One-loop surface tensions of (supersymmetric) kink domain walls from dimensional regularization

We consider domain walls obtained by embedding the 1+1-dimensional $\phi^4$-kink in higher dimensions. We show that a suitably adapted dimensional regularization method avoids the intricacies found in other regularization schemes in both supersymmetric and non-supersymmetric theories. This method allows us to calculate the one-loop quantum mass of kinks and surface tensions of kink domain walls in a very simple manner, yielding a compact d-dimensional formula which reproduces many of the previous results in the literature. Among the new results is the nontrivial one-loop correction to the surface tension of a 2+1 dimensional N=1 supersymmetric kink domain wall with chiral domain-wall fermions.Comment: 23 pages, LATeX; v2: 25 pages, 2 references added, extended discussion of renormalization schemes which dispels apparent contradiction with previous result

Алгоритм нормального ортогонального преобразования двумерного образа

В статті на базі алгоритму формування матричного оператора дискретного ортогонального одновимірного перетворення створено алгоритм двовимірного перетворення. Проблема створення двовимірного перетворення полягає в великому порядку матричного оператора, якщо двовимірний образ представляється у вигляді одного рядка, утвореного послідовністю рядків (стовпців) образу. В цьому випадку для матриці образу порядку N порядок матричного оператора становить N2, тобто кількість елементів такого оператора дорівнює N4, що неприпустимо, враховуючи, що для образів N = 256…1024. Отримано просту структуру формування матричного оператора дискретного двовимірного перетворення, урахування якої дозволяє зменшити об’єм пам’яті, необхідної для обчислення коефіцієнта трансформант, до N3, що робить можливим класифікацію образів з матрицями порядку N ≈ 256…1024. Алгоритм проілюстровано на прикладі, обраному виходячи з міркувань простоти перевірки отримуваних результатів.A new 2D transformation algorithm based on algorithm of matrix operator formation in 1D discrete orthogonal transformation is presented. Complexity 2D algorithm creation is a high order of matrix operator when 2D image is presented as a sequence of rows (columns). In this case the order of matrix operator is N2 for image matrix of N order. As result, the number of its elements is equal to N4, which is equivalent of huge figure for image, having size N = 256…1024. A simple algorithm for creation of matrix operator in 2D discrete transformation was obtained. It allows reduce to N3 the memory volume, required for transform coefficient calculation. It makes possible to classify images having matrix of order N ≈ 256…1024. The algorithm is illustrated on the example selected from the ease of inspection results.В статье на базе алгоритма формирования матричного оператора дискретного ортогонального одномерного преобразования создан алгоритм двумерного преобразования. Проблема создания двумерного преобразования состоит в большом порядке матричного оператора, если двумерный образ представить в виде одной строки, образованной последовательностью строк (столбцов) образа. В этом случае для матрицы образа порядка N порядок матричного оператора равен N2, т.е. количество элементов матричного оператора равно N4, что недопустимо, учитывая, что для образов N = 256…1024. Получена простая структура формирования матричного оператора двумерного дискретного преобразования, учет которой позволяет уменьшить объем памяти, необходимой для вычисления коэффициента трансформант, до N3, что делает возможным классификацию образов с матрицами порядка N ≈ 256…1024. Алгоритм проиллюстрирован на примере, выбранном исходя из простоты проверки получаемых результатов

Классификация двумерных образов с использованием нормализации по уровню

Розглянуто методи розпізнавання двовимірних (2D) образів. Доведено, що метод нормалізації за рівнем є найкращим рішенням при проведенні класифікації двовимірних образів. Запропоновано алгоритм нормалізації 2D еталонного образу при використанні ортогонального перетворення і алгоритм оцінки ступеня подібності між досліджуваним і еталонним 2D образами. За допомогою наведеного прикладу показано увесь процес порівняння двовимірних образів за допомогою запропонованого методу.Introduction. Possible methods of pattern recognition of 2D images are described. Matched filtering method based on "in terms of level" normalization is the best way for classification of 2D images. Example of "in terms of level" normalization algorithm of 2D images. By means of example whole process of comparison of 2D images based on proposed method is presented. Proposed algorithms. Normalization algorithm of 2D reference image based on orthogonal transformation and estimation algorithm of similarity between tested and reference 2D images are proposed. Conclusions. The main advantages of the proposed method of 2D image classification are presented in conclusions. Minimization of some disadvantages is proposed.Рассмотрены методы распознавания двумерных (2D) образов. Доказано, что метод нормализации по уровню является лучшим решением при проведении классификации двумерных образов. Предложены алгоритм нормализации 2D эталонного образа при использовании ортогонального преобразования и алгоритм оценки степени подобия между исследуемым и эталонным 2D образами. При помощи приведенного примера показан весь процесс сравнения двумерных образов при помощи предложенного метода

Классификация одномерных и двумерных образов при произвольном масштабе пространственных координат

