Neutrino Pair Cerenkov Radiation for Tachyonic Neutrinos

L

Particle physics model of curvaton inflation in a stable universe

We investigate a particle physics model for cosmic inflation based on the following assumptions: (i) there are at least two complex scalar fields; (ii) the scalar potential is bounded from below and remains perturbative up to the Planck scale; (iii) we assume slow-roll inflation with maximally correlated adiabatic and entropy fluctuations 50--60 e-folds before the end of inflation. The energy scale of the inflation is set automatically by the model. Assuming also at least one massive right handed neutrino, we explore the allowed parameter space of the scalar potential as a function of the Yukawa coupling of this neutrino

Calculation of the decay rate of tachyonic neutrinos against charged-lepton-pair and neutrino-pair Cerenkov radiation

We consider in detail the calculation of the decay rate of high-energy superluminal neutrinos against (charged) lepton pair Cerenkov radiation (LPCR), and neutrino pair Cerenkov radiation (NPCR), i.e., against the decay channels nu -> nu e+ e- and nu -> nu nubar nu. Under the hypothesis of a tachyonic nature of neutrinos, these decay channels put constraints on the lifetime of high-energy neutrinos for terrestrial experiments as well as on cosmic scales. For the oncoming neutrino, we use the Lorentz-covariant tachyonic relation E_nu = (p^2 - m_nu^2)^(1/2), where m_nu is the tachyonic mass parameter. We derive both threshold conditions as well as decay and energy loss rates, using the plane-wave fundamental bispinor solutions of the tachyonic Dirac equation. Various intricacies of rest frame versus lab frame calculations are highlighted. The results are compared to the observations of high-energy IceCube neutrinos of cosmological origin.Comment: 29 pages; RevTe

Járműdinamikai rendszerek integrált fuzzy-sztochasztikus modellezése és identifikációja = Integrated Modeling and Identification of Vehicle Dynamic Systems

A kutatómunka a lineáris és a nemlineáris járműdinamikai rendszerek a bizonytalansági tényezőket is figyelembe vevő új típusú modellezési eljárásainak és rendszeridentifikációs algoritmusainak kidolgozásával foglalkozik. A járműdinamikai modellezés metodológiai megközelítése a hagyományos statisztikai rendszeridentifikációs módszerek mellett alkalmazza a különböző lágy számítástudományi megközelítési módokat, így többek között felhasználja a fuzzy logika, fuzzy irányítástechnika algoritmusait, a neurális és fuzzy-neurális hálózatokat, továbbá a szinguláris értékdekompozíció (SVD) módszereit, kapcsolatot teremtve az LPV rendszereken értelmezett Takagi-Sugeno típusú fuzzy irányítási algoritmusok és a magasabb rendű szinguláris érték dekompozíció között. A nemlineáris járműdinamikai rendszerek komplex modellezésénél foglalkozunk a hatékony komplexitás csökkentő technikák kidolgozásával is, fuzzy interpolációs eljárások alkalmazásával, ahol a tömeges adatfeldolgozást multiprocesszoros számítások segítségével végezzük el. A lineáris járműdinamikai modellezés során összehasonlítjuk a szabályalapú fuzzy irányítástechnikai eljárásokkal kapott eredményeket a sztochasztikus identifikációs módszerek becslésével, a transzferfüggvények illetve a transzfermátrixok különböző típusú approximációja alapján. | This research project deals with the construction and development of new models of "uncertain principles" for the description of linear and nonlinear vehicle system dynamics using efficient new stochastic, fuzzy modelling approaches and identification algorythms. The methodological approach of the vehicle dynamics modelling is not only based on the traditional statistical system idetificaion methods, but on those soft computing approaches using among others fuzzy logic and fuzzy control algorythms, neural and fuzzy-neural networks, new singular value decomposition methods, establishing interconnection between Takagi-Sugeno type control models interpreted for LPV systems and higher order singular value decomposition (HOSVD). In the large-scale and complex modelling of the nonlinear vehicle system dynamics efficient complexity reduction techniques and fuzzy interpolative methods will be applied for the realization of the mass-data processing on the basis of multiprocessor computational intelligence. In the linear vehicle dynamic modelling a comparison will be examined between the rulebased fuzzy control approaches and modelling of the well-known modern stochastic identification methods on the basis of different transfer function and transfer matrix approximations