ϒ production in p–Pb collisions at √sNN=8.16 TeV

ϒ production in p–Pb interactions is studied at the centre-of-mass energy per nucleon–nucleon collision √sNN = 8.16 TeV with the ALICE detector at the CERN LHC. The measurement is performed reconstructing bottomonium resonances via their dimuon decay channel, in the centre-of-mass rapidity intervals 2.03 < ycms < 3.53 and −4.46 < ycms < −2.96, down to zero transverse momentum. In this work, results on the ϒ(1S) production cross section as a function of rapidity and transverse momentum are presented. The corresponding nuclear modification factor shows a suppression of the ϒ(1S) yields with respect to pp collisions, both at forward and backward rapidity. This suppression is stronger in the low transverse momentum region and shows no significant dependence on the centrality of the interactions. Furthermore, the ϒ(2S) nuclear modification factor is evaluated, suggesting a suppression similar to that of the ϒ(1S). A first measurement of the ϒ(3S) has also been performed. Finally, results are compared with previous ALICE measurements in p–Pb collisions at √sNN = 5.02 TeV and with theoretical calculations.publishedVersio

(Anti-)deuteron production in pp collisions at 1as=13TeV

The study of (anti-)deuteron production in pp collisions has proven to be a powerful tool to investigate the formation mechanism of loosely bound states in high-energy hadronic collisions. In this paper the production of (anti-)deuterons is studied as a function of the charged particle multiplicity in inelastic pp collisions at s=13 TeV using the ALICE experiment. Thanks to the large number of accumulated minimum bias events, it has been possible to measure (anti-)deuteron production in pp collisions up to the same charged particle multiplicity (d Nch/ d \u3b7 3c 26) as measured in p\u2013Pb collisions at similar centre-of-mass energies. Within the uncertainties, the deuteron yield in pp collisions resembles the one in p\u2013Pb interactions, suggesting a common formation mechanism behind the production of light nuclei in hadronic interactions. In this context the measurements are compared with the expectations of coalescence and statistical hadronisation models (SHM)

Multiplicity dependence of inclusive J/psi production at midrapidity in pp collisions at root s=13 TeV

Measurements of the inclusive J/psi yield as a function of charged-particle pseudorapidity density dN(ch)/d eta in pp collisions at root s = 13 TeV with ALICE at the LHC are reported. The J/psi meson yield is measured at midrapidity (vertical bar y vertical bar <0.9) in the dielectron channel, for events selected based on the charged-particle multiplicity at midrapidity (vertical bar eta vertical bar <1) and at forward rapidity (-3.7 <eta <-1.7 and 2.8 <eta <5.1); both observables are normalized to their corresponding averages in minimum bias events. The increase of the normalized J/psi yield with normalized dN(ch)/d eta is significantly stronger than linear and dependent on the transverse momentum. The data are compared to theoretical predictions, which describe the observed trends well, albeit not always quantitatively. (C) 2020 European Organization for Nuclear Research. Published by Elsevier B.V.Peer reviewe

Multiplicity dependence of (anti-)deuteron production in pp collisions at root s=7 TeV

