Role of resonances in rho^0 -> pi^+ pi^- gamma

We study the effect of the sigma(600) and a_1(1260) resonances in the rho^0 -> pi^+ pi^- gamma decay, within the meson dominance model. Major effects are driven by the mass and width parameters of the sigma(600), and the usually neglected contribution of the a_1(1260), although small by itself, may become sizable through its interference with pion bremsstrahlung, and the proper relative sign can favor the central value of the experimental branching ratio. We present a procedure, using the gauge invariant structure of the resonant amplitudes, to kinematically enhance the resonant effects in the angular and energy distribution of the photon. We also elaborate on the coupling constants involved.Comment: 5 pages, 5 figures, accepted for publication in PR

The benefits of active portfolio management. A reform proposal to Michoacan State’s Public Pension Fund Office

El presente artículo estudia el contexto legal y administrativo de uno de los fondos de pensiones de beneficio definido políticamente más relevantes en México, la Dirección de Pensiones Civiles del Estado de Michoacán. Como consecuencia de esto, se hace la propuesta de una política, estructura y proceso de gestión activa de carteras para su reserva técnica. Para probar la pertinencia de la propuesta, se realizó una simulación de eventos discretos con tres tipos de matrices de covarianzas, empleando el modelo Markowitz- Tobin-Sharpe-Lintner. Los resultados demuestran que se superan los objetivos actuariales planteados y se logra incrementar, como consecuencia, el periodo de suficiencia financiera del plan de pensiones

Enhancing portfolio performance and VIX futures trading timing with markov-switching GARCH models

In the present paper, we test the use of Markov-Switching (MS) models with time-fixed or Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) variances. This, to enhance the performance of a U.S. dollar-based portfolio that invest in the S&P 500 (SP500) stock index, the 3-month U.S. Treasury-bill (T-BILL) or the 1-month volatility index (VIX) futures. For the investment algorithm, we propose the use of two and three-regime, Gaussian and t-Student, MS and MS-GARCH models. This is done to forecast the probability of high volatility episodes in the SP500 and to determine the investment level in each asset. To test the algorithm, we simulated 8 portfolios that invested in these three assets, in a weekly basis from 23 December 2005 to 14 August 2020. Our results suggest that the use of MS and MS-GARCH models and VIX futures leads the simulated portfolio to outperform a buy and hold strategy in the SP500. Also, we found that this result holds only in high and extreme volatility periods. As a recommendation for practitioners, we found that our investment algorithm must be used only by institutional investors, given the impact of stock trading fees.This research was funded by the Coordinación de la Investigación Científica at Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo and by the Instituto Politécnico Naciona

New superintegrable models with position-dependent mass from Bertrand's Theorem on curved spaces

A generalized version of Bertrand's theorem on spherically symmetric curved spaces is presented. This result is based on the classification of (3+1)-dimensional (Lorentzian) Bertrand spacetimes, that gives rise to two families of Hamiltonian systems defined on certain 3-dimensional (Riemannian) spaces. These two systems are shown to be either the Kepler or the oscillator potentials on the corresponding Bertrand spaces, and both of them are maximally superintegrable. Afterwards, the relationship between such Bertrand Hamiltonians and position-dependent mass systems is explicitly established. These results are illustrated through the example of a superintegrable (nonlinear) oscillator on a Bertrand-Darboux space, whose quantization and physical features are also briefly addressed.Comment: 13 pages; based in the contribution to the 28th International Colloquium on Group Theoretical Methods in Physics, Northumbria University (U.K.), 26-30th July 201

COMPARACIÓN DE RENTABILIDAD DEL SÉSAMO (Sesomum indicum L.) ENTRE FINCAS DE INDÍGENAS Y DE LATINOS - PARAGUAYOS EN EL DEPARTAMENTO DE BOQUERÓN

Para realizar la comparación de rentabilidad de sésamo en la zona sur del Departamento de Boquerón, Paraguay fue necesaria la selección de las fincas de indígenas y de latinos -paraguayos que se dedican a la producción de sésamo. Para ello se extrajeron 10 muestras de productores indígenas y 3 de latinos, a los cuales se aplicó la encuesta dirigida para la recolección de datos. El estudio se realizó utilizando los datos de la campaña agrícola 2006/07. Se recopilaron informaciones sobre los costos de producción y productividad para determinar las rentabilidades. La producción de sésamo por parte de los latinos-paraguayos presenta menores costos que la producción de los indígenas en alrededor de 12% por cada unidad de superficie. La actividad que mayor participación tuvo entre los componentes del costo total fue la operación de cosecha. La productividad promedio por unidad de superficie es de 484 kg/ha para los productores latinos - paraguayos y de 403 kg/ha para los productores indígenas de la zona. La rentabilidad de sésamo en fincas de productores latinos- paraguayos es mayor en comparación a la rentabilidad de los productores indígenas en la zafra en estudio, ésta se traduce en 66,62% para los productores latinos en contra de 34,61 % obtenida por productores indígenas encuestados.

