Restrictions on the lifetime of sterile neutrinos from primordial nucleosynthesis

We analyze the influence of decaying sterile neutrinos with the masses in the range 1-140 MeV on the primordial Helium-4 abundance, explicitly solving the Boltzmann equations for all particle species, taking into account neutrino flavour oscillations, and paying special attention to systematic uncertainties. We show that the Helium abundance depends only on the sterile neutrino lifetime and not on the way the active-sterile mixing is distributed between flavours, and derive an upper bound on the lifetime. We also demonstrate that the recent results of Izotov & Thuan [arXiv:1001.4440], who find 2sigma higher than predicted by the standard primordial nucleosynthesis value of Helium-4 abundance, are consistent with the presence in the plasma of sterile neutrinos with the lifetime 0.01-2 seconds. The decay of these particles perturbs the spectra of (decoupled) neutrinos and heats photons, changing the ratio of neutrino to photon energy density, that can be interpreted as extra neutrino species at the recombination epoch.Comment: 17 pp. + Appendices. Analysis of deuterium bounds and more accurate account of CMB bounds on Helium-4 is added. Final version to appear in JCA

Эффективный алгоритм определения уровня полезных сигналов при расшифровке магнитных и вихретоковых дефектограмм

To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive testing of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectgrams) that come from the corresponding equipment is still an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks on defectograms. At the same time, under the conditions of significant volumes of incoming information, fast and efficient algorithms of data analysis are of most interest. This article is an addition to the previous article devoted to the problem of automatic determination of a threshold level of amplitudes of useful signals (from defects and structural elements of a railway track) during the analysis of defectograms (records) of magnetic and eddy current flaw detectors, which contains an algorithm for finding the threshold level of a rail noise and its theoretical justification with examples of its operation on several fragments of real magnetic and eddy current defectograms. The article presents a simple and effective implementation of the algorithm, which is successfully used in practice for the automatic analysis of magnetic and eddy current defectograms. Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы магнитной и вихретоковой дефектоскопии. Актуальной задачей по-прежнему остается автоматический анализ больших массивов данных (дефектограмм), которые поступают от соответствующего оборудования. Под анализом понимается процесс определения по дефектограммам наличия дефектных участков наряду с выявлением конструктивных элементов рельсового пути. При этом в условиях значительных объемов поступающей на обработку информации наибольший интерес представляют быстрые и эффективные алгоритмы анализа данных. Данная статья является дополнением к предыдущей статье авторов, посвященной задаче автоматического определения порогового уровня амплитуд полезных сигналов при расшифровке дефектограмм магнитных и вихретоковых дефектоскопов, в которой был предложен алгоритм нахождения порогового уровня шума рельсов с его теоретическим обоснованием, а также рассматривались примеры работы алгоритма на фрагментах реальных магнитных и вихретоковых дефектограмм. В настоящей статье приводится простая и эффективная реализация этого алгоритма, которая с успехом применяется на практике при автоматическом анализе магнитных и вихретоковых дефектограмм

Об определении уровня полезных сигналов при расшифровке магнитных и вихретоковых дефектограмм

To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive testing of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. The paper is devoted to the problem of automatic determination of a threshold level of amplitudes of useful signals (from defects and structural elements of a railway track) during the analysis of defectograms (records) of magnetic and eddy current flaw detectors. A signal is considered useful (and is subject to further analysis) if a deviation of its value from an average of all signals is at least twice the threshold noise level of rails. The probability of obtaining a signal from a section without structural elements (a rail noise signal) is characterized by the normal distribution law. Thus, the rule of three sigma can be used to calculate the threshold noise level. And a signal is useful if its amplitude deviation from a sample mean exceeds twice the threshold noise level. The paper proposes an algorithm for finding the threshold level of a rail noise and gives its theoretical justification, and it also examines examples of its operation on several fragments of real magnetic and eddy current defectograms. Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы магнитной и вихретоковой дефектоскопии. Статья посвящена задаче автоматического определения порогового уровня амплитуд полезных сигналов (от дефектов и конструктивных элементов рельсового пути) при расшифровке дефектограмм магнитных и вихретоковых дефектоскопов. Сигнал считается полезным (и подлежит дальнейшему анализу), если отклонение его значения от среднего значения всех сигналов как минимум в два раза превосходит пороговый уровень шума рельсов. Вероятность появления сигнала с некоторой амплитудой в бездефектных рельсах на участке без конструктивных элементов, т. е. являющегося рельсовым шумом, характеризуется законом нормального распределения. Таким образом, для вычисления порогового уровня шума может быть задействовано правило трех сигм. А удвоение порога шума дает уровень, превышение которого по амплитудному отклонению от выборочного среднего означает, что сигнал является полезным. В статье предлагается алгоритм нахождения порогового уровня шума рельсов и дается его теоретическое обоснование, а также рассматриваются примеры его работы на нескольких фрагментах реальных магнитных и вихретоковых дефектограмм.