none1019siIn this letter, the production of deuterons and anti-deuterons in pp collisions at root s = 7 TeV is studied as a function of the charged-particle multiplicity density at mid-rapidity with the ALICE detector at the LHC. Production yields are measured at mid-rapidity in five multiplicity classes and as a function of the deuteron transverse momentum (p(T)). The measurements are discussed in the context of hadron-coalescence models. The coalescence parameter B-2, extracted from the measured spectra of (anti-)deuteronsand primary (anti-)protons, exhibits no significant p(T)-dependence for p(T) < 3 GeV/c, in agreement with the expectations of a simple coalescence picture. At fixed transverse momentum per nucleon, the B-2 parameter is found to decrease smoothly from low multiplicity pp to Pb-Pb collisions, in qualitative agreement with more elaborate coalescence models. The measured mean transverse momentum of (anti-)deuterons in pp is not reproduced by the Blast-Wave model calculations that simultaneously describe pion, kaon and proton spectra, in contrast to central Pb-Pb collisions. The ratio between the p(T)-integrated yield of deuterons to protons, d/p, is found to increase with the charged-particle multiplicity, as observed in inelastic pp collisions at different centre-of-mass energies. The d/p ratios are reported in a wide range, from the lowest to the highest multiplicity values measured in pp collisions at the LHC. (C) 2019 The Author(s). Published by Elsevier B.VnoneAcharya, S.; Acosta, F. T.; Adamova, D.; Adhya, S. P.; Adler, A.; Adolfsson, J.; Aggarwal, M. M.; Rinella, G. Aglieri; Agnello, M.; Ahammed, Z.; Ahmad, S.; Ahn, S. U.; Aiola, S.; Akindinov, A.; Al-Turany, M.; Alam, S. N.; Albuquerque, D. S. D.; Aleksandrov, D.; Alessandro, B.; Alfanda, H. M.; Alfaro Molina, R.; Ali, B.; Ali, Y.; Alici, A.; Alkin, A.; Alme, J.; Alt, T.; Altenkamper, L.; Altsybeev, I; Anaam, M. N.; Andrei, C.; Andreou, D.; Andrews, H. A.; Andronic, A.; Angeletti, M.; Anguelov, V; Anson, C.; Anticic, T.; Antinori, F.; Antonioli, P.; Anwar, R.; Apadula, N.; Aphecetche, L.; Appelshaeuser, H.; Arcelli, S.; Arnaldi, R.; Arratia, M.; Arsene, I. C.; Arslandok, M.; Augustinus, A.; Averbeck, R.; Azmi, M. D.; Badala, A.; Baek, Y. W.; Bagnasco, S.; Bailhache, R.; Bala, R.; Baldisseri, A.; Ball, M.; Baral, R. C.; Barbera, R.; Barioglio, L.; Barnafoldi, G. G.; Barnby, L. S.; Barret, V; Bartalini, P.; Barth, K.; Bartsch, E.; Bastid, N.; Basu, S.; Batigne, G.; Batyunya, B.; Batzing, P. C.; Bauri, D.; Bazo Alba, J. L.; Bearden, I. G.; Bedda, C.; Behera, N. K.; Belikov, I; Bellini, F.; Bello Martinez, H.; Bellwied, R.; Beltran, L. G. E.; Belyaev, V; Bencedi, G.; Beole, S.; Bercuci, A.; Berdnikov, Y.; Berenyi, D.; Bertens, R. A.; Berzano, D.; Betev, L.; Bhasin, A.; Bhat, I. R.; Bhatt, H.; Bhattacharjee, B.; Bianchi, A.; Bianchi, L.; Bianchi, N.; Bielcik, J.; Bielcikova, J.; Bilandzic, A.; Biro, G.; Biswas, R.; Biswas, S.; Blair, J. T.; Blau, D.; Blume, C.; Boca, G.; Bock, F.; Bogdanov, A.; Boldizsar, L.; Bolozdynya, A.; Bombara, M.; Bonomi, G.; Bonora, M.; Borel, H.; Borissov, A.; Borri, M.; Botta, E.; Bourjau, C.; Bratrud, L.; Braun-Munzinger, P.; Bregant, M.; Broker, T. A.; Broz, M.; Brucken, E. J.; Bruna, E.; Bruno, G. E.; Buckland, M. D.; Budnikov, D.; Buesching, H.; Bufalino, S.; Buhler, P.; Buncic, P.; Busch, O.; Buthelezi, Z.; Butt, J. B.; Buxton, J. T.; Caffarri, D.; Caines, H.; Caliva, A.; Calvo Villar, E.; Camacho, R. S.; Camerini, P.; Capon, A. A.; Carnesecchi, F.; Castellanos, J. Castillo; Castro, A. J.; Casula, E. A. R.; Sanchez, C. Ceballos; Chakraborty, P.; Chandra, S.; Chang, B.; Chang, W.; Chapeland, S.; Chartier, M.; Chattopadhyay, S.; Chauvin, A.; Cheshkov, C.; Cheynis, B.; Barroso, V. Chibante; Chinellato, D. D.; Cho, S.; Chochula, P.; Chowdhury, T.; Christakoglou, P.; Christensen, C. H.; Christiansen, P.; Chujo, T.; Cicalo, C.; Cifarelli, L.; Cindolo, F.; Cleymans, J.; Colamaria, F.; Colella, D.; Collu, A.; Colocci, M.; Concas, M.; Balbastre, G. Conesa; del Valle, Z. Conesa; Contin, G.; Contreras, J. G.; Cormier, T. M.; Morales, Y. Corrales; Cortese, P.; Cosentino, M. R.; Costa, F.; Costanza, S.; Crkovska, J.; Crochet, P.; Cuautle, E.; Cunqueiro, L.; Dabrowski, D.; Dahms, T.; Dainese, A.; Damas, F. P. A.; Dani, S.; Danisch, M. C.; Danu, A.; Das, D.; Das, I; Das, S.; Dash, A.; Dash, S.; Dashi, A.; De, S.; De Caro, A.; de Cataldo, G.; de Conti, C.; de Cuveland, J.; De Falco, A.; De Gruttola, D.; De Marco, N.; De Pasquale, S.; De Souza, R. D.; Degenhardt, H. F.; Deisting, A.; Deloff, A.; Delsanto, S.; Dhankher, P.; Di Bari, D.; Di Mauro, A.; Diaz, R. A.; Dietel, T.; Dillenseger, P.; Ding, Y.; Divia, R.; Djuvsland, O.; Dobrin, A.; Domenicis Gimenez, D.; Doenigus, B.; Dordic, O.; Dubey, A. K.; Dubla, A.; Dudi, S.; Duggal, A. K.; Dukhishyam, M.; Dupieux, P.; Ehlers, R. J.; Elia, D.; Engel, H.; Epple, E.; Erazmus, B.; Erhardt, F.; Erokhin, A.; Ersdal, M. R.; Espagnon, B.; Eulisse, G.; Eum, J.; Evans, D.; Evdokimov, S.; Fabbietti, L.; Faggin, M.; Faivre, J.; Fantoni, A.; Fasel, M.; Feldkamp, L.; Feliciello, A.; Feofilov, G.; Fernandez Tellez, A.; Ferrero, A.; Ferretti, A.; Festanti, A.; Feuillard, V. J. G.; Figiel, J.; Filchagin, S.; Finogeev, D.; Fionda, F. M.; Fiorenza, G.; Flor, F.; Floris, M.; Foertsch, S.; Foka, P.; Fokin, S.; Fragiacomo, E.; Francisco, A.; Frankenfeld, U.; Fronze, G. G.; Fuchs, U.; Furget, C.; Furs, A.; Girard, M. Fusco; Gaardhoje, J. J.; Gagliardi, M.; Gago, A. M.; Gajdosova, K.; Galvan, C. D.; Ganoti, P.; Garabatos, C.; Garcia-Solis, E.; Garg, K.; Gargiulo, C.; Garner, K.; Gasik, P.; Gauger, E. F.; Gay