Differential-Algebraic Equations and Beyond: From Smooth to Nonsmooth Constrained Dynamical Systems

The present article presents a summarizing view at differential-algebraic equations (DAEs) and analyzes how new application fields and corresponding mathematical models lead to innovations both in theory and in numerical analysis for this problem class. Recent numerical methods for nonsmooth dynamical systems subject to unilateral contact and friction illustrate the topicality of this development.Comment: Preprint of Book Chapte

Programming Not Only by Example

In recent years, there has been tremendous progress in automated synthesis techniques that are able to automatically generate code based on some intent expressed by the programmer. A major challenge for the adoption of synthesis remains in having the programmer communicate their intent. When the expressed intent is coarse-grained (for example, restriction on the expected type of an expression), the synthesizer often produces a long list of results for the programmer to choose from, shifting the heavy-lifting to the user. An alternative approach, successfully used in end-user synthesis is programming by example (PBE), where the user leverages examples to interactively and iteratively refine the intent. However, using only examples is not expressive enough for programmers, who can observe the generated program and refine the intent by directly relating to parts of the generated program. We present a novel approach to interacting with a synthesizer using a granular interaction model. Our approach employs a rich interaction model where (i) the synthesizer decorates a candidate program with debug information that assists in understanding the program and identifying good or bad parts, and (ii) the user is allowed to provide feedback not only on the expected output of a program, but also on the underlying program itself. That is, when the user identifies a program as (partially) correct or incorrect, they can also explicitly indicate the good or bad parts, to allow the synthesizer to accept or discard parts of the program instead of discarding the program as a whole. We show the value of our approach in a controlled user study. Our study shows that participants have strong preference to using granular feedback instead of examples, and are able to provide granular feedback much faster

Kompetensi pembimbing syarikat bertauliah Sistem Latihan Dual Nasional (SLDN)

Sistem Latihan Dual Nasional (SLDN) merupakan satu sistem latihan dan usahasama antara sektor awam dan sektor swasta dilaksanakan untuk melahirkan tenaga mahir k-worker selari dengan keperluan industri masa kini untuk membangunkan ekonomi negara. Pihak kerajaan dan syarikat swasta menaja pekerja pilihan mereka sebagai pelatih dalam sistem latihan ini bagi mempertingkatkan kebolehan pekerja mereka. Selain itu, pelatih juga terdiri daripada pelajar yang tidak dapat melanjutkan pelajaran ke mana-mana institusi pengajian tinggi awam mahupun swasta. Sistem ini menjalankan pendekatan day release iaitu pelatih menjalani latihan selama empat hari di industri dan satu hari di institusi latihan atau block release iaitu pelatih menjalani latihan kemahiran di industri empat bulan dan satu bulan di institusi latihan mengikut kesesuaian industri tersebut. Kajian berbentuk deskriptif dijalankan untuk melihat melihat tahap kompetensi pembimbing SLDN. Selain itu juga, kajian ini dijalankan bagi melihat perbezaan terhadap tahap pengetahuan, kemahiran dan sikap pembimbing SLDN berdasarkan jantina. Kajian ini juga dibuat bagi menentukan hubungan kompetensi pembimbing berdasarkan pengalaman bekerja. Penyelidikan tinjauan deskriptif ini menggunakan borang soal selidik sebagai instrumen kajian berskala Likert. Seramai 84 orang responden yang terdiri daripada pembimbing syarikat bertauliah SLDN terlibat di dalam kajian ini. Data dianalisis menggunakan SPSS versi 16.0. Hasil analisis mendapati pembimbing mempunyai pengetahuan yang tinggi di samping kemahiran dan sikap. Keputusan inferensi pula menunjukkan tidak terdapat perbezaan antara tahap pengetahuan, kemahiran dan sikap pembimbing berdasarkan jantina manakala analisis korelasi Pearson menunjukkan tidak terdapat hubungan antara kompetensi pembimbing berdasarkan pengalaman bekerja

Kompetensi pembimbing syarikat bertauliah Sistem Latihan Dual Nasional (SLDN)

Sistem Latihan Dual Nasional (SLDN) merupakan satu sistem latihan dan usahasama antara sektor awam dan sektor swasta dilaksanakan untuk melahirkan tenaga mahir k-worker selari dengan keperluan industri masa kini untuk membangunkan ekonomi negara. Pihak kerajaan dan syarikat swasta menaja pekerja pilihan mereka sebagai pelatih dalam sistem latihan ini bagi mempertingkatkan kebolehan pekerja mereka. Selain itu, pelatih juga terdiri daripada pelajar yang tidak dapat melanjutkan pelajaran ke mana-mana institusi pengajian tinggi awam mahupun swasta. Sistem ini menjalankan pendekatan day release iaitu pelatih menjalani latihan selama empat hari di industri dan satu hari di institusi latihan atau block release iaitu pelatih menjalani latihan kemahiran di industri empat bulan dan satu bulan di institusi latihan mengikut kesesuaian industri tersebut. Kajian berbentuk deskriptif dijalankan untuk melihat melihat tahap kompetensi pembimbing SLDN. Selain itu juga, kajian ini dijalankan bagi melihat perbezaan terhadap tahap pengetahuan, kemahiran dan sikap pembimbing SLDN berdasarkan jantina. Kajian ini juga dibuat bagi menentukan hubungan kompetensi pembimbing berdasarkan pengalaman bekerja. Penyelidikan tinjauan deskriptif ini menggunakan borang soal selidik sebagai instrumen kajian berskala Likert. Seramai 84 orang responden yang terdiri daripada pembimbing syarikat bertauliah SLDN terlibat di dalam kajian ini. Data dianalisis menggunakan SPSS versi 16.0. Hasil analisis mendapati pembimbing mempunyai pengetahuan yang tinggi di samping kemahiran dan sikap. Keputusan inferensi pula menunjukkan tidak terdapat perbezaan antara tahap pengetahuan, kemahiran dan sikap pembimbing berdasarkan jantina manakala analisis korelasi Pearson menunjukkan tidak terdapat hubungan antara kompetensi pembimbing berdasarkan pengalaman bekerja

The GeoClaw software for depth-averaged flows with adaptive refinement

Many geophysical flow or wave propagation problems can be modeled with two-dimensional depth-averaged equations, of which the shallow water equations are the simplest example. We describe the GeoClaw software that has been designed to solve problems of this nature, consisting of open source Fortran programs together with Python tools for the user interface and flow visualization. This software uses high-resolution shock-capturing finite volume methods on logically rectangular grids, including latitude--longitude grids on the sphere. Dry states are handled automatically to model inundation. The code incorporates adaptive mesh refinement to allow the efficient solution of large-scale geophysical problems. Examples are given illustrating its use for modeling tsunamis, dam break problems, and storm surge. Documentation and download information is available at www.clawpack.org/geoclawComment: 18 pages, 11 figures, Animations and source code for some examples at http://www.clawpack.org/links/awr10 Significantly modified from original posting to incorporate suggestions of referee