Paschen-Back effect in the CrH molecule and its application for magnetic field measurements on stars, brown dwarfs, and hot exoplanets

We investigated the Paschen-Back effect in the (0,0) band of the A6{\Sigma}+-X6{\Sigma}+ system of the CrH molecule, and we examined its potential for estimating magnetic fields on stars and substellar objects, such as brown dwarfs and hot exoplanets. We carried out quantum mechanical calculations to obtain the energy level structure of the electronic-vibrational-rotational states considered both in the absence and in the presence of a magnetic field. Level mixing due to magnetic field perturbation (the Paschen-Back effect) was consistently taken into account. Then, we calculated frequencies and strengths of transitions between magnetic sublevels. Employing these results and solving numerically a set of the radiative transfer equations for polarized radiation, we calculated Stokes parameters for both the individual lines and the (0,0) band depending on the strength and orientation of the magnetic field. We demonstrate that magnetic splitting of the individual CrH lines shows a significant asymmetry due to the Paschen-Back effect already at 1 G field. This leads to a considerable signal in both circular and linear polarization, up to 30 percent at the magnetic field strength of more than 3 kG in early L dwarfs. The polarization does not cancel out completely even at very low spectral resolution and is seen as broad-band polarization of a few percent. Since the line asymmetry depends only on the magnetic field strength and not on the filling factor, CrH lines provide a very sensitive tool for direct measurement of the stellar magnetic fields on faint cool objects, such as brown dwarfs and hot Jupiters, observed with low spectral resolution.Comment: 11 pages, 6 figures, to be published in A&

Diseño y desarrollo de aplicaciones web (automatización, consulta a APIs) para el análisis de datos webométricos

[ES] Muchas de las bodegas de vinos españolas necesitan mejorar su posicionamiento web debido a que no tienen en cuenta el potencial de la web y a la cantidad de personas que pueden llegar. Por ello, mediante ciertos indicadores cibermétricos se realizará una línea temporal en la que se podrán observar las tendencias generalizadas de las prácticas de esas bodegas en cuanto a sus esfuerzos por mejorar su presencia en Internet. Para lograr este objetivo, en el siguiente trabajo se describirá el proceso de extracción de estos indicadores, el proceso de tratamiento de los mismos y finalmente el proceso de la visualización de los mismos. Una vez en mano todas las representaciones gráficas de los indicadores, se llegarían a las debidas conclusiones para describir la situación de las bodegas españolas a través de los indicadores analizados.[EN] Many of the Spanish wineries need to improve his website rankings because they do not take into account the potential of the web and the amount of people they can get. Therefore, using certain webometrics indicators will be performed a timeline in which you can observe widespread trends practices of those wineries in their efforts to improve their Internet presence. To achieve this goal, in the next job will be described the extraction process of those indicators, the treatment process of the same and finally the visualization process. Once in hand all graphical representations of the webometrics indicators, it would reach the appropriate conclusions to describe the situation of the Spanish wineries through the indicators analysed.Kuzmychov, S. (2016). Diseño y desarrollo de aplicaciones web (automatización, consulta a APIs) para el análisis de datos webométricos. http://hdl.handle.net/10251/71150.TFG

First Detection of a Strong Magnetic Field on a Bursty Brown Dwarf: Puzzle Solved

We report the first direct detection of a strong, 5 kG magnetic field on the surface of an active brown dwarf. LSR J1835+3259 is an M8.5 dwarf exhibiting transient radio and optical emission bursts modulated by fast rotation. We have detected the surface magnetic field as circularly polarized signatures in the 819 nm sodium lines when an active emission region faced the Earth. Modeling Stokes profiles of these lines reveals the effective temperature of 2800 K and log gravity acceleration of 4.5. These parameters place LSR J1835+3259 on evolutionary tracks as a young brown dwarf with the mass of 55$\pm$4 M$_{\rm J}$ and age of 22$\pm$4 Myr. Its magnetic field is at least 5.1 kG and covers at least 11% of the visible hemisphere. The active region topology recovered using line profile inversions comprises hot plasma loops with a vertical stratification of optical and radio emission sources. These loops rotate with the dwarf in and out of view causing periodic emission bursts. The magnetic field is detected at the base of the loops. This is the first time that we can quantitatively associate brown dwarf non-thermal bursts with a strong, 5 kG surface magnetic field and solve the puzzle of their driving mechanism. This is also the coolest known dwarf with such a strong surface magnetic field. The young age of LSR J1835+3259 implies that it may still maintain a disk, which may facilitate bursts via magnetospheric accretion, like in higher-mass T Tau-type stars. Our results pave a path toward magnetic studies of brown dwarfs and hot Jupiters.Comment: ApJ, in pres