Ducati, M. B.; Germain, M.; Ghosh, J.; Ghosh, P.; Ghosh, S. K.; Gianotti, P.; Giubellino, P.; Giubilato, P.; Glaessel, P.; Gomez Coral, D. M.; Ramirez, A. Gomez; Gonzalez, V; Gonzalez-Zamora, P.; Gorbunov, S.; Gorlich, L.; Gotovac, S.; Grabski, V; Graczykowski, L. K.; Graham, K. L.; Greiner, L.; Grelli, A.; Grigoras, C.; Grigoriev, V; Grigoryan, A.; Grigoryan, S.; Gronefeld, J. M.; Grosa, F.; Grosse-Oetringhaus, J. F.; Grosso, R.; Guernane, R.; Guerzoni, B.; Guittiere, M.; Gulbrandsen, K.; Gunji, T.; Gupta, A.; Gupta, R.; Guzman, I. B.; Haake, R.; Habib, M. K.; Hadjidakis, C.; Hamagaki, H.; Hamar, G.; Hamid, M.; Hamon, J. C.; Hannigan, R.; Haque, M. R.; Harlenderova, A.; Harris, J. W.; Harton, A.; Hassan, H.; Hatzifotiadou, D.; Hauer, P.; Hayashi, S.; Heckel, S. T.; Hellbaer, E.; Helstrup, H.; Herghelegiu, A.; Hernandez, E. G.; Herrera Corral, G.; Herrmann, F.; Hetland, K. F.; Hilden, T. E.; Hillemanns, H.; Hills, C.; Hippolyte, B.; Hohlweger, B.; Horak, D.; Hornung, S.; Hosokawa, R.; Hota, J.; Hristov, P.; Huang, C.; Hughes, C.; Huhn, P.; Humanic, T. J.; Hushnud, H.; Husova, L. A.; Hussain, N.; Hussain, T.; Hutter, D.; Hwang, D. S.; Iddon, J. P.; Ilkaev, R.; Inaba, M.; Ippolitov, M.; Islam, M. S.; Ivanov, M.; Ivanov, V; Izucheev, V; Jacak, B.; Jacazio, N.; Jacobs, P. M.; Jadhav, M. B.; Jadlovska, S.; Jadlovsky, J.; Jaelani, S.; Jahnke, C.; Jakubowska, M. J.; Janik, M. A.; Jercic, M.; Jevons, O.; Bustamante, R. T. Jimenez; Jin, M.; Jones, P. G.; Jusko, A.; Kalinak, P.; Kalweit, A.; Kang, J. H.; Kaplin, V; Kar, S.; Uysal, A. Karasu; Karavichev, O.; Karavicheva, T.; Karczmarczyk, P.; Karpechev, E.; Kebschull, U.; Keidel, R.; Keil, M.; Ketzer, B.; Khabanova, Z.; Khan, A. M.; Khan, S.; Khan, S. A.; Khanzadeev, A.; Kharlov, Y.; Khatun, A.; Khuntia, A.; Kielbowicz, M. M.; Kileng, B.; Kim, B.; Kim, D.; Kim, D. J.; Kim, E. J.; Kim, H.; Kim, J. S.; Kim, J.; Kim, M.; Kim, S.; Kim, T.; Kindra, K.; Kirsch, S.; Kisel, I; Kiselev, S.; Kisiel, A.; Klay, J. L.; Klein, C.; Klein, J.; Klein, S.; Klein-Boesing, C.; Klewin, S.; Kluge, A.; Knichel, M. L.; Knospe, A. G.; Kobdaj, C.; Kofarago, M.; Koehler, M. K.; Kollegger, T.; Kondratyeva, N.; Kondratyuk, E.; Konopka, P. J.; Konyushikhin, M.; Koska, L.; Kovalenko, O.; Kovalenko, V; Kowalski, M.; Kralik, I; Kravcakova, A.; Kreis, L.; Krivda, M.; Krizek, F.; Krueger, M.; Kryshen, E.; Krzewicki, M.; Kubera, A. M.; Kucera, V; Kuhn, C.; Kuijer, P. G.; Kumar, L.; Kumar, S.; Kundu, S.; Kurashvili, P.; Kurepin, A.; Kurepin, A. B.; Kushpil, S.; Kvapil, J.; Kweon, M. J.; Kwon, Y.; La Pointe, S. L.; La Rocca, P.; Lai, Y. S.; Langoy, R.; Lapidus, K.; Lardeux, A.; Larionov, P.; Laudi, E.; Lavicka, R.; Lazareva, T.; Lea, R.; Leardini, L.; Lee, S.; Lehas, F.; Lehner, S.; Lehrbach, J.; Lemmon, R. C.; Leon Monzon, I; Levai, P.; Li, X.; Li, X. L.; Lien, J.; Lietava, R.; Lim, B.; Lindal, S.; Lindenstruth, V; Lindsay, S. W.; Lippmann, C.; Lisa, M. A.; Litichevskyi, V; Liu, A.; Ljunggren, H. M.; Llope, W. J.; Lodato, D. F.; Loginov, V; Loizides, C.; Loncar, P.; Lopez, X.; Lopez Torres, E.; Luettig, P.; Luhder, J. R.; Lunardon, M.; Luparello, G.; Lupi, M.; Maevskaya, A.; Mager, M.; Mahmood, S. M.; Mahmoud, T.; Maire, A.; Majka, R. D.; Malaev, M.; Malik, Q. W.; Malinina, L.; Mal'Kevich, D.; Malzacher, P.; Mamonov, A.; Manko, V; Manso, F.; Manzari, V; Mao, Y.; Marchisone, M.; Mares, J.; Margagliotti, G., V; Margotti, A.; Margutti, J.; Marin, A.; Markert, C.; Marquard, M.; Martin, N. A.; Martinengo, P.; Martinez, J. L.; Martinez, M., I; Garcia, G. Martinez; Pedreira, M. Martinez; Masciocchi, S.; Masera, M.; Masoni, A.; Massacrier, L.; Masson, E.; Mastroserio, A.; Mathis, A. M.; Matuoka, P. F. T.; Matyja, A.; Mayer, C.; Mazzilli, M.; Mazzoni, M. A.; Meddi, F.; Melikyan, Y.; Menchaca-Rocha, A.; Meninno, E.; Meres, M.; Mhlanga, S.; Miake, Y.; Micheletti, L.; Mieskolainen, M. M.; Mihaylov, D. L.; Mikhaylov, K.; Mischke, A.; Mishra, A. N.; Miskowiec, D.; Mitra, J.; Mitu, C. M.; Mohammadi, N.; Mohanty, A. P.; Mohanty, B.; Khan, M. Mohisin; Mondal, M. M.; Mordasini, C.; De Godoy, D. A. Moreira; Moreno, L. A. P.; Moretto, S.; Morreale, A.; Morsch, A.; Mrnjavac, T.; Muccifora, V; Mudnic, E.; Muehlheim, D.; Muhuri, S.; Mukherjee, M.; Mulligan, J. D.; Munhoz, M. G.; Muenning, K.; Munzer, R. H.; Murakami, H.; Murray, S.; Musa, L.; Musinsky, J.; Myers, C. J.; Myrcha, J. W.; Naik, B.; Nair, R.; Nandi, B. K.; Nania, R.; Nappi, E.; Naru, M. U.; Nassirpour, A. F.; Natal da Luz, H.; Nattrass, C.; Navarro, S. R.; Nayak, K.; Nayak, R.; Nayak, T. K.; Nazarenko, S.; De Oliveira, R. A. Negrao; Nellen, L.; Nesbo, S., V; Neskovic, G.; Ng, F.; Nielsen, B. S.; Nikolaev, S.; Nikulin, S.; Nikulin, V; Noferini, F.; Nomokonov, P.; Nooren, G.; Noris, J. C. C.; Norman, J.; Nyanin, A.; Nystrand, J.; Ogino, M.; Ohlson, A.; Oleniacz, J.; Oliveira Da Silva, A. C.; Oliver, M. H.; Onderwaater, J.; Oppedisano, C.; Orava, R.; Ortiz Velasquez, A.; Oskarsson, A.; Otwinowski, J.; Oyama, K.; Pachmayer, Y.; Pacik, V; Pagano, D.; Paic, G.; Palni, P.; Pan, J.; Pandey, A. K.; Panebianco, S.; Papikyan, V; Pareek, P.; Park, J.; Parkkila, J. E.; Parmar, S.; Passfeld, A.; Pathak, S. P.; Patra, R. N.; Paul, B.; Pei, H.; Peitzmann, T.; Peng, X.; Pereira, L. G.; Da