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Das Gehirn ist die wohl komplexeste Struktur auf Erden, die der Mensch erforscht. Es besteht aus einem riesigen Netzwerk von Nervenzellen, welches in der Lage ist eingehende sensorische Informationen zu verarbeiten um daraus eine sinnvolle Repräsentation der Umgebung zu erstellen. Außerdem koordiniert es die Aktionen des Organismus um mit der Umgebung zu interagieren. Das Gehirn hat die bemerkenswerte Fähigkeit sowohl Informationen zu speichern als auch sich ständig an ändernde Bedingungen anzupassen, und zwar über die gesamte Lebensdauer. Dies ist essentiell für Mensch oder Tier um sich zu entwickeln und zu lernen. Die Grundlage für diesen lebenslangen Lernprozess ist die Plastizität des Gehirns, welche das riesige Netzwerk von Neuronen ständig anpasst und neu verbindet. Die Veränderungen an den synaptischen Verbindungen und der intrinsischen Erregbarkeit jedes Neurons finden durch selbstorganisierte Mechanismen statt und optimieren das Verhalten des Organismus als Ganzes. Das Phänomen der neuronalen Plastizität beschäftigt die Neurowissenschaften und anderen Disziplinen bereits über mehrere Jahrzehnte. Dabei beschreibt die intrinsische Plastizität die ständige Anpassung der Erregbarkeit eines Neurons um einen ausbalancierten, homöostatischen Arbeitsbereich zu gewährleisten. Aber besonders die synaptische Plastizität, welche die Änderungen in der Stärke bestehender Verbindungen bezeichnet, wurde unter vielen verschiedenen Bedingungen erforscht und erwies sich mit jeder neuen Studie als immer komplexer. Sie wird durch ein komplexes Zusammenspiel von biophysikalischen Mechanismen induziert und hängt von verschiedenen Faktoren wie der Frequenz der Aktionspotentiale, deren Timing und dem Membranpotential ab und zeigt außerdem eine metaplastische Abhängigkeit von vergangenen Ereignissen. Letztlich beeinflusst die synaptische Plastizität die Signalverarbeitung und Berechnung einzelner Neuronen und der neuronalen Netzwerke.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist es das Verständnis der biologischen Mechanismen und deren Folgen, die zu den beobachteten Plastizitätsphänomene führen, durch eine stärker vereinheitlichte Theorie voranzutreiben.Dazu stelle ich zwei funktionale Ziele für neuronale Plastizität auf, leite Lernregeln aus diesen ab und analysiere deren Konsequenzen und Vorhersagen.
Kapitel 3 untersucht die Unterscheidbarkeit der Populationsaktivität in Netzwerken als funktionales Ziel für neuronale Plastizität. Die Hypothese ist dabei, dass gerade in rekurrenten aber auch in vorwärtsgekoppelten Netzwerken die Populationsaktivität als Repräsentation der Eingangssignale optimiert werden kann, wenn ähnliche Eingangssignale eine möglichst unterschiedliche Repräsentation haben und dadurch für die nachfolgende Verarbeitung besser unterscheidbar sind. Das funktionale Ziel ist daher diese Unterscheidbarkeit durch Veränderungen an den Verbindungsstärke und der Erregbarkeit der Neuronen mithilfe von lokalen selbst-organisierten Lernregeln zu maximieren. Aus diesem funktionale Ziel lassen sich eine Reihe von Standard-Lernenregeln für künstliche neuronale Netze gemeinsam abzuleiten.
