3,160 research outputs found

    Can the "standard" unitarized Regge models describe the TOTEM data?

    Full text link
    The standard Regge poles are considered as inputs for two unitarization methods: eikonal and U-matrix. It is shown that only models with three input pomerons and two input odderons can describe the high energy data on pppp and pˉp\bar pp elastic scattering including the new data from Tevatron and LHC. However, it seems that the both considered models (eikonal and U-matrix) require a further modification (e.g., to explore nonlinear reggeon trajectories and/or nonexponential vertex functions) for a more satisfactory description of the data at 19.0 GeVs\leq \sqrt{s}\leq 7 TeV and 0.01 t\leq |t|\leq 14.2 GeV2^{2}.Comment: 11 pages, 7 figures, typos are corrected, minor corrections in the text, No changes in results and conclusion. To appear in EP

    Ideas of I. M. Sechenov in aviation and space medicine

    Get PDF
    The contributions I. M. Sechenov (19th century) made to modern physiology are described, including his studies on gases in the blood (O2 and CO2), and how these studies were the basic building blocks of current efforts in aviation and space medicine. Sechenov also studied hypokinesia, which is becoming important in long duration space flights

    INFLUENCE OF TANGENTIAL CUTTING FORCE ON A STRESS STATE OF GRINDING INSTRUMENT

    Get PDF
    Estimation of influence of tangential cutting force on a stress state of grinding instrument

    Impact analysis of TOTEM data at the LHC: black disk limit exceeded

    Full text link
    We discuss the profile of the impact--parameter dependent elastic scattering amplitude. Extraction of impact-parameter dependence from the dataset with inclusion of the experimental data on elastic scattering at the LHC energies helps to reveal the asymptotics of hadron interactions. Analysis of the data clearly indicates that the impact-parameter elastic scattering amplitude exceed the black disk limit at the LHC energy 7TeV and the inelastic overlap function reaches its maximum value at b>0b>0Comment: 5 pages, 5 figure