Аналіз ризиків у мережевих моделях проектів засобами імітаційної оптимізації

The risk analysis object is a network model of a unique project, where the duration of the work is probabilistic in nature. The final parameters of the model are the risk assessment of the violation of the planned parameters in the course of the project being that duration or total costs. The parameters are calculated using the integrated technology of simulating optimization.Объект риск-анализа — сетевая модель уникального проекта, где продолжительности работ имеют вероятностную природу, конечные параметры модели — оценки рисков о нарушении запланированных параметров при осуществлении проекта: продолжительности или общих затрат, рассчитываются по интегрированной технологии имитационной оптимизации.Об’єкт ризик-аналізу — мережева модель унікального проекту, де тривалості робіт мають імовірнісну природу, кінцеві параметри моделі — оцінки ризиків щодо порушення запланованих параметрів при здійсненні проекту: тривалості чи загальних витрат, розраховуються за інтегрованою технологією імітаційної оптимізації. Новітня аналітична технологія імітаційної оптимізації для формування рішень поєднує можливість врахувати невизначений характер вхідних параметрів досліджуваного процесу, отримати аналітичну форму цільової функції з керованою процедурою вибору оптимального варіанта

Оптимізаційне електронно-табличне моделювання багатоцільових системних задач

An unique, being complicatedly organized, multidisciplinary system complex is considered as a coordinated of super-system with multilevel structure composed of different types of objects and groups with different local features, requirements and objectives, high complexity and total internal interactions individual components. At the stage of simulation of the super-system behaviour during any time interval where the local and generalized targets, requirements determined and provided the necessary resources there are applied specific analytical methods and tools for multi-target optimization of wide scale problems. Refs: 10 titles.Уникальный, сложно организованный, многодисциплинарный системный комплекс рассматривается как согласованная по многим требованиям и целям мегасистема, которая характеризуется многоуровневой структурой, составленной из многих разнородных объектов и их групп с различными локальными функциями, требованиями и целями, высокой сложностью общего и внутренних взаимодействий отдельных составляющих. На этапе моделирования поведения мегасистемы на любом временном промежутке, где определены локальные и обобщенные цели, основные требования и предусмотрены необходимые ресурсы, применяются специфические аналитические методы и средства многоцелевой оптимизации масштабных задач. Табл.: 1. Ил.: 3. Библиогр.: 10 наим.Унікальний, складно організований, багатодисциплінарний системний комплекс розглядається як узгоджена за багатьма вимогами та цілями мегасистема, що характеризується багаторівневою структурою, яка складена з багатьох різнорідних об’єктів і їхніх груп з різними локальними функціями, вимогами та цілями, високою складністю загальної і внутрішніх взаємодій окремих складових. На етапі моделювання поведінки мегасистеми на будь-якому часовому проміжку, де визначені локальні й узагальнені цілі, основні вимоги та передбачені необхідні ресурси, застосовуються специфічні аналітичні методи та засоби багатоцільової оптимізації масштабних задач

Оперативне прийняття рішень у нештатних ситуаціях: модель розкладу проекту за критерієм «час-вартість»

