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&

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

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

Моделювання та візуалізація узагальнених задач про потоки мінімальної вартості

Modeling the minimal cost flows is, really, the research on the models of any type or principle of operation of all communications, natural or artificial, by which network flows are transmitted or must be transmitted in such a way that the total costs for the movement of energy, funds or resources, were the least. So the core of the mathematical and computing instruments of network optimization is the model of the fundamental problem of minimum cost flow (MCF) in its various versions, statements and applications. Usually the implementation of these models requires serious efforts and costs associated with the use of special software and language tools.Some examples of solving generalized MSF problems on accessible technology of spreadsheet op-timization modeling are given.In these examples it has been proved the possibility of studying complicated statements of the problem of minimum cost flows, in particular, in the K-product version, taking into account specific costs (resources, resources, time) in nodes. This opportunity opens the way for the development of specialized software for transport and logistics services for optimal management solutions to meet customer orders.Моделювання потоків мінімальної вартості — це, фактично, дослідження на моделях будь-якого типу чи принципу дії усіх комунікацій, природних або штучних, якими передаються чи мають передаватися мережеві потоки таким чином, аби сукупні витрати на їхні рух енергії, коштів чи ресурсів були як найменшими. Саме тому ядром математичного і обчислювального апарату мережевої оптимізації є модель фундаментальної задачі про потоки мінімальної вартості (Minimum Cost Flow, MCF) у різноманітних її версіях, постановках і застосуваннях. Зазвичай реалізація цих моделей вимагає серйозних зусиль і витрат, що пов’язані із застосуванням спеціальних програмних і мовних засобів. Наведено приклади розв’язання узагальнених задач MSF за доступною технологією електронно-табличного оптимізаційного моделювання

Оцінювання альтернативних проектних рішень за оптимізаційною методологією DEA в Excel

In project management, the portfolio is formed by sequential objective selection among a given set of projects as a homogeneous objects, each of which is characterized by a set of identical input and output in the specified measurements, dividing the population into two classes , namely, the leaders and outsiders. Multi-step evaluation process being a subdividing of given set of similar objects with the updated I/O into two independent classes is completed, if necessary, by the definition of a single winner. Methodology DEA, used for such division, is characterized by objectivity evaluation process of func-tional efficiency of objects, because each of them uses its own best ratios of I/O with respect to similar relationships of all objects. Methods of estimating the application based on mathematical optimization tool unit, which is implemented as a software module in Excel and automatically operates as active spreadsheet template. Fig.: 3. Refs: 3 titles.В управлении проектами портфель формируют путем последовательного объективного отбора среди заданной совокупности проектов как однородных объектов, каждый из которых характеризуется наборами идентичных входов и выходов в определенных измерениях, делением совокупности на два класса — лидеров и аутсайдеров. Многоэтапный процесс оценивания — последовательное деление заданного множества однородных объектов с обновленными входами/выходами на два независимых класса — завершается, при необходимости, определением единого победителя. Методология DEA, применяемая для такого деления, характеризуется объективностью процесса оценки функциональной эффективности объектов, поскольку каждый из них наилучшим образом применяет собственные показатели отношения выходы/входы относительно аналогичных отношений всех объектов. Методика оценки основана на применении инструментального аппарата математической оптимизации, который реализован в виде программного модуля в среде Excel и автоматически действует в рабочей электронной таблице-шаблоне. Ил.: 3. Библиогр.: 3 наим.В управлінні проектами портфель формують шляхом послідовного об’єктивного відбору серед заданої сукупності проектів як однорідних об’єктів, кожен з яких характеризується наборами ідентичних входів і виходів у певних вимірах, діленням сукупності на два класи — лідерів та аутсайдерів. Багатоетапний процес оцінювання — послідовне ділення заданої множини однорідних об’єктів з оновленими входами/виходами на два незалежних класи — завершується, за необхідності, визначенням єдиного переможця. Методологія DEA, що застосована для такого ділення, характеризується об’єктивністю процесу оцінювання функціональної ефективності об’єктів, бо кожен з них найкращим чином застосовує власні показники відношення виходи/входи відносно аналогічних відношень усіх інших об’єктів. Методика оцінювання базується на застосуванні інструментального апарату математичної оптимізації, що реалізований у вигляді програмного модуля в середовищі Excel й автоматично діє у робочій електронній таблиці-шаблоні

Physical aging and the creep behavior of acrylic bone cements

The creep deformation of two acrylic bone cements, Palacos (R) R+G and SmartSet (R) GHV, was investigated for different physical aging times ranging from 45 min to 2 1/2 years. The experiments were carried out in a three-point-bending set-up in 37 degrees C Ringer's solution applying 10 MPa or 25 MPa creep loads. Both bone cements exhibit a significant decrease of their creep compliance with increasing physical aging time. The experimental data were analyzed with a creep law discussed in the context of physical aging by Struik, and a modified Burgers' model which can be used to separate the strain response of the bone cements into an elastic, a visco-elastic and a creep component. The creep behavior of the bone cements could be described essentially with only one parameter of Struilk's creep law. The analysis with the modified Burgers' model showed that physical aging influences all model parameters which are directly related to the mobility of the polymer chains. The effect of physical aging should be taken into account particularly if the mechanical performance of bone cements shortly after curing is investigated