COMPORTAMIENTO AGRONÓMICO DEL MAÍZ DULCE, ZEA MAYS L. VAR. SACCHARATA, EN CINCO DENSIDADES DE PLANTACIÓN.

El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de las distancias: 0,15; 0,20; 0,25; 0,30 y 0,35 m entre plantas, sobre el rendimiento y algunas características del desarrollo vegetativo del maíz dulce, variedad Brigth Jean. La distancia entre hileras para todos los tratamientos fue de 0,90 m, lo que permitió obtener densidades poblacionales de 74.074; 55.555; 44.444; 37.036 y 31.746 plantas/ha. El experimento fue conducido en el Centro Hortifrutícola de la Facultad de Ciencias Agrarias – Universidad Nacional de Asunción, San Lorenzo, Paraguay, entre los meses de Febrero y Abril de 2007, en un suelo clasificado como Ultizol. El control de malezas se realizó en forma periódica y manual. El riego utilizado fue con cintas perforadas de baja presión, las cuales fueron colocadas en cada línea de plantación. El diseño estadístico adoptado fue Completamente al azar con cinco repeticiones. Los datos obtenidos fueron sometidos al análisis de varianza y las medias comparadas por el test de Tukey y en algunos casos se efectúo el análisis de regresión. Los resultados indican que las distancias entre plantas no afectaron las características del desarrollo vegetativo como altura y número de hojas por planta, sin embargo, el aumento de la densidad poblacional reduce el diámetro del tallo. El peso y diámetro de espigas fue superior con los tratamientos de 0,25 y 0,30 m entre plantas. A pesar de existir diferencias en el peso de espigas, la calidad de las mismas en todos los tratamientos fue adecuada para la comercialización en forma fresca. La productividad de espigas fue proporcional a la densidad poblacional

Niveles de grano de soya integral tostado en dietas para codornices japonesas (Coturnix coturnix japonica) en fase inicial de postura

A research was conducted with the objective to evaluate different levels of toasted whole soybean on eggs production and egg quality on an initial laying phase. It was a total 250 birds, used in completely randomized experimental design with five treatments and five replicates and ten birds for repetition. The treatments were five diets with 0, 5, 10, 15 and 20% of grain soybean whole toasted. The experimental phase was of 84 days. The results were egg production 60, 58, 54, 57 y 54%; egg weight 10.5, 10.7, 10.5, 10.4 and 10.4; feed intake daily 24.2, 23.8, 23.9, 23.0 and 24.9; feed conversion (kg diet/kg egg 3.84, 3.83, 4.21, 3.88 and 4,43; kg diet/dozen eggs 0.484, 0.492, 0.531, 0.484 and 0.453; shell thickness 0.17, 0.16, 0.17, 0.18 and 0.17; specific gravity 1.072, 1.071, 1.073, 1.070 and 1.071; Haugh units 93.11, 91.37, 93.25, 91.73 and 92.28 for de 0, 5, 10, 15 and 20% of grain soybean whole toasted. The results showed no significant differences between treatments for production characteristics and eggshell quality. Results obtained indicate that toasted whole soybean can be including in initial laying diets of Japanese quails up to 20%.Este trabajo fue realizado con el objetivo de evaluar el efecto de la inclusión de grano de soya integral tostado en la ración para codornices japonesas en la fase inicial de postura. Fueron utilizadas 250 aves distribuidas en un diseño experimental completamente al azar, con cinco tratamientos, cinco repeticiones y 10 aves por repetición. Los tratamientos estaban constituidos por cinco raciones con 0, 5, 10, 15 y 20% de inclusión de grano de soya integral tostado. La fase experimental tuvo una duración de 84 días. Los resultados obtenidos fueron: Producción de huevos 60, 58, 54, 57 y 54%; peso del huevo 10.5, 10.7, 10.5, 10.4 y 10.4; consumo diario de ración 24.2, 23.8, 23.9, 23.0 y 24.9; Conversión alimenticia (kg de ración/kg de huevo 3.84, 3.83, 4.21, 3.88, 4,43; kg de ración/docena de huevos 0.484, 0.492, 0.531, 0.484 y 0.453; grosor de la cáscara 0.17, 0.16, 0.17, 0.18 y 0.17; peso específico 1.072, 1.071, 1.073, 1.070 y 1.071; Unidades Haugh 93.11, 91.37, 93.25, 91.73 y 92.28 respectivamente para los niveles de inclusión de 0, 5, 10, 15 y 20% de grano de soya integral tostado respectivamente. Los resultados no arrojaron diferencias significativas entre los tratamientos para las variables zootécnicas ni para las características del huevo. En conclusión, el grano de soya puede ser incluido hasta en 20% en raciones para codornices japonesas en la fase inicial de postura

ESTUDIO DE GERMINACION DE SEMILLAS DE Pongamia pinnata(L.) Pierre.

