Neuronale Netze zur Auswertung von Delay Line Detektoren
- In der Atom- und Molekülphysik werden häufig Multichannelplate Detektoren mit Delay-Line-Auslese eingesetzt. Um eine große Präzision und eine hohe Reaktionsrate zu erhalten, ist es wichtig, dass alle Daten genau analysiert werden können. Die aktuelle Methode der Datenanalyse stößt dabei auf Probleme, wenn mehrere Teilchen kurz hintereinander auf den Detektor treffen. In dieser Arbeit wird versucht, ein neuronales Netz so zu trainieren, dass es eine bessere Datenanalyse liefert. Hierzu wird im ersten Kapitel der Detektoraufbau beschrieben, um zu verstehen, woher die einzelnen Signale kommen und wie sie zu interpretieren sind. Im zweiten Kapitel wird dann die Theorie vorgestellt, auf der neuronale Netze basieren. Das dritte Kapitel gibt einen kurzen Überblick über die benutzte Technik. Im vierten und fünften Kapitel werden die Ergebnisse dieser Arbeit vorgestellt. Im abschließenden sechsten Kapitel werden die Ergebnisse zusammengefasst und ein Ausblick auf weitere mögliche Projekte gegeben.
Author: | Christian Sören JankeGND |
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URN: | urn:nbn:de:hebis:30:3-347425 |
URL: | https://www.atom.uni-frankfurt.de/publications/files/Janke_2012.pdf |
Place of publication: | Frankfurt am Main |
Referee: | Reinhard DörnerORCiDGND, Achim CzaschGND |
Document Type: | Bachelor Thesis |
Language: | German |
Year of Completion: | 2012 |
Year of first Publication: | 2012 |
Publishing Institution: | Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg |
Granting Institution: | Johann Wolfgang Goethe-Universität |
Release Date: | 2016/04/27 |
Page Number: | 42 |
Last Page: | 38 |
HeBIS-PPN: | 381252345 |
Institutes: | Physik / Physik |
Dewey Decimal Classification: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik |
Sammlungen: | Universitätspublikationen |
Licence (German): | ![]() |