As implied by the zodiacal light and spacecraft impact measurements, the space between large bodies in our Solar System is filled with interplanetary dust particles (IDPs). IDPs give us deeper insight into the composition and evolution of the Solar System, as well as being a crucial reference for extrasolar research. IDPs can be interpreted as bearers of carbon and organic materials, and thus, their interaction with Earth can be considered as important factors for the birth of terrestrial life. One of the key routes of IDPs entering Earth is via meteoroid streams (Love and Brownlee 1993). The Geminid meteoroid stream is a notable example. Together with its source asteroid (3200) Phaethon, the Phaethon-Geminid stream complex (PGC) (Whipple 1983; Gustafson 1989) can potentially provide information on the properties and evolution of IDPs in near-Earth space. DESTINY+* is a JAXA/ISAS spacecraft planned to launch in 2024 to explore the physical and chemical features of near-Earth IDPs and uncover the dust ejection mechanism of active near-Earth asteroids, especially Phaethon (Arai et al. 2018). Previous studies on the dust ejection mechanism of Phaethon have various degrees of success in explaining the ejection of submillimeter particles and try to recreate the dust replenishment rate of the Geminid stream. However, none of them are satisfactory for explaining the observed Geminid stream, especially for larger particles of a millimeter and centimeter scales. Inspired by the discovery of rotational mass shedding in the Main Belt region (Jewitt et al., 2014), we investigate a dust ejection scenario by rotational instability on Phaethon. Using the N-body integrator MERCURY6 (Chambers 1999; modified by Jeong 2014), we performed a long-term integration of dust particles of various sizes ejected at ~1 m/s. Through this process, we discuss the implications Phaethon's rotation may have on its ejection, the formation and evolution of IDP by this mechanism, and contribute to the DESTINY+ mission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1500-1517
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2024
With the rapid development of the tourism economy, large-scale construction of tourist attractions to achieve resource utilization and ensure the healthy development of the tourism industry has become a hot topic. However, there are still issues with resource utilization and coordinated management in the economic development of the tourism industry, which in turn affects the coordinated development of the tourism industry economy. Therefore, this study utilizes self-organization theory to explore the structure, organizational mechanism, conditional driving force of evolution, and evolutionary operation mechanism of the tourism system, analyze the current tourism situation in Hunan Province and related regions, and construct a self-organization evolution model of the tourism system. The result shows that the cumulative variance contribution rate of tourism areas in Hunan Province is 78.8%, with Zhangjiajie having the highest industrial management factors and tourism resource levels in the province, with 1.6 and 3.2 respectively. Hunan Province has abundant tourism resources but overall uneven development, with a comprehensive score of -1.03. Therefore, it is necessary to leverage the coordination advantages of various departments and industries to promote sustainable and healthy development of tourism areas. The self-organizing evolution of the tourism system not only discovers the current problems of the tourism industry, but also provides theoretical support and mechanism suggestions for the tourism system.
In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.
To study the reverse fault formation process and the stress evolution feature, a simulation test system of reverse fault formation is developed based on the analysis of reverse fault formation mechanism. The system mainly consists of simulation laboratory module, operation console and horizontal loading control system, and data monitoring system. It can represent the fault formation process, induce fault crack initiation and simulate faults of different throws. Simulation tests on reverse fault formation process are conducted by using the simulation test system: horizontal loading is added to one side of the model. the bottom rock layer cracks under the effect of the induction device. The crack dip angle is about 29°. A reverse fault is formed with the expansion of the crack dip angle towards the upper right along the fracture surface and the slippage of the hanging wall over the foot wall. Its formation process unfolds five stages: compressive deformation of rock, local crack initiation, reverse fault penetration, slippage of the hanging wall over the foot wall and compaction of fault plane. There is residual structural stress inside rock after fault formation. The study methods and results have guiding and referential significance for further study on reverse fault formation mechanism and rock stress evolution.