El estudio tuvo como objetivo evaluar el porcentaje y la velocidad de germinación de semillas dePongamiapinnata(L.) Pierre en diferentes tipos de sustrato, tamaño de maceta y frecuencia de riego. Se realizó en el Vivero de la Carrera de Ingeniería Forestal de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Asunción, aplicando el diseño factorial 3 x 3 con delineamiento de bloques al azar, siendo los bloques conformados por la frecuencia de riego y los factores la composición de sustrato y el tamaño de maceta. Los parámetros evaluados fueron día de inicio y porcentaje de germinación. Si bien estadísticamente no hubieron diferencias significativas en el día de inicio de la germinación, el porcentaje fue más elevado bajo el riego día de por medio. Durante el experimento se realizaron observaciones fitosanitarias de las semillas, registrándose ataques de insectos del géneroTriboliumy larva de la familiaCurculionidae, además de hongos comoAspergillussp.,Fusarium sp.,Chaetomium sp., y un Azcomycete

Exploring deep learning for complex trait genomic prediction in polyploid outcrossing species

Genomic prediction (GP) is the procedure whereby the genetic merits of untested candidates are predicted using genome wide marker information. Although numerous examples of GP exist in plants and animals, applications to polyploid organisms are still scarce, partly due to limited genome resources and the complexity of this system. Deep learning (DL) techniques comprise a heterogeneous collection of machine learning algorithms that have excelled at many prediction tasks. A potential advantage of DL for GP over standard linear model methods is that DL can potentially take into account all genetic interactions, including dominance and epistasis, which are expected to be of special relevance in most polyploids. In this study, we evaluated the predictive accuracy of linear and DL techniques in two important small fruits or berries: strawberry and blueberry. The two datasets contained a total of 1,358 allopolyploid strawberry (2n=8x=112) and 1,802 autopolyploid blueberry (2n=4x=48) individuals, genotyped for 9,908 and 73,045 single nucleotide polymorphism (SNP) markers, respectively, and phenotyped for five agronomic traits each. DL depends on numerous parameters that influence performance and optimizing hyperparameter values can be a critical step. Here we show that interactions between hyperparameter combinations should be expected and that the number of convolutional filters and regularization in the first layers can have an important effect on model performance. In terms of genomic prediction, we did not find an advantage of DL over linear model methods, except when the epistasis component was important. Linear Bayesian models were better than convolutional neural networks for the full additive architecture, whereas the opposite was observed under strong epistasis. However, by using a parameterization capable of taking into account these non-linear effects, Bayesian linear models can match or exceed the predictive accuracy of DL. A semiautomatic implementation of the DL pipeline is available at https://github.com/lauzingaretti/deepGP/

Exploring deep learning for complex trait genomic prediction in polyploid outcrossing species

Genomic prediction (GP) is the procedure whereby the genetic merits of untested candidates are predicted using genome wide marker information. Although numerous examples of GP exist in plants and animals, applications to polyploid organisms are still scarce, partly due to limited genome resources and the complexity of this system. Deep learning (DL) techniques comprise a heterogeneous collection of machine learning algorithms that have excelled at many prediction tasks. A potential advantage of DL for GP over standard linear model methods is that DL can potentially take into account all genetic interactions, including dominance and epistasis, which are expected to be of special relevance in most polyploids. In this study, we evaluated the predictive accuracy of linear and DL techniques in two important small fruits or berries: strawberry and blueberry. The two datasets contained a total of 1,358 allopolyploid strawberry (2n=8x=112) and 1,802 autopolyploid blueberry (2n=4x=48) individuals, genotyped for 9,908 and 73,045 single nucleotide polymorphism (SNP) markers, respectively, and phenotyped for five agronomic traits each. DL depends on numerous parameters that influence performance and optimizing hyperparameter values can be a critical step. Here we show that interactions between hyperparameter combinations should be expected and that the number of convolutional filters and regularization in the first layers can have an important effect on model performance. In terms of genomic prediction, we did not find an advantage of DL over linear model methods, except when the epistasis component was important. Linear Bayesian models were better than convolutional neural networks for the full additive architecture, whereas the opposite was observed under strong epistasis. However, by using a parameterization capable of taking into account these non-linear effects, Bayesian linear models can match or exceed the predictive accuracy of DL. A semiautomatic implementation of the DL pipeline is available at https://github.com/lauzingaretti/deepGP/.info:eu-repo/semantics/publishedVersio