Costa, H. Pereira; Peresunko, D.; Perez, G. M.; Lezama, E. Perez; Peskov, V; Pestov, Y.; Petracek, V; Petrovici, M.; Pezzi, R. P.; Piano, S.; Pikna, M.; Pillot, P.; Pimentel, L. O. D. L.; Pinazza, O.; Pinsky, L.; Pisano, S.; Piyarathna, D. B.; Ploskon, M.; Planinic, M.; Pliquett, F.; Pluta, J.; Pochybova, S.; Podesta-Lerma, P. L. M.; Poghosyan, M. G.; Polichtchouk, B.; Poljak, N.; Poonsawat, W.; Pop, A.; Poppenborg, H.; Porteboeuf-Houssais, S.; Pozdniakov, V; Prasad, S. K.; Preghenella, R.; Prino, F.; Pruneau, C. A.; Pshenichnov, I; Puccio, M.; Punin, V; Puranapanda, K.; Putschke, J.; Quishpe, R. E.; Ragoni, S.; Raha, S.; Rajput, S.; Rak, J.; Rakotozafindrabe, A.; Ramello, L.; Rami, F.; Raniwala, R.; Raniwala, S.; Rasanen, S. S.; Rascanu, B. T.; Rath, R.; Ratza, V; Ravasenga, I; Read, K. F.; Redlich, K.; Rehman, A.; Reichelt, P.; Reidt, F.; Ren, X.; Renfordt, R.; Reshetin, A.; Revol, J-P; Reygers, K.; Riabov, V; Richert, T.; Richter, M.; Riedler, P.; Riegler, W.; Riggi, F.; Ristea, C.; Rode, S. P.; Rodriguez Cahuantzi, M.; Roed, K.; Rogalev, R.; Rogochaya, E.; Rohr, D.; Rohrich, D.; Rokita, P. S.; Ronchetti, F.; Rosas, E. D.; Roslon, K.; Rosnet, P.; Rossi, A.; Rotondi, A.; Roukoutakis, F.; Roy, A.; Roy, P.; Rueda, O., V; Rui, R.; Rumyantsev, B.; Rustamov, A.; Ryabinkin, E.; Ryabov, Y.; Rybicki, A.; Saarinen, S.; Sadhu, S.; Sadovsky, S.; Safarik, K.; Saha, S. K.; Sahoo, B.; Sahoo, P.; Sahoo, R.; Sahoo, S.; Sahu, P. K.; Saini, J.; Sakai, S.; Sambyal, S.; Samsonov, V; Sandoval, A.; Sarkar, A.; Sarkar, D.; Sarkar, N.; Sarma, P.; Sarti, V. M.; Sas, M. H. P.; Scapparone, E.; Schaefer, B.; Schambach, J.; Scheid, H. S.; Schiaua, C.; Schicker, R.; Schmah, A.; Schmidt, C.; Schmidt, H. R.; Schmidt, M. O.; Schmidt, M.; Schmidt, N., V; Schmier, A. R.; Schukraft, J.; Schutz, Y.; Schwarz, K.; Schweda, K.; Scioli, G.; Scomparin, E.; Sefcik, M.; Seger, J. E.; Sekiguchi, Y.; Sekihata, D.; Selyuzhenkov, I; Senyukov, S.; Serradilla, E.; Sett, P.; Sevcenco, A.; Shabanov, A.; Shabetai, A.; Shahoyan, R.; Shaikh, W.; Shangaraev, A.; Sharma, A.; Sharma, M.; Sharma, N.; Sheikh, A., I; Shigaki, K.; Shimomura, M.; Shirinkin, S.; Shou, Q.; Sibiriak, Y.; Siddhanta, S.; Siemiarczuk, T.; Silvermyr, D.; Simatovic, G.; Simonetti, G.; Singh, R.; Singhal, V; Sinha, T.; Sitar, B.; Sitta, M.; Skaali, T. B.; Slupecki, M.; Smirnov, N.; Snellings, R. J. M.; Snellman, T. W.; Sochan, J.; Soncco, C.; Song, J.; Songmoolnak, A.; Soramel, F.; Sorensen, S.; Sozzi, F.; Sputowska, I; Stachel, J.; Stan, I; Stankus, P.; Stenlund, E.; Stocco, D.; Storetvedt, M. M.; Strmen, P.; Suaide, A. A. P.; Sugitate, T.; Suire, C.; Suleymanov, M.; Suljic, M.; Sultanov, R.; Sumbera, M.; Sumowidagdo, S.; Suzuki, K.; Swain, S.; Szabo, A.; Szarka, I; Tabassam, U.; Takahashi, J.; Tambave, G. J.; Tanaka, N.; Tarhini, M.; Tarzila, M. G.; Tauro, A.; Tejeda Munoz, G.; Telesca, A.; Terrevoli, C.; Thakur, D.; Thakur, S.; Thomas, D.; Thoresen, F.; Tieulent, R.; Tikhonov, A.; Timmins, A. R.; Toia, A.; Topilskaya, N.; Toppi, M.; Torres, S. R.; Tripathy, S.; Tripathy, T.; Trogolo, S.; Trombetta, G.; Tropp, L.; Trubnikov, V; Trzaska, W. H.; Trzcinski, T. P.; Trzeciak, B. A.; Tsuji, T.; Tumkin, A.; Turrisi, R.; Tveter, T. S.; Ullaland, K.; Umaka, E. N.; Uras, A.; Usai, G. L.; Utrobicic, A.; Vala, M.; Valencia Palomo, L.; Valle, N.; van der Kolk, N.; van Doremalen, L. V. R.; Van Hoorne, J. W.; van Leeuwen, M.; Vande Vyvre, P.; Varga, D.; Vargas, A.; Vargyas, M.; Varma, R.; Vasileiou, M.; Vasiliev, A.; Doce, O. Vazquez; Vechernin, V.; Veen, A. M.; Vercellin, E.; Vergara Limon, S.; Vermunt, L.; Vernet, R.; Vertesi, R.; Vickovic, L.; Viinikainen, J.; Vilakazi, Z.; Baillie, O. Villalobos; Villatoro Tello, A.; Vino, G.; Vinogradov, A.; Virgili, T.; Vislavicius, V.; Vodopyanov, A.; Volkel, B.; Voelkl, M. A.; Voloshin, K.; Voloshin, S. A.; Volpe, G.; von Haller, B.; Vorobyev, I; Voscek, D.; Vrlakova, J.; Wagner, B.; Wang, M.; Watanabe, Y.; Weber, M.; Weber, S. G.; Wegrzynek, A.; Weiser, D. F.; Wenzel, S. C.; Wessels, J. P.; Westerhoff, U.; Whitehead, A. M.; Widmann, E.; Wiechula, J.; Wikne, J.; Wilk, G.; Wilkinson, J.; Willems, G. A.; Willsher, E.; Windelband, B.; Witt, W. E.; Wu, Y.; Xu, R.; Yalcin, S.; Yamakawa, K.; Yano, S.; Yin, Z.; Yokoyama, H.; Yoo, I-K; Yoon, J. H.; Yuan, S.; Yurchenko, V; Zaccolo, V; Zaman, A.; Zampolli, C.; Zanoli, H. J. C.; Zardoshti, N.; Zarochentsev, A.; Zavada, P.; Zaviyalov, N.; Zbroszczyk, H.; Zhalov, M.; Zhang, X.; Zhang, Y.; Zhang, Z.; Zhao, C.; Zherebchevskii, V; Zhigareva, N.; Zhou, D.; Zhou, Y.; Zhou, Z.; Zhu, H.; Zhu, J.; Zhu, Y.; Zichichi, A.; Zimmermann, M. B.; Zinovjev, G.; Zurlo, N.Acharya, S.; Acosta, F. T.; Adamova, D.; Adhya, S. P.; Adler, A.; Adolfsson, J.; Aggarwal, M. M.; Rinella, G. Aglieri; Agnello, M.; Ahammed, Z.; Ahmad, S.; Ahn, S. U.; Aiola, S.; Akindinov, A.; Al-Turany, M.; Alam, S. N.; Albuquerque, D. S. D.; Aleksandrov, D.; Alessandro, B.; Alfanda, H. M.; Alfaro Molina, R.; Ali, B.; Ali, Y.; Alici, A.; Alkin, A.; Alme, J.; Alt, T.; Altenkamper, L.; Altsybeev, I; Anaam, M. N.; Andrei, C.; Andreou, D.; Andrews, H. A.; Andronic, A.; Angeletti, M.; Anguelov, V; Anson, C.; Anticic, T.; Antinori, F.; Antonioli, P.; Anwar, R.; Apadula, N.; Aphecetche, L.; Appelshaeuser, H.; Arcelli, S.; Arnaldi, R.; Arratia, M.; Arsene, I. C.; Arslandok, M.; Augustinus, A.; Averbeck, R.; Azmi, M. D.; Badala, A.; Baek, Y. W.; Bagnasco, S.; Bailhache, R.; Bala, R.; Baldisseri, A.; Ball, M.; Baral, R. C.; Barbera, R.; Barioglio, L.; Barnafoldi, G. G.; Barnby, L. S.; Barret, V; Bartalini, P.; Barth, K.; Bartsch, E.; Bastid, N.; Basu, S.; Batigne, G.; Batyunya, B.; Batzing, P. C.; Bauri, D.; Bazo