Object of modeling is a complex organized dynamical system whose operations are interconnected by technology in certain precedence relations where the standard (normal) regime maintains the stability times and resource plans. Arisen due to various reasons unexpected (emergency) situation compels of managers to made rational organizational solution in the form of a modified schedule with the existing constraints. To solve this common and challenging problem proposed an optimization model shows the result of solving this problem with Excel by standard computational tools. Refs: 6 titles.Объект моделирования — сложно организованная динамическая система, операции которой находятся между собой в определенных технологией отношениях предшествования, где в стандартном (штатном) режиме в рамках базового расписания поддерживаются стабильные временные и ресурсные планы. Возникшая в силу разных причин неожиданная (нештатная) ситуация вынуждает управленцев оперативно принимать к исполнению рациональное организационное решение в форме измененного календарного плана с учетом сложившихся ограничений. Для решения этой распространенной и непростой для реализации задачи предложена ее оптимизационная модель, приведен результат решения задачи в среде Excel с помощью стандартных вычислительных средств.Об’єкт моделювання — складно організована динамічна система, операції якої знаходяться між собою у визначених технологією відношеннях передування, де у стандартному (штатному) режимі в межах базового розкладу підтримуються стабільні часові й ресурсні плани. Неочікувана (нештатна) ситуація, що виникла з різних причин, змушує управлінців оперативно приймати до виконання раціональне організаційне рішення у формі зміненого календарного плану з урахуванням обмежень, що склалися. Для розв’язання цієї розповсюдженої і непростої для реалізації задачі запропоновано її оптимізаційну модель, наведено результат розв’язання задачі у середовищі Excel за допомогою стандартних обчислювальних засобів. Бібліогр.: 6 найм

Оптимізаційні моделі реконфігурації мережевих структур

It is proposed the optimization models of integrated problems of location service centers (servers) in a network structure with simultaneous allocation clients to servers, built in an accessible and powerful spreadsheet environment for the formation of organizational and management solutions and providing a flexible operation of the communication system through its reconfiguration namely by the definition of its renewed structure and functions.Предложены оптимизационные модели интегрированных задач размещения центров предоставления услуг (серверов) в сетевой структуре с одновременной привязкой клиентов к серверам, построенные в доступной и мощной среде электронных таблиц для формирования организационно-управленческих решений и обеспечения гибкого режима функционирования коммуникационной системы посредством ее реконфигурации — определения ее обновленной структуры и функций.Запропоновано оптимізаційні моделі інтегрованих задач розміщення центрів з надання послуг (серверів) у мережевій структурі з одночасною прив’язкою клієнтів до серверів, що побудовані в доступному та потужному середовищі електронних таблиць для формування організаційно-управлінських рішень і забезпечення гнучкого режиму функціонування комунікаційної системи шляхом її реконфігурації — визначення поновлених структури та функцій

Аналіз ризиків в організації, плануванні, виконанні та супроводженні НДДКР стандартними засобами імітаційного моделювання Excel

A characteristic feature of R&D is the forced consideration of conditions of uncertainty and risks at all stages of work, primarily in relation to the resource components of the projects: financial, material, personnel, etc. Therefore, it is not surprising that the tools of the analytical apparatus of simulation have emerged, developed and are actively used as an essential component of this field. These conditions significantly complicate the process of formation, discussion and decision-making of organizational decisions, because usually the scope of R&D concerns extremely responsible projects carried out within tight financial and time limits, a quick and approximate solution is almost the only acceptable option, obtained in the laboratory work-shop of the university, using standard tools.Using the what-if approach to risk analysis, we select values for the random variables and then compute the resulting values. Instead of manually selecting the values for the random variables, a Monte Carlo simulation randomly generates values for the random variables so that the values used reflect what we might observe in practice. A probability distribution describes the possible values of a random variable and the relative likelihood of the random variable realizing these values. The analyst can use historical data and knowledge of the random variable to specify the probability distribution for a random variable. As it is described in the following paragraphs, the model examined the random variables to identify probability distributions for the direct dates.To simulate our problems, values for the three random variables have been generated and the resulting profit has been computеd. Fig.: 8. Refs: 12 titles.Характерна специфіка НДДКР — вимушене врахування умов невизначеності та ризиків на усіх етапах виконання робіт, у першу чергу, щодо ресурсних складових проекту/програми: фінансових, матеріальних, кадрових тощо. Тому й не дивно, що інструментальні засоби аналітич-ного апарату імітаційного моделювання виникли, розробляються і активно використовуються як неодмінна складова цієї сфери. Вказані умови суттєво ускладнюють процеси формування, обговорення і прий-няття організаційних/управлінських рішень, бо зазвичай сфера НДДКР стосується надзвичайно відповідальних проектів, що здійснюються в жорстких фінансових і часових межах, швидкий і наближений розв’я-зок задачі є чи не єдиним прийнятним варіантом, який можна отримати в лабораторному практикумі ВНЗ, користуючись стандартними засобами Excel