Показано можливість використання перетворення Мелліна при класифікації образів на базі їх нормалізації або нормального перетворення при зміні масштабу аргументів досліджуваних образів відносно еталонного образу. Наведено приклад обчислень, який показав простоту застосування перетворення Мелліна. Отримана достатньо висока чутливість класифікатора до змін параметрів графоелементів досліджуваного образу відносно еталона.Introduction. Possible methods of pattern recognition are described. Transform coefficient, allowing numerically to evaluate the difference between the test and reference signal is proposed. In this case, the reference signal is selected by researcher independently, which gives more freedom. Theoretical positions. The possibility of Mellin transform using for pattern classification of images based on their normalization or normalized transformation when scale of studied images is differ from a reference image, is considered. A similar of Fourier and Mellin transforms is proved. Classification algorithm. Proposed algorithm can be used when change of scale arguments of the signals is presented. This algorithm has a clear structure that allows implement it in hardware with minimal effort. Examples. Examples of the Mellin transform using for different distortion types of the test signal are considered. The test signals have time scale and distorted form changing. The obtained sensitivity value of classifier to parameters changes of the investigated image with respect to the reference image was sufficient to get a stable work of this unit. Conclusions. The main advantages of the Mellin transform using for recognizing signals at different scales are presented is conclusions.Показана возможность использования преобразования Меллина при классификации образов на базе их нормализации или нормального преобразования при изменении масштаба аргументов исследуемых образов относительно эталонного образа. Приведен пример вычислений, показавший простоту применения преобразования Меллина. Получена достаточно высокая чувствительность классификатора к изменениям параметров исследуемого образа относительно эталона

Сравнение двумерных образов по уровню на базе косинусного преобразования и преобразования Адамара

Проблематика. У статті розглянуто задачу розпізнавання образів та один з її різновидів – розпізнавання сигналів з використанням їх розкладання за ортогональними базисними функціями. Мета дослідження. Виконати дослідження задачі з розпізнавання двовимірних образів за допомогою двох ортогональних перетворень: перетворення Адамара і косинусного перетворення. Методика реалізації. Для зменшення кількості спектральних складових при розкладанні сигналу в ортогональному базисі пропонується виконати попередню обробку сигналів. Для цього еталонний сигнал нормалізується за рівнем, що дає змогу проводити порівняння тестового і досліджуваного сигналів через розрахунок коефіцієнта трансформант, який є мірою подібності цих сигналів. Результати дослідження. Наведено теоретичну інформацію, покладену в основу цього методу класифікації. Запропоновано алгоритми зведення еталонного і досліджуваного сигналів, які необхідно виконати перед визначенням подібності образів. Принциповим є зведення еталонного сигналу до двовимірної базової функції, яка створюється на основі вибраного двовимірного ортогонального перетворення. На прикладі кількох двовимірних образів проведено повний цикл розрахунків для визначення подібності двовимірних сигналів. Розрахунки виконано за допомогою перетворення Адамара і косинусного перетворення. Наведено двовимірні зображення отриманих спектрів. Висновки. Показано, що при використанні нормалізації двовимірних образів можливо проводити їх розпізнавання на базі обчислень коефіцієнта трансформант. Аналіз результатів розрахунків доводить, що за значенням коефіцієнта трансформант можливо проводити розподіл сигналів за різними класами. Висновки.В результаті досліджень показано, що при використанні нормалізації двовимірних образів можливо проводити їх розпізнавання на базі обчислень коефіцієнту трансформант. Аналіз результатів розрахунків доводить, що за значенням коефіцієнту трансформант можливо проводити розподіл сигналів по різним класам. В подальшому існує необхідність створення відповідних класифікаторів.Background. The problem of pattern recognition is considered in this paper. We propose to use orthogonal basis functions for pattern recognition of 2D signals. Objective. The aim of this paper is investigation of pattern recognition problem of 2D images based on cosine and Hadamard transforms. Methods. Preprocessing of signals is proposed to reduce the number of spectral components in the orthogonal series of signal decomposition. Normalization of a reference signal “in terms of level” allows comparing reference and tested signals by means of transform coefficient calculation. This coefficient is a match criterion of these signals. Results. Theoretical information used for proposed classification method is described. The normalization algorithms of the reference and tested signals, which have to perform before determining similarity of images, are proposed. Transformation of a reference signal to two-dimensional basic function is fundamental point. This basic function is based on selected 2D orthogonal transform. Complete cycle of calculation for pattern recognition of some 2D images is executed. The calculations were performed using Hadamard and cosine transforms. 2D images of obtained spectra are given. Conclusions. As a result, this research shows that we can perform pattern recognition of normalized 2D images based on calculation of transform coefficient. The analysis of calculation results shows that classification of signals based on transform coefficient values is possible. Development of matching classifiers is the aim of the next research.Проблематика. В статье рассмотрены задача распознавания образов и одна из ее разновидностей – распознавание сигналов с использованием их разложения по ортогональным базисным функциям. Цель исследования. Провести исследование задачи распознавания двумерных образов при помощи двух ортогональных преобразований: преобразования Адамара и косинусного преобразования. Методика реализации. Для уменьшения числа спектральных составляющих при разложении сигнала в ортогональном базисе предлагается проводить предварительную обработку сигналов. Для этого выполняется нормализация эталонного сигнала по уровню, что позволяет проводить сравнение тестового и исследуемого сигналов путем расчета коэффициента трансформант, который является мерой подобия этих сигналов. Результаты исследования. Приведена теоретическая информация, использованная при построении этого метода классификации. Предложены алгоритмы приведения эталонного и исследуемого сигналов, которые необходимо выполнить перед определением подобности образов. Принципиальным моментом является приведение эталонного сигнала к двумерной базовой функции, которая формируется на основе выбранного двумерного ортогонального преобразования. На примере нескольких двумерных образов проведен полный цикл расчетов для определения подобности двумерных сигналов. Расчеты выполнены при помощи преобразования Адамара и косинусного преобразования. Приведены двумерные изображения полученных спектров. Выводы. Показано, что при использовании нормализации двумерных образов возможно проводить их распознавание на базе вычислений коэффициента трансформант. Анализ результатов расчетов доказывает, что по значениям коэффициента трансформант возможно выполнять разделение сигналов по различным классам

