Let $D{\subseteq}E$ be an extension of integral domains with characteristic zero, I be a nonzero proper ideal of D and let H(D, E) and H(D, I) (resp., h(D, E) and h(D, I)) be composite Hurwitz series rings (resp., composite Hurwitz polynomial rings). In this paper, we show that H(D, E) satisfies the ascending chain condition on principal ideals if and only if h(D, E) satisfies the ascending chain condition on principal ideals, if and only if ${\bigcap}_{n{\geq}1}a_1{\cdots}a_nE=(0)$ for each infinite sequence $(a_n)_{n{\geq}1}$ consisting of nonzero nonunits of We also prove that H(D, I) satisfies the ascending chain condition on principal ideals if and only if h(D, I) satisfies the ascending chain condition on principal ideals, if and only if D satisfies the ascending chain condition on principal ideals.
This study investigates the effect of power dynamics on R&D and market performances. Various types of relationships in a supply chain are considered. An R&D company offering new technology for product quality and a manufacturer responsible for both production and sales are utilized as subjects. The company with bargaining power differs with respect to the supply chain situation in practice, and no fixed single relationship and supply chain structure exist. However, only a few studies have considered the various relationships among players in a supply chain and their effects on performance. Therefore, we propose three models with different supply chain structures and power dynamics among players. This study contributes to the academia and supply chain practice by revealing the different characteristics of supply chain models.
Supply chain managers seek to achieve global optimization by solving problems in the supply chain's business process. However, companies in the supply chain hide the adverse information and inform only the beneficial information, so the information is distorted and cannot be the information that describes the entire supply chain. In this case, supply chain managers can directly collect and analyze supply chain activity data to find and manage the companies described by the data. Therefore, this study proposes a method to collect the order-inventory information from each company in the supply chain and detect the companies whose data characteristics are explained through deep learning. The supply chain consists of Manufacturer, Distributor, Wholesaler, Retailer, and training and testing data uses 600 weeks of time series inventory information. The purpose of the experiment is to improve the detection accuracy by adjusting the parameter values of the deep learning network, and the parameters for comparison are set by learning rate (lr = 0.001, 0.01, 0.1) and batch size (bs = 1, 5). Experimental results show that the detection accuracy is improved by adjusting the values of the parameters, but the values of the parameters depend on data and model characteristics.
In relation to denaturation of proteins, thermally induced conformational change of poly(D-glutamic acid) was studied in the presence of poly(vinyl alcohol) at low pH, where poly(D-glutamic acid) undergoes a helix-to-${\beta}$ transition without any other polymer. In a dilute solution, poly(vinyl alcohol) enhanced the ${\alpah}-to-{\beta}_1$ transition of poly(D-glutamic acid) due to intermolecular interaction between the two polymers. On the other hand, this conformational change was interrupted to a large extent in a concentrated solution, due to the interpenetration of poly(vinyl alcohol) chain into poly(D-glutamic acid) chain which prevented the intramolecular association of poly(D-glutamic acid) chain. A conformational change from ${\beta}_1\;to\;{\beta}_2$ of poly(D-glutamic acid) was observed for the films obtained by casting during annealing the mixture solutions. The ${\beta}_2$ content in the cast film increased with increasing poly(vinyl alcohol) content in the mixture.
Let $f:X{\rightarrow}X$ be a continuous map on a compact metric space (X, d) and for an arbitrary $x{\in}X$, $${\mathcal{SC}}_d(x,f):=\{y{\mid}x{\text{ can be strong }}d-{\text{chain to }}y\}$$. We give an example to show that ${\mathcal{SC}}_d(x,f)$ is dependent on the metric d on X but it is a closed and f-invariant set. We prove that if ${\mathcal{SC}}_d(x,f){\supseteq}{\Omega}(f)$ or f has the asymptotic-average shadowing property, then ${\mathcal{SC}}_d(x,f)=X$. Also, we show that if f has the shadowing property, then ${\lim}\;{\sup}_{n{\in}{\mathbb{N}}}\{f^n\}={\mathcal{SC}}_d(f)$ where ${\mathcal{SC}}_d(f)=\{(x,y){\mid}y{\in}{\mathcal{SC}}_d(x,f)\}$. For each $n{\in}{\mathbb{N}}$, we give an example in which ${\mathcal{SCR}}_d(f^n){\neq}{\mathcal{SCR}}_d(f)$. In spite of it, we prove that if $f^{-1}:(X,d){\rightarrow}(X,d)$ is an equicontinuous map, then ${\mathcal{SCR}}_d(f^n)={\mathcal{SCR}}_d(f)$ for all $n{\in}{\mathbb{N}}$.