In this paper, we propose an efficient per-Trunk interworking mechanism between PSTN and ATM network assuming the situation ATM network interworks with PSTN during the evolution period. The proposed mechanism improves the cell payload utilization by mapping only the active charnnels of PSTN frame into ATM cell payload. Also, we propose the frame recovery mechanism to guarantee the frame sequence integrity. The proposed mechanism is compared with other possible ones in terms of cell payload utilization, cell packetization delay. We present the implementation structure of the interworking unit. the correctness of the mechanism and the feasibility of the implementation are verifid through the CAD simulation.
With the aim to investigate the statistical properties and the connection between thermal and non-thermal properties of the ICM in galaxy clusters, we have developed a statistical magneto-turbulent model which describes, at the same time, the evolution of the thermal and non-thermal emission from galaxy clusters. In particular, starting from the cosmological evolution of clusters, we follow cluster. mergers, calculate the spectrum of the magnetosonic waves generated in the ICM during these mergers, the evolution of relativistic electrons and the resulting synchrotron and Inverse Compton spectra. We show that the broad band (radio and hard x-ray) non-thermal spectral properties of galaxy clusters can be well accounted for by our model for viable values of the parameters (here we adopt a EdS cosmology).
It is well known that a rotating bar potential can transport angular momentum to the disk and hence cause the evolution of the disk. Such a process is particularly important in disk galaxies since it can result in fuelling AGNs and starburst ring activities. In this paper, we will present the numerical simulations to show how this mechanism works. The problem, however, is quite complicated. We classify our simulations according to the type of Lindbald resonances and try to single out the individual roles they play in the disk evolution. Among many interesting results, we emphasize the identification of the origin of the starburst rings and the dense circumnuclear molecular disks to the instability of the disk. Unlike most of the other simulations, the self-gravitation of the disk is emphasized in this study.
The mechanical properties of polycrystalline thin-films, critical for Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) components, are known to have the size effect and the scatter in the length scale of microns by the numbers of intensive investigation by experiments and simulations. So, the consideration of the microstructure is essential to cover these length scale effects. The lattice based stochastic model for the microstructure evolution is used to simulate the actual microstructure, and the fast and reliable algorithm is described in this paper. The kinetics parameters, which are the key parameters for the microstructure evolution based on the nucleation and growth mechanism, are extracted from the given micrograph of a polycrystalline material by an inverse method. And the method is verified by the comparison of the quantitative measures, the number of grains and the grain size distribution, for the actual and simulated microstructures. Finite element mesh is then generated on this lattice based microstructure by the developed code. And the statistical finite element analysis is accomplished for selected microstructure.
Researchers have utilized artificial evolution techniques and learning techniques for studying the interactions between learning and evolution. Adaptation in dynamic environments gains a significant advantage by combining evolution and learning. We propose an on-line, realtime evolutionary learning mechanism to determine the structure and the synaptic weights of a neural network controller for mobile robot navigations. We support our method, based on (1+1) evolutionary strategy which produces changes during the lifetime of an individual to increase the adaptability of the individual itself, with a set of experiments on evolutionary neural controller for physical robots behaviors. We investigate the effects of learning in evolutionary process by comparing the performance of the proposed realtime evolutionary learning method with that of evolutionary method only. Also, we investigate an interactive evolutionary algorithm to overcome the difficulties in evaluating complicated tasks.
Trends of Type Ia supernova (SN Ia) luminosities with the properties of host galaxies are important to study the underlying physics for an SN progenitor system and explosion mechanism. In the YONSEI SN catalog, we have a sample of ~600 SN and host data in the wider redshift range, and two independent light-curve models, SALT2 and MLCS2k2. From this catalog, here we present that SNe Ia in low-mass, globally and locally star-forming environments are fainter than those in high-mass, globally and locally passive environments, after light-curve shape and color or extinction corrections. Our results are then compared to previous studies, and show consistent results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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