Alba, J. L.; Bearden, I. G.; Bedda, C.; Behera, N. K.; Belikov, I; Bellini, F.; Bello Martinez, H.; Bellwied, R.; Beltran, L. G. E.; Belyaev, V; Bencedi, G.; Beole, S.; Bercuci, A.; Berdnikov, Y.; Berenyi, D.; Bertens, R. A.; Berzano, D.; Betev, L.; Bhasin, A.; Bhat, I. R.; Bhatt, H.; Bhattacharjee, B.; Bianchi, A.; Bianchi, L.; Bianchi, N.; Bielcik, J.; Bielcikova, J.; Bilandzic, A.; Biro, G.; Biswas, R.; Biswas, S.; Blair, J. T.; Blau, D.; Blume, C.; Boca, G.; Bock, F.; Bogdanov, A.; Boldizsar, L.; Bolozdynya, A.; Bombara, M.; Bonomi, G.; Bonora, M.; Borel, H.; Borissov, A.; Borri, M.; Botta, E.; Bourjau, C.; Bratrud, L.; Braun-Munzinger, P.; Bregant, M.; Broker, T. A.; Broz, M.; Brucken, E. J.; Bruna, E.; Bruno, G. E.; Buckland, M. D.; Budnikov, D.; Buesching, H.; Bufalino, S.; Buhler, P.; Buncic, P.; Busch, O.; Buthelezi, Z.; Butt, J. B.; Buxton, J. T.; Caffarri, D.; Caines, H.; Caliva, A.; Calvo Villar, E.; Camacho, R. S.; Camerini, P.; Capon, A. A.; Carnesecchi, F.; Castellanos, J. Castillo; Castro, A. J.; Casula, E. A. R.; Sanchez, C. Ceballos; Chakraborty, P.; Chandra, S.; Chang, B.; Chang, W.; Chapeland, S.; Chartier, M.; Chattopadhyay, S.; Chauvin, A.; Cheshkov, C.; Cheynis, B.; Barroso, V. Chibante; Chinellato, D. D.; Cho, S.; Chochula, P.; Chowdhury, T.; Christakoglou, P.; Christensen, C. H.; Christiansen, P.; Chujo, T.; Cicalo, C.; Cifarelli, L.; Cindolo, F.; Cleymans, J.; Colamaria, F.; Colella, D.; Collu, A.; Colocci, M.; Concas, M.; Balbastre, G. Conesa; del Valle, Z. Conesa; Contin, G.; Contreras, J. G.; Cormier, T. M.; Morales, Y. Corrales; Cortese, P.; Cosentino, M. R.; Costa, F.; Costanza, S.; Crkovska, J.; Crochet, P.; Cuautle, E.; Cunqueiro, L.; Dabrowski, D.; Dahms, T.; Dainese, A.; Damas, F. P. A.; Dani, S.; Danisch, M. C.; Danu, A.; Das, D.; Das, I; Das, S.; Dash, A.; Dash, S.; Dashi, A.; De, S.; De Caro, A.; de Cataldo, G.; de Conti, C.; de Cuveland, J.; De Falco, A.; De Gruttola, D.; De Marco, N.; De Pasquale, S.; De Souza, R. D.; Degenhardt, H. F.; Deisting, A.; Deloff, A.; Delsanto, S.; Dhankher, P.; Di Bari, D.; Di Mauro, A.; Diaz, R. A.; Dietel, T.; Dillenseger, P.; Ding, Y.; Divia, R.; Djuvsland, O.; Dobrin, A.; Domenicis Gimenez, D.; Doenigus, B.; Dordic, O.; Dubey, A. K.; Dubla, A.; Dudi, S.; Duggal, A. K.; Dukhishyam, M.; Dupieux, P.; Ehlers, R. J.; Elia, D.; Engel, H.; Epple, E.; Erazmus, B.; Erhardt, F.; Erokhin, A.; Ersdal, M. R.; Espagnon, B.; Eulisse, G.; Eum, J.; Evans, D.; Evdokimov, S.; Fabbietti, L.; Faggin, M.; Faivre, J.; Fantoni, A.; Fasel, M.; Feldkamp, L.; Feliciello, A.; Feofilov, G.; Fernandez Tellez, A.; Ferrero, A.; Ferretti, A.; Festanti, A.; Feuillard, V. J. G.; Figiel, J.; Filchagin, S.; Finogeev, D.; Fionda, F. M.; Fiorenza, G.; Flor, F.; Floris, M.; Foertsch, S.; Foka, P.; Fokin, S.; Fragiacomo, E.; Francisco, A.; Frankenfeld, U.; Fronze, G. G.; Fuchs, U.; Furget, C.; Furs, A.; Girard, M. Fusco; Gaardhoje, J. J.; Gagliardi, M.; Gago, A. M.; Gajdosova, K.; Galvan, C. D.; Ganoti, P.; Garabatos, C.; Garcia-Solis, E.; Garg, K.; Gargiulo, C.; Garner, K.; Gasik, P.; Gauger, E. F.; Gay Ducati, M. B.; Germain, M.; Ghosh, J.; Ghosh, P.; Ghosh, S. K.; Gianotti, P.; Giubellino, P.; Giubilato, P.; Glaessel, P.; Gomez Coral, D. M.; Ramirez, A. Gomez; Gonzalez, V; Gonzalez-Zamora, P.; Gorbunov, S.; Gorlich, L.; Gotovac, S.; Grabski, V; Graczykowski, L. K.; Graham, K. L.; Greiner, L.; Grelli, A.; Grigoras, C.; Grigoriev, V; Grigoryan, A.; Grigoryan, S.; Gronefeld, J. M.; Grosa, F.; Grosse-Oetringhaus, J. F.; Grosso, R.; Guernane, R.; Guerzoni, B.; Guittiere, M.; Gulbrandsen, K.; Gunji, T.; Gupta, A.; Gupta, R.; Guzman, I. B.; Haake, R.; Habib, M. K.; Hadjidakis, C.; Hamagaki, H.; Hamar, G.; Hamid, M.; Hamon, J. C.; Hannigan, R.; Haque, M. R.; Harlenderova, A.; Harris, J. W.; Harton, A.; Hassan, H.; Hatzifotiadou, D.; Hauer, P.; Hayashi, S.; Heckel, S. T.; Hellbaer, E.; Helstrup, H.; Herghelegiu, A.; Hernandez, E. G.; Herrera Corral, G.; Herrmann, F.; Hetland, K. F.; Hilden, T. E.; Hillemanns, H.; Hills, C.; Hippolyte, B.; Hohlweger, B.; Horak, D.; Hornung, S.; Hosokawa, R.; Hota, J.; Hristov, P.; Huang, C.; Hughes, C.; Huhn, P.; Humanic, T. J.; Hushnud, H.; Husova, L. A.; Hussain, N.; Hussain, T.; Hutter, D.; Hwang, D. S.; Iddon, J. P.; Ilkaev, R.; Inaba, M.; Ippolitov, M.; Islam, M. S.; Ivanov, M.; Ivanov, V; Izucheev, V; Jacak, B.; Jacazio, N.; Jacobs, P. M.; Jadhav, M. B.; Jadlovska, S.; Jadlovsky, J.; Jaelani, S.; Jahnke, C.; Jakubowska, M. J.; Janik, M. A.; Jercic, M.; Jevons, O.; Bustamante, R. T. Jimenez; Jin, M.; Jones, P. G.; Jusko, A.; Kalinak, P.; Kalweit, A.; Kang, J. H.; Kaplin, V; Kar, S.; Uysal, A. Karasu; Karavichev, O.; Karavicheva, T.; Karczmarczyk, P.; Karpechev, E.; Kebschull, U.; Keidel, R.; Keil, M.; Ketzer, B.; Khabanova, Z.; Khan, A. M.; Khan, S.; Khan, S. A.; Khanzadeev, A.; Kharlov, Y.; Khatun, A.; Khuntia, A.; Kielbowicz, M. M.; Kileng, B.; Kim, B.; Kim, D.; Kim, D. J.; Kim, E. J.; Kim, H.; Kim, J. S.; Kim, J.; Kim, M.; Kim, S.; Kim, T.; Kindra, K.; Kirsch, S.; Kisel, I; Kiselev, S.; Kisiel, A.; Klay, J. L.; Klein, C.; Klein, J.; Klein, S.; Klein-Boesing, C.; Klewin, S.; Kluge, A.; Knichel, M. L.; Knospe, A. G.; Kobdaj, C.; Kofarago, M.; Koehler, M. K.; Kollegger, T.; Kondratyeva, N.; Kondratyuk, E.; Konopka, P. J.; Konyushikhin, M.; Koska, L.; Kovalenko, O.; Kovalenko, V; Kowalski, M.; Kralik, I; Krav