Ultra-High Energy Neutrino Fluxes and Their Constraints

Applying our recently developed propagation code we review extragalactic neutrino fluxes above 10^{14} eV in various scenarios and how they are constrained by current data. We specifically identify scenarios in which the cosmogenic neutrino flux, produced by pion production of ultra high energy cosmic rays outside their sources, is considerably higher than the "Waxman-Bahcall bound". This is easy to achieve for sources with hard injection spectra and luminosities that were higher in the past. Such fluxes would significantly increase the chances to detect ultra-high energy neutrinos with experiments currently under construction or in the proposal stage.Comment: 11 pages, 15 figures, version published in Phys.Rev.

Применение нейронных сетей для распознавания конструктивных элементов рельсов на магнитных и вихретоковых дефектограммах

To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive test of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including magnetic and eddy current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectgrams) that come from the corresponding equipment is an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks on defectograms. This article is devoted to the problem of recognition of rail structural element images in magnetic and eddy current defectograms. Three classes of rail track structural elements are considered: 1) a bolted joint with straight or beveled connection of rails, 2) a butt weld of rails, and 3) an aluminothermic weld of rails. Images that cannot be assigned to these three classes are conditionally considered as defects and are placed in a separate fourth class. For image recognition of structural elements in defectograms a neural network is applied. The neural network is implemented by using the open library TensorFlow. To this purpose each selected (picked out) area of a defectogram is converted into a graphic image in a grayscale with size of 20 x 39 pixels.Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы магнитной и вихретоковой дефектоскопии. Актуальной задачей является автоматический анализ больших массивов данных (дефектограмм), которые поступают от соответствующего оборудования. Под анализом понимается процесс определения по дефектограммам наличия дефектных участков наряду с выявлением конструктивных элементов рельсового пути. Данная статья посвящена задаче распознавания образов конструктивных элементов железнодорожных рельсов по дефектограммам многоканальных магнитных и вихретоковых дефектоскопов. Рассматриваются три класса конструктивных элементов рельсового пути: 1) болтовой стык с прямым или скошенным соединением рельсов, 2) электроконтактная сварка рельсов и 3) алюмотермитная сварка рельсов. Образы, которые не могут быть отнесены к этим трем классам, условно считаются дефектами и выносятся в отдельный четвертый класс. Для распознавания образов конструктивных элементов на дефектограммах применяется нейронная сеть, реализованная в рамках открытой библиотеки TensorFlow. С этой целью каждая выделенная для анализа область дефектограммы преобразуется в графический образ в градации серого цвета размером 20 на 39 пикселей

Применение свёрточных нейронных сетей для распознавания длинных конструктивных элементов рельсов на вихретоковых дефектограммах

To ensure traffic safety of railway transport, non-destructive test of rails is regularly carried out by using various approaches and methods, including eddy-current flaw detection methods. An automatic analysis of large data sets (defectograms) that come from the corresponding equipment is an actual problem. The analysis means a process of determining the presence of defective sections along with identifying structural elements of railway tracks in defectograms. This article is devoted to the problem of recognizing images of long structural elements of rails in eddy-current defectograms. Two classes of rail track structural elements are considered: 1) rolling stock axle counters, 2) rail crossings. Long marks that cannot be assigned to these two classes are conditionally considered as defects and are placed in a separate third class. For image recognition of structural elements in defectograms a convolutional neural network is applied. The neural network is implemented by using the open library TensorFlow. To this purpose each selected (picked out) area of a defectogram is converted into a graphic image in a grayscale with size of 30 x 140 points.Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы вихретоковой дефектоскопии. Актуальной задачей является автоматический анализ больших массивов данных (дефектограмм), которые поступают от соответствующего оборудования. Под анализом понимается процесс определения по дефектограммам наличия дефектных участков наряду с выявлением конструктивных элементов рельсового пути. Данная статья посвящена задаче распознавания образов длинных конструктивных элементов железнодорожных рельсов по дефектограммам многоканальных вихретоковых дефектоскопов. Рассматриваются два класса конструктивных элементов рельсового пути: 1) счётчики осей подвижного состава, 2) пересечения рельсовых путей. Длинные отметки, которые не могут быть отнесены к этим двум классам, условно считаются дефектами и выносятся в отдельный третий класс. Для распознавания образов конструктивных элементов на дефектограммах применяется свёрточная нейронная сеть, реализованная в рамках открытой библиотеки TensorFlow. С этой целью каждая выделенная для анализа область дефектограммы преобразуется в графический образ в градации серого цвета размером 30 на 140 точек