초전도체 이트륨계 계열 중 임계온도 95 K인 YBa$_2Cu_3O_{7-x}$ 초전도계(123 system)와 80 K 인 YBa$_2Cu_4O_8$ 초전도계(124 system)의 차이점을 확장 Huckel 분자궤도론(EHT)으로 계산하였다. 123계와 124계의 layer와 chain에 대한 하전 Cu-O cluster 모델을 각각 계산한 다음 원자가 전자분포(Valence Electron Population, VEP), 환산 겹침분포(Reduced Overlap Population, ROP) 그리고 알짜 전하(net charge)를 비교하였다. 그 결과 123 및 124계의 layer에 있어서 구리원자의 원자가 전자는 d$_{x^2-y^2}$ 오비탈 보다는 d$_{z^2}$ 오비탈에 더 많이 분포되어 있음을 알 수 있었고, chain에 있어서 구리원자의 원자가 전자는 d$_{z^2}$ 오비탈보다는 d$_{y^2-z^2}$ 오비탈에서 더 많이 분포되어 있음을 알 수 있었다. 123계에 있어서 ROP는 Y 방향의 Cu(1)-O(2)보다 X 방향의 Cu(1)-O(1)가 더 크다는 것을 알 수 있었고, 124계에 있어서 layer의 ROP는 X 방향의 Cu(1)-O(1)보다 Y 방향의 Cu(1)-O(2)가 더 크다는 것을 알 수 있었다. 그러나 123 및 124 계에 있어서 chain의 ROP는 Y 방향의 Cu(2)-O(3)보다 Z 방향의 Cu(2)-O(4)가 더 크다는 것을 알 수 있었다. 123계의 layer에 존재하는 구리의 알짜 전하는 chain에 존재하는 구리의 알짜 전하보다 더 큰 반면 124계의 chain에 존재하는 구리의 알짜 전하는 layer에 존재하는 구리의 알짜 전하보다 더 크다는 것을 알 수 있었다.)-O(2)가 더 크다는 것을 알 수 있었다. 그러나 123 및 124 계에 있어서 chain의 ROP는 Y 방향의 Cu(2)-O(3)보다 Z 방향의 Cu(2)-O(4)가 더 크다는 것을 알 수 있었다. 123계의 layer에 존재하는 구리의 알짜 전하는 chain에 존재하는 구리의 알짜 전하보다 더 큰 반면 124계의 chain에 존재하는 구리의 알짜 전하는 layer에 존재하는 구리의 알짜 전하보다 더 크다는 것을 알 수 있었다.
양배추 포스포리파제 D의 기질특이성을 조사하기 위해 아실 사슬길이가 틀린 코린 인지질을 사용하여 그 반응성을 검토하였다. 선택한 아실 사슬은 포화지방산 $C_8:0,\;C_{12}:0,\;C_{16}:0,\;C_{20}:0$이었다. 이들 인지질들의 반응성은 계면활성제 Sodium dodecyl sulfate의 농도에 따라 큰 영향을 받았으며, 아실 사슬길이가 길어짐에 따라 최적 PC : SDS의 농도비는 1:1.4, 1:2.2, 1:2.5, 1:3.6으로 나타났다. 이와 함께, 효소의 최적활성을 나타내는 온도도 길이가 길어짐에 따라 20$^{\circ}C$, 30$^{\circ}C$, 35$^{\circ}C$, 45$^{\circ}C$로 크게 변화하였다. 이와는 달리 최적 pH와 $Ca^{2+}$농도는 사슬길이에 따라 큰 영향을 받지 않았다. $V_{max}$ 값은 아실 사슬의 기질이 가장 커 가수분해가 잘 일어남을 보여주었으며 사슬길이가 길어질수록 반응속도는 감소하였다.
제일원리적 에너지 띠 계산 방법인 전 전자 총 퍼텐셜 선형보강평면파동(all-electron full-potential linearized augmented plane ave) 방법에 일반기울기근사(generalized gradient approximation)를 채용하여 Ag(001) 표면 위에 [110] 방향으로 놓인 Fe 선의 전자구조와 자성을 이론적으로 연구하였다. Fe 선의 원자당 자기모멘트는 $3.02\;{\mu}_B$로 Cu(001) 위에 놓인 Fe[110] 선의 값($2.99\;{\mu}_B$) 보다 약간 컸다. Fe 선의 자기모멘트가 상당히 증가한 것은 이웃한 결합수가 줄어들고 그 결과로 Fe-d 전자상태의 띠폭이 줄어들어 국소화 되고 스핀분리가 증가하였기 때문이다. Fe-d 전자상태의 띠 폭은 약 1.6eV였으며 스핀분리는 약 3.2 eV였다.
가스 크로마토그래피(GC)와 가스 크로마토그래피(HPLC)를 이용하여 imidazoline계 양이온 계면활성제 분석을 수행하였다. 염기 가수분해와 산 가수분해 후 GC로 imidazoline ring의 original fatty acid의 alkyl chain 분포를 조사하였다. 역상 C18 분리관을 사용하고 0.1M $NaClO_4$가 함유된 methanol과 acetonitrile의 50:50(v/v)액을 용리액으로 할 때 imidazoline의 homologous한 total alkyl chain 분포가 HPLC에서 훌륭하게 분리되었으며, GC 결과와 좋은 일치를 보여주었다. 본 연구의 분석법으로, imidazoline계 양이온 계면활성제의 소수성 alkyl chain 분석 및 평균 분자량 결정이 가능하였으며, 전처리 필요없이 HPLC법을 이용한 imidazoline 의 검출한계는 10ng이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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