    АЛГОРИТМ АНАЛІЗУ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ РИЗИКІВ ПРИ НЕПОВНІЙ ІНФОРМАЦІЇ ПРО ЇХ ПАРАМЕТРИ

    Get PDF
    The risk analysis algorithms, which are offered by domestic scientists for Ukrainian farmers, are limited in use and are often obsolete. The situation in agriculture of Ukraine changes quickly enough –new agricultural machinery and new technologies appears, this requires a new management.At the same time, the use of approved decision support systems and risk analysis software systems tested in developed countries is not possible in Ukraine. This is due to the lack of accompanying information providing.The databases on factors influencing risk are absent both at the national level and at the regional level in Ukraine. Today, the creation of such databases does not solve the problem, as the necessary precondition of modern software systems for risk analysis is the availability of data covering significant time period.Thus, the problem of the development of algorithm for such an economic-mathematical model of information processing that would be able to work effectively under the condition of a lack of data on factors influencing risks needed for the effective use in the agricultural sector of Ukraine became a topical issue. The developed algorithm of the economic-mathematical model of the system of risk analysis involves the replenishment of the required amount of information by an expert in the field of agriculture and the subsequent automatic operation of the software complex.The factor of incompleteness of information complicates the work of decision support system, extends the time of information processing.In the course of the research it is suggested to use both the analytical approach and the simulation model for the formation of the algorithm. The appropriateness of choosing one or another method is determined by the availability of the required amount of reliable primary statistical information. Reducing the time of the task is facilitated by the formation of library working arrays, which is accumulated during the operation of the automatic risk analysis system.The pilot test of the suggested algorithm of the economic and mathematical model of the system for decision support and risk analysis for the cases of incomplete data on their parameters for Ukrainian farms, which grow grains and leguminous crops, allowed to get the first practical results. As a result of risk analysis the biggest risk for farms which grow grains and leguminous crops is identified, namely, the reduction of sales volumes, while the smallest risk, the impact of which was overestimated by scientists before, is a reduction in the price for products of these farms. Thus, the efficiency of the proposed algorithm of decision support system is proved.Алгоритмы анализа рисков, предложенные отечественным учеными для украинских агропроизводителей имеют ограниченное применение и, часто, являются морально устаревшими. А ситуация в сельском хозяйстве Украины изменяется достаточно быстро – приходят новая техника и новые технологии, которые требуют нового менеджмента, в частности, анализа рисков. В то же время, использование апробированных в развитых странах систем поддержки принятия решений и программных комплексов анализа рисков в Украине является невозможным. Это обусловлено отсутствием сопутствующего информационного обеспечения. Базы данных по факторам, которые влияют на риск в Украине отсутствуют как на общегосударственном, так и на региональном уровне. Создание сегодня таких баз данных не разрешает проблему, поскольку условием работы современных западных программных комплексов анализа рисков является наличие данных за значительные промежутки времени.В ходе исследования для формирования алгоритма предложено применять как аналитический подход, так и метод имитационного моделирования. Показателем целесообразности выбора того или другого метода является наличие необходимого объема достоверной первичной статистической информации.Пилотное испытание предложенного алгоритма экономико-математической модели системы поддержки принятия решений и анализа рисков при неполных данных по их параметрам для фермерских хозяйств Украины, которые выращивают зерновые и зернобобовые культуры, позволило получить первые практические результаты. В результате анализа рисков указано на наибольший риск для фермерских хозяйств, которые выращивают зерновые и зернобобовые культуры, а именно на уменьшение объемов реализации продукции, и на наименьший риск, влияние которого практиками к получению результатов анализа рисков преувеличивалось – это уменьшение цены на продукцию указанных фермерских хозяйств. Таким образом, доказана эффективность предложенного алгоритма системы поддержки принятия решений.Алгоритми аналізу ризиків, запропоновані вітчизняним вченими для українських агровиробників мають обмежене застосування і є, часто-густо, застарілими. А ситуація в сільському господарстві України змінюється досить швидко – приходять нова техніки і нові технології, які вимагають нового менеджменту, зокрема, аналізу ризиків.У той же час, використання апробованих в розвинених країнах систем підтримки прийняття рішень та програмних комплексів аналізу ризиків в Україні є неможливим. Це обумовлено відсутністю супроводжувального інформаційного забезпечення. Бази даних за факторами, що впливають на ризик, в Україні відсутні як на загальнодержавному рівні, так і на регіональному рівні. Створення сьогодні таких баз даних не вирішує проблеми, оскільки умовою роботи сучасних західних програмних комплексів аналізу ризиків є наявність даних за значні проміжки часу.Тому стала актуальною проблема розробки алгоритму  такої економіко-математичної моделі обробки  інформації, яка б могла ефективно працювати при умові нестачі даних по факторам впливу на ризики для використання в сільськогосподарській галузі України.Розроблений алгоритм економіко-математичної моделі системи аналізу ризиків передбачає поповнення потрібного обсягу інформації експертом в галузі сільського господарства і подальшу  автоматичну роботу програмного комплексу.Фактор неповноти інформації ускладнює роботу системи підтримки прийняття рішень, подовжує час обробки інформації.В ході дослідження для формування алгоритму запропоновано застосовувати як аналітичний підхід, так і метод імітаційного моделювання. Покажчиком доцільності вибору того чи іншого методу є наявність потрібного обсягу достовірної первинної статистичної інформації.Зменшення часу виконання задачі полегшується формуванням бібліотеки робочих масивів, яка накопичується під час роботи автоматичної системи аналізу ризиків.Пілотне випробування запропонованого алгоритму економіко-математичної моделі  системи підтримки прийняття рішень та аналізу ризиків за неповних даних по їх параметрах для фермерських господарств України, що вирощують зернові та зернобобові культури, дозволило отримати перші практичні результати.За результатами аналізу ризиків вказано на найбільший ризик для фермерських господарств, що вирощують зернові та зернобобові культури, а саме на зменшення обсягів реалізації продукції і на найменший ризик, вплив якого практиками до отримання результатів аналізу ризиків перебільшувався – це зменшення ціни на продукцію вказаних фермерських господарств.Таким чином, доведено ефективність запропонованого алгоритму системи підтримки прийняття рішень
    corecore