Local cosmic string in generalised scalar tensor theory

A recent investigation shows that a local gauge string with a phenomenological energy momentum tensor, as prescribed by Vilenkin, is inconsistent in Brans-Dicke theory. In this work it has been shown that such a string is consistent in a more general scalar tensor theory where $\omega$ is function of the scalar field.A set of solutions of full nonlinear Einstein's equations for interior region of such a string are presented.Comment: 7 pages, latex format, minor changes according to referee's suggestions, revised version submitted in Phys.Rev.

Thermal fluctuations of a quantized massive scalar field in Rindler background

Thermal fluctuations for a massive scalar field in the Rindler wedge are obtained by applying the point-splitting procedure to the zero temperature Feynman propagator in a conical spacetime. Renormalization is implemented by removing the zero temperature contribution. It is shown that for a field of non vanishing mass the thermal fluctuations, when expressed in terms of the local temperature, do not have Minkowski form. As a by product, Minkowski vacuum fluctuations seen by an uniformly accelerated observer are determined and confronted with the literature.Comment: 10 pages; Latex fil

ANALYTICAL SOLUTION OF A 2D TRANSIENT HEAT CONDUCTION PROBLEM USING GREEN´S FUNCTIONS

Through the present work the authors determined the analytical solution of a transient two-dimensional heat conduction problem using Green’s Functions (GF). This method is very useful for solving cases where heat conduction is transient and whose boundary conditions vary with time. Boundary conditions of the problem in question, with rectangular geometry, are of the prescribed temperature type - prescribed flow in the direction x and prescribed flow - prescribed flow in the direction y, implying in the corresponding GF given by GX21Y22. The initial temperature of the space domain is assumed to be different from the prescribed temperature occurring at one of the boundaries along x. The temperature field solution of the two-dimensional problem was determined. The intrinsic verification of this solution was made by comparing the solution of a 1D problem. This was to consider the incident heat fluxes at y = 0 and y = 2b tending to zero, thus making the problem one-dimensional, with corresponding GF given by GX21. When comparing the results obtained in both cases, for a time of t = 1 s, it was seen that the temperature field of both was very similar, which validates the solution obtained for the 2D problem

USO DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA SELEÇÃO DE VARIÁVEIS PARA CLASSIFICAÇÃO EM BASES DE DADOS CONTAMINADAS POR RUÍDO BRANCO

Técnicas de indução de modelos podem ser usadas na tentativa de descobrir conhecimento em bases de dados, contudo, o requerimento relativo à complexidade da amostra pode inviabilizar a obtenção de resultados confiáveis. Uma forma de reduzir as exigências da complexidade da amostra é selecionar um subconjunto de variáveis. Este trabalho avalia como asserções de independência sobre as variáveis do domínio de aplicação afetam o desempenho dos métodos B2 e B4, baseados na Análise de Componentes Principais, na seleção de variáveis para indução de Redes Neurais Artificiais. A diferença no desempenho dos classificadores dada a presença ou ausência de informações de independências foi determinada em experimentos realizados sobre bases dados sintéticas e agrícolas

USO DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA SELEÇÃO DE VARIÁVEIS PARA CLASSIFICAÇÃO EM BASES DE DADOS CONTAMINADAS POR RUÍDO BRANCO

Técnicas de indução de modelos podem ser usadas na tentativa de descobrir conhecimento em bases de dados, contudo, o requerimento relativo à complexidade da amostra pode inviabilizar a obtenção de resultados confiáveis. Uma forma de reduzir as exigências da complexidade da amostra é selecionar um subconjunto de variáveis. Este trabalho avalia como asserções de independência sobre as variáveis do domínio de aplicação afetam o desempenho dos métodos B2 e B4, baseados na Análise de Componentes Principais, na seleção de variáveis para indução de Redes Neurais Artificiais. A diferença no desempenho dos classificadores dada a presença ou ausência de informações de independências foi determinada em experimentos realizados sobre bases dados sintéticas e agrícolas