Kapitel 4 wendet einen ähnlichen funktionalen Ansatz auf ein komplexeres, biophysikalisches Neuronenmodell an. Das Ziel ist eine spärliche, stark asymmetrische Verteilung der synaptischen Stärke, wie sie auch bereits mehrfach experimentell gefunden wurde, durch lokale, synaptische Lernregeln zu maximieren. Aus diesem funktionalen Ansatz können alle wichtigen Phänomene der synaptischen Plastizität erklärt werden. Simulationen der Lernregel in einem realistischen Neuronmodell mit voller Morphologie erklären die Daten von timing-, raten- und spannungsabhängigen Plastizitätsprotokollen. Die Lernregel hat auch eine intrinsische Abhängigkeit von der Position der Synapse, welche mit den experimentellen Ergebnissen übereinstimmt. Darüber hinaus kann die Lernregel ohne zusätzliche Annahmen metaplastische Phänomene erklären. Dabei sagt der Ansatz eine neue Form der Metaplastizität voraus, welche die timing-abhängige Plastizität beeinflusst. Die formulierte Lernregel führt zu zwei neuartigen Vereinheitlichungen für synaptische Plastizität: Erstens zeigt sie, dass die verschiedenen Phänomene der synaptischen Plastizität als Folge eines einzigen funktionalen Ziels verstanden werden können. Und zweitens überbrückt der Ansatz die Lücke zwischen der funktionalen und mechanistische Beschreibungsweise. Das vorgeschlagene funktionale Ziel führt zu einer Lernregel mit biophysikalischer Formulierung, welche mit etablierten Theorien der biologischen Mechanismen in Verbindung gebracht werden kann. Außerdem kann das Ziel einer spärlichen Verteilung der synaptischen Stärke als Beitrag zu einer energieeffizienten synaptischen Signalübertragung und optimierten Codierung interpretiert werden.
Coupling local, slowly adapting variables to an attractor network allows to destabilize all attractors, turning them into attractor ruins. The resulting attractor relict network may show ongoing autonomous latching dynamics. We propose to use two generating functionals for the construction of attractor relict networks, a Hopfield energy functional generating a neural attractor network and a functional based on information-theoretical principles, encoding the information content of the neural firing statistics, which induces latching transition from one transiently stable attractor ruin to the next. We investigate the influence of stress, in terms of conflicting optimization targets, on the resulting dynamics. Objective function stress is absent when the target level for the mean of neural activities is identical for the two generating functionals and the resulting latching dynamics is then found to be regular. Objective function stress is present when the respective target activity levels differ, inducing intermittent bursting latching dynamics.
Which are the factors underlying human information production on a global level? In order to gain an insight into this question we study a corpus of 252–633 mil. publicly available data files on the Internet corresponding to an overall storage volume of 284–675 Terabytes. Analyzing the file size distribution for several distinct data types we find indications that the neuropsychological capacity of the human brain to process and record information may constitute the dominant limiting factor for the overall growth of globally stored information, with real-world economic constraints having only a negligible influence. This supposition draws support from the observation that the files size distributions follow a power law for data without a time component, like images, and a log-normal distribution for multimedia files, for which time is a defining qualia.
Author summary: The generation of new information is limited by two key factors, by the incurring economic costs and by the capacity of the human brain to process and store data and information; the controlling agent needs to retain an overall understanding even when data is generated by semiautomatic processes. These processes are reflected in the statistical properties of the data files publicly available on the Internet. Collecting a corpus of 252–633 mil. files we find that the statistics of the file size distribution are consistent with the supposition that data production on a global level is shaped and limited by the neuropsychological information processing capacity of the brain, with economic and hardware constraints having a negligible influence.
Abstract: Simple cells in primary visual cortex were famously found to respond to low-level image components such as edges. Sparse coding and independent component analysis (ICA) emerged as the standard computational models for simple cell coding because they linked their receptive fields to the statistics of visual stimuli. However, a salient feature of image statistics, occlusions of image components, is not considered by these models. Here we ask if occlusions have an effect on the predicted shapes of simple cell receptive fields. We use a comparative approach to answer this question and investigate two models for simple cells: a standard linear model and an occlusive model. For both models we simultaneously estimate optimal receptive fields, sparsity and stimulus noise. The two models are identical except for their component superposition assumption. We find the image encoding and receptive fields predicted by the models to differ significantly. While both models predict many Gabor-like fields, the occlusive model predicts a much sparser encoding and high percentages of ‘globular’ receptive fields. This relatively new center-surround type of simple cell response is observed since reverse correlation is used in experimental studies. While high percentages of ‘globular’ fields can be obtained using specific choices of sparsity and overcompleteness in linear sparse coding, no or only low proportions are