Quality criteria of specialists training within the context of competencydevelopment approach

Introduction. The on-going changes in the Russian Federation have revealed a severe lack of specialists who have expertise and experience in taking decisions under the conditions of market economy, which causes an increased need in such specialists. The solution is possible if there is continuous economic education within the system of professional education. Research Methodology. In the course of the research, a competence-development teaching package has been worked out as a methodological support of continuous economic education, which is now being practically used. The package takes into account the educational level and the educational program specialization, which facilitates an individual's participation in the real economic activity. Research results.In specialists' economic skills development, it is prudent to use both traditional and innovative educational methods and technologies, which will enable to integrate pedagogical science and practice of continuous economic education and consider the succession of professional education levels and sublevels. The diversity of educational techniques will allow a teacher to realize educational goals and objectives. Discussion. The level of students' economic competencesdevelopment was measured in accordance with three criteria: the cognitive criterion, personal motivational criterion and creative activity criterion. Each of the criteria reveals through a system of empirical indexes which reflect the degree to which a particular component is developed. Conclusion. Continuous economic education is an obligatory part of continuous professional education, which is focused on developing a competitive, economically competent specialist, who is in demand in the labor market. © 2018

Quality criteria of specialists training within the context of competencydevelopment approach

Introduction. The on-going changes in the Russian Federation have revealed a severe lack of specialists who have expertise and experience in taking decisions under the conditions of market economy, which causes an increased need in such specialists. The solution is possible if there is continuous economic education within the system of professional education. Research Methodology. In the course of the research, a competence-development teaching package has been worked out as a methodological support of continuous economic education, which is now being practically used. The package takes into account the educational level and the educational program specialization, which facilitates an individual's participation in the real economic activity. Research results.In specialists' economic skills development, it is prudent to use both traditional and innovative educational methods and technologies, which will enable to integrate pedagogical science and practice of continuous economic education and consider the succession of professional education levels and sublevels. The diversity of educational techniques will allow a teacher to realize educational goals and objectives. Discussion. The level of students' economic competencesdevelopment was measured in accordance with three criteria: the cognitive criterion, personal motivational criterion and creative activity criterion. Each of the criteria reveals through a system of empirical indexes which reflect the degree to which a particular component is developed. Conclusion. Continuous economic education is an obligatory part of continuous professional education, which is focused on developing a competitive, economically competent specialist, who is in demand in the labor market. © 2018