Determination of the Michel Parameters rho, xi, and delta in tau-Lepton Decays with tau --> rho nu Tags

Using the ARGUS detector at the $e^+ e^-$ storage ring DORIS II, we have measured the Michel parameters $\rho$, $\xi$, and $\xi\delta$ for $\tau^{\pm}\to l^{\pm} \nu\bar\nu$ decays in $\tau$-pair events produced at center of mass energies in the region of the $\Upsilon$ resonances. Using $\tau^\mp \to \rho^\mp \nu$ as spin analyzing tags, we find $\rho_{e}=0.68\pm 0.04 \pm 0.08$, $\xi_{e}= 1.12 \pm 0.20 \pm 0.09$, $\xi\delta_{e}= 0.57 \pm 0.14 \pm 0.07$, $\rho_{\mu}= 0.69 \pm 0.06 \pm 0.08$, $\xi_{\mu}= 1.25 \pm 0.27 \pm 0.14$ and $\xi\delta_{\mu}= 0.72 \pm 0.18 \pm 0.10$. In addition, we report the combined ARGUS results on $\rho$, $\xi$, and $\xi\delta$ using this work und previous measurements.Comment: 10 pages, well formatted postscript can be found at http://pktw06.phy.tu-dresden.de/iktp/pub/desy97-194.p

Theoretical Overview: The New Mesons

After commenting on the state of contemporary hadronic physics and spectroscopy, I highlight four areas where the action is: searching for the relevant degrees of freedom, mesons with beauty and charm, chiral symmetry and the D_{sJ} levels, and X(3872) and the lost tribes of charmonium.Comment: 10 pages, uses jpconf.cls; talk at First Meeting of the APS Topical Group on Hadronic Physic

Search for Second-Generation Scalar Leptoquarks in ppˉ\bm{p \bar{p}} Collisions at s\sqrt{s}=1.96 TeV

Results on a search for pair production of second generation scalar leptoquark in $p \bar{p}$ collisions at $\sqrt{s}$=1.96 TeV are reported. The data analyzed were collected by the CDF detector during the 2002-2003 Tevatron Run II and correspond to an integrated luminosity of 198 pb$^{-1}$. Leptoquarks (LQ) are sought through their decay into (charged) leptons and quarks, with final state signatures represented by two muons and jets and one muon, large transverse missing energy and jets. We observe no evidence for $LQ$ production and derive 95% C.L. upper limits on the $LQ$ production cross sections as well as lower limits on their mass as a function of $\beta$, where $\beta$ is the branching fraction for $LQ \to \mu q$.Comment: 9 pages (3 author list) 5 figure

Measurement of the ttbar Production Cross Section in ppbar Collisions at sqrt(s) = 1.96 TeV

We present a measurement of the top quark pair production cross section in ppbar collisions at sqrt(s)=1.96 TeV using 318 pb^{-1} of data collected with the Collider Detector at Fermilab. We select ttbar decays into the final states e nu + jets and mu nu + jets, in which at least one b quark from the t-quark decays is identified using a secondary vertex-finding algorithm. Assuming a top quark mass of 178 GeV/c^2, we measure a cross section of 8.7 +-0.9 (stat) +1.1-0.9 (syst) pb. We also report the first observation of ttbar with significance greater than 5 sigma in the subsample in which both b quarks are identified, corresponding to a cross section of 10.1 +1.6-1.4(stat)+2.0-1.3 (syst) pb.Comment: Accepted for publication in Physics Review Letters, 7 page

Combined search for the standard model Higgs boson decaying to a bb pair using the full CDF data set

We combine the results of searches for the standard model Higgs boson based on the full CDF Run II data set obtained from sqrt(s) = 1.96 TeV p-pbar collisions at the Fermilab Tevatron corresponding to an integrated luminosity of 9.45/fb. The searches are conducted for Higgs bosons that are produced in association with a W or Z boson, have masses in the range 90-150 GeV/c^2, and decay into bb pairs. An excess of data is present that is inconsistent with the background prediction at the level of 2.5 standard deviations (the most significant local excess is 2.7 standard deviations).Comment: To be published in Phys. Rev. Lett (v2 contains minor updates based on comments from PRL