A lower bound on the mass of Dark Matter particles

We discuss the bounds on the mass of Dark Matter (DM) particles, coming from the analysis of DM phase-space distribution in dwarf spheroidal galaxies (dSphs). After reviewing the existing approaches, we choose two methods to derive such a bound. The first one depends on the information about the current phase space distribution of DM particles only, while the second one uses both the initial and final distributions. We discuss the recent data on dSphs as well as astronomical uncertainties in relevant parameters. As an application, we present lower bounds on the mass of DM particles, coming from various dSphs, using both methods. The model-independent bound holds for any type of fermionic DM. Stronger, model-dependent bounds are quoted for several DM models (thermal relics, non-resonantly and resonantly produced sterile neutrinos, etc.). The latter bounds rely on the assumption that baryonic feedback cannot significantly increase the maximum of a distribution function of DM particles. For the scenario in which all the DM is made of sterile neutrinos produced via non-resonant mixing with the active neutrinos (NRP) this gives m_nrp > 1.7 keV. Combining these results in their most conservative form with the X-ray bounds of DM decay lines, we conclude that the NRP scenario remains allowed in a very narrow parameter window only. This conclusion is independent of the results of the Lyman-alpha analysis. The DM model in which sterile neutrinos are resonantly produced in the presence of lepton asymmetry remains viable. Within the minimal neutrino extension of the Standard Model (the nuMSM), both mass and the mixing angle of the DM sterile neutrino are bounded from above and below, which suggests the possibility for its experimental search.Comment: 20 pages, published in JCA

Experimental bounds on sterile neutrino mixing angles

We derive bounds on the mixing between the left-chiral ("active") and the right-chiral ("sterile") neutrinos, provided from the combination of neutrino oscillation data and direct experimental searches for sterile neutrinos. We demonstrate that the mixing of sterile neutrinos with any flavour can be significantly suppressed, provided that the angle theta_13 is non-zero. This means that the lower bounds on sterile neutrino lifetime, coming from the negative results of direct experimental searches can be relaxed (by as much as the order of magnitude at some masses). We also demonstrate that the results of the negative searches of sterile neutrinos with PS191 and CHARM experiments are not applicable directly to the see-saw models. The reinterpretation of these results provides up to the order of magnitude stronger bounds on sterile neutrino lifetime than previously discussed in the literature. We discuss the implications of our results for the Neutrino Minimal Standard Model (the NuMSM).Comment: 18 pages + Appendices. Journal version with updated figure

Penilaian Kinerja Keuangan Koperasi di Kabupaten Pelalawan

This paper describe development and financial performance of cooperative in District Pelalawan among 2007 - 2008. Studies on primary and secondary cooperative in 12 sub-districts. Method in this stady use performance measuring of productivity, efficiency, growth, liquidity, and solvability of cooperative. Productivity of cooperative in Pelalawan was highly but efficiency still low. Profit and income were highly, even liquidity of cooperative very high, and solvability was good

Search for stop and higgsino production using diphoton Higgs boson decays

Results are presented of a search for a "natural" supersymmetry scenario with gauge mediated symmetry breaking. It is assumed that only the supersymmetric partners of the top-quark (stop) and the Higgs boson (higgsino) are accessible. Events are examined in which there are two photons forming a Higgs boson candidate, and at least two b-quark jets. In 19.7 inverse femtobarns of proton-proton collision data at sqrt(s) = 8 TeV, recorded in the CMS experiment, no evidence of a signal is found and lower limits at the 95% confidence level are set, excluding the stop mass below 360 to 410 GeV, depending on the higgsino mass