示された計算課題を劇的に減少した。このようなアルゴリズムはいかに多数の及びどのパラメータが診断または同定できるに関する情報を提供し,直接的に完全に自動化された可試験性解析のためのソフトウェアに翻訳され,について概説した。に基づいているアルゴリズムの前述の注目すべき特徴は,問題のソフトウェアを与える非常に大規模ネットワークの可試験性解析のための有用な道具,以前提案した計算機プログラム,一般的にそのようなタスクをできないとは対照的である。アルゴリズムとそのソフトウェアの対応物の両方の適用の例を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *可試験性 ,  ソフトウェア ,  *線形性 ,  *高速アルゴリズム ,  アナログ系 ,  *不変性 ,  *アルゴリズム ,  故障診断 ,  計算機プログラム ,  *ネットワーク ,  自動化
準シソーラス用語： 大規模ネットワーク ,  丸め誤差 ,  決定可能性 ,  パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  増幅回路  (NC05040U) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  線形 ,  不変 ,  可試験性 ,  解析 ,  高速アルゴリズム