Analysis of traffic description models

Проведен анализ моделей описания трафика. Рассмотрены пуассоновский и примитивный потоки трафика. Приведены модели Пальма и Эрланга. Проанализированы самоподобные (фрактальные) модели трафика.У статті проведений аналіз моделей опису трафіку. Розглянуті пуассонівський і примітивний потоки трафіку. Приведені моделі Пальма і Ерланга. Розглянуті самоподобні (фрактальні) моделі трафіку. Визначений параметр Херста.The analysis of traffic description models is conducted in the article. Puasson and Primitive streams of traffic is considered. Models are resulted Palm and Erlang. The self-similarity (fractal) models of traffic are considered. The parameter of Kherst is certain

Method for determining a clear subset of influence factors on the content of their behavior of the process development of complex system functioning

Сучасне бачення сутності когнітивного моделювання функціонування складної системи – це спосіб виявлення закономірностей попереджування та запобігання негативних тенденцій розвитку особистої цілеспрямованої поведінки складної системи, процес функціонування якої протікає в нечіткому нестохастично невизначеному середовищі. Пропонується метод визначення чіткої підмножини факторів впливу на власну поведінку розвитку процесу функціонування складної системи на основі його когнітивного моделювання по рівню функції приналежності нечіткої підмножини факторів, які введені особою, що приймає рішення (ОПР), для опису її функціонування.Современное виденье сущности когнитивного моделирования функционирования сложной системы – это способ выявления закономерностей предупреждения и предотвращения негативных тенденций развития личного целенаправленного поведения сложной системы, процесс функционирования которой протекает в нечеткой нестохастически неопределенной среде. Предлагается метод определения четкого подмножества факторов влияния на собственное поведение развития процесса функционирования сложной системы на основе его когнитивного моделирования по уровню функции принадлежности нечеткого подмножества факторов, введенных лицом, принимающим решение, для описания ее функционирования.The contemporary vision of the essence of cognitive modeling of a complex system functioning is a method of identifying regularities to prevent and to avoid negative tendencies of the development of personal purposeful behavior of a complex system, a functioning process of which takes place in the functioning of fuzzy non-stochastic uncertain environment. A method for determining a clear subset of influence factors on personal behavior of the development of complex system functioning process is proposed based on its cognitive modeling by the level of the membership function of fuzzy subsets of factors, introduced by a decision-maker, for the description of its functioning

Methods for determining the significance level of the factors that generate fuzzy nonstochastic uncertain environment of purposeful functioning of a complex system

Розглядається складна система, цілеспрямоване функціонування якої визначається факторами, які за своєю природою можуть мати політичне, економічне, соціальне, етичне, етнічне, суб’єктивне та інші спрямованості та складають в цілому множину 1 iD d , i ,m достатньо великого обсягу (декілька десятків чи сотень). Предметна змістовність факторів та розмірність множини D визначаються цілеспрямованістю зацікавленості особи, яка приймає рішення (ОПР). Поставлені у відповідність кожному фактору, зазначеної вище тієї чи іншої природи, змінні в загальному випадку є випадковими немасового характеру. Це визначає що введені ОПР до розгляду фактори формують нестохастичне, невизначене середовище, в якому складна система функціонує. Опис власної поведінки розвитку процесу функціонування складної системи за часом подається з урахуванням рівнів значущості факторів множини D. Для будь-якої підмножини факторів 1 iÐ , i ,n; 1 1 i , j iÐ , i ,n; j ,n ; 1 1 1 i , j ,k i jÐ , i ,n; j ,n ; k ,n , які складають ієрархію декомпозиції структури факторів множини D , рівні значущості факторів відповідають рівням недомінованості елементів нечіткої підмножини ядра нечіткого бінарного відношення строгої переваги факторів як елементів зазначених вище підмножин iÐ , i , jÐ , i , j ,kÐ . Пропонується методичний підхід подолання труднощів, які пов’язані з практичною неможливістю врахування експертами впливів усіх факторів множини 1 iD d , i ,m , які складають решту при визначенні значень функції приналежності нечіткого бінарного відношення нестрогої переваги пари факторів ( r , g ) , r ,s D .Рассматривается сложная система, целенаправленное функционирование которой определяется факторами, которые по своей природе могут иметь политическое, экономическое, социальное, этичное, этническое, субъективное и другие направленности и составляют в целом множество 1 iD d , i ,m достаточно большого объема (несколько десятков или сотен). Предметная содержательность факторов и размерность множества D определяются целенаправленностью заинтересованности лица, принимающего решение (ЛПР). Поставленные в соответствие каждому фактору, указанной выше той или иной природы, переменные в общем случае являются случайными немассового характера. Это определяет, что введенные ЛПР к рассмотрению факторы формируют нестохастическую, неопределенную среду, в которой функционирует сложная система. Описание собственного поведения развития процесса функционирования сложной системы по времени представлено с учетом уровней значимости факторов множества D. Для любого подмножества факторов iÐ , i , jÐ , 1 1 1 i, j ,k i jÐ , i ,n; j ,n ; k ,n , которые составляют иерархию декомпозиции структуры факторов множества D, уровни значимости факторов отвечают уровням недоминированости элементов нечеткого подмножества ядра нечеткого бинарного отношения строгого предпочтения факторов как элементов отмеченных выше подмножеств iÐ , i, jÐ , i , j ,kÐ . Предлагается методический подход преодоления трудностей, связаных с практической невозможностью учета экспертами влияния всех факторов множества 1 iD d , i ,m , которые составляют остаток при определении значений функции принадлежности нечеткого бинарного отношения нестрогого предпочтения пары факторов ( r , g ) r ,s D .A complex system is considered, purposeful functioning of which is determined by the factors, which by nature can have political, economic, social, ethical, ethnic, subjective and other orientations and together form a 1 iD d , i ,m set of a comparatively large size (a few tens or hundreds). Subjective content of the factors and the dimension of the D set are determined by the purposeful interest of a person making decision (PMD). Brought into correspondence to each factor of one or another nature mentioned above, the variables are in general random and of non-mass character. This determines that factors brought into consideration by PMD form non-stochastic, uncertain environment in which a complex system operates. Description of the process development behavior of complex system functioning of time is presented taking into account the significance levels of set D factors. For any subset of iÐ , i , jÐ , 1i, j ,kÐ , i ,n; 1 ij ,n ; 1 jk ,n factors that form the decomposition hierarchy of the structure D set factors, the significance levels of the factors meet the levels of non-dominated elements of fuzzy subset of fuzzy binary relation core of strict preference factors as the elements of the above-mentioned iÐ , i, jÐ , i , j ,kÐ subsets. A methodical approach is proposed to overcome the difficulties that are associated with practical impossibility of the experts to account the influence of all the factors of 1 iD d , i ,m number set, which make the residue in the process of determining the function values of fuzzy binary relation membership of couple of factors preference-indifference ( r , g ) r ,s D

Estimation of effectiveness and decision-making risk concerning the content of the predictable clear subsets of influence factors on the development of the process of complex system functioning

Сутність змістовності складної системи визначається природною спрямованістю значного за обсягом переліком факторів, які вводить до розгляду особа, яка приймає рішення (ОПР), при опису процесу функціонування її за часом. Складна система володіє властивістю формування власної поведінки розвитку процесу її функціонування за часом. Когнітивна модель процесу функціонування передбачає експертне визначення значущостей факторів з урахуванням їх багатовпливовості як значень функції приналежності нечіткої підмножини ядра нечіткого бінарного відношення строгої переваги факторів, які за означенням складають повну кінцеву множину. Змінні, які відповідають факторам, є випадковими немасового характеру та є мінливими за часом. Когнітивна модель тому відповідає стану при t=τ функціонування складної системи, а прийняте значення α функції приналежності нечіткої підмножини ядра нечіткого бінарного відношення строгої переваги викреслює, на момент часу t=τ, чітку підмножину впливових фактрів, за розумінням ОПР, на власну поведінку розвитку процесу функціонування складної системи. Подається оцінка ефективності та ризику прийняття рішення ОПР щодо прогнозованої змістовності чіткої підмножини факторів при прийнятому α для реалізації цілеспрямованого впливу щодо запобігання негативних тенденцій формування власної поведінки розвитку процесу функціонування складної системи.Сущность содержательности сложной системы определяется естественной направленностью значительного по объему перечня факторов, который вводится к рассмотрению лицом, принимающим решение (ЛПР), при описании процесса функционирования ее по времени. Сложная система владеет свойством формирования собственного поведения развития процесса ее функционирования по времени. Когнитивная модель процесса функционирования предусматривает экспертное определение значимостей факторов с учетом их многовлиятельности как значений функции принадлежности нечеткого подмножества ядра нечеткого бинарного отношения строгого предпочтения факторов, которые по определению составляют полное конечное множество. Переменные, которые соответствуют факторам, являются случайными немассового характера и является изменяющимися во времени. Когнитивная модель поэтому отвечает состоянию при t=τ функционирование сложной системы, а принятое значение α функции принадлежности нечеткого подмножества ядра нечеткого бинарного отношения строгого предпочтения выделяет, в момент времени t=τ, четкое подмножество влияющих факторов, по пониманию ЛПР, на собственное поведение развития процесса функционирования сложной системы. Приводится оценка эффективности и риска принятия решения ЛПР относительно прогнозируемой содержательности четкого подмножества факторов при принятом α для реализации целенаправленного влияния относительно предотвращения негативных тенденций формирования собственного поведения развития процесса функционирования сложной системы.The essence of complex system content is determined by the natural directivity of a large in amount list of factors, which is submitted for consideration by the decision-maker (DM), while describing its time functioning process. A complex system has a property of forming its own behavior of the process development of its time functioning. A cognitive model of functioning process provides expert determination of factors significance in accordance with their multi-consequence as membership function values of kernel fuzzy subset of fuzzy binary relation of factors strict preference, which form the entire finite set. Variables that correspond to factors are random and non-mass character and are changeable in time. That’s why a cognitive model corresponds to the state when t=τ and a complex system is functioning, and the assumed α value of membership function of kernel fuzzy subset of fuzzy binary relation of strict preference selects, when t=τ, a clear subset of influencing factors, as a decision-maker understands, on the own behavior of process development of complex system functioning. The estimation of the effectiveness and decisionmaking risk concerning the predictable content of a clear subset of factors with the accepted α for realization of purposeful influence to prevent negative tendencies of forming its own behavior of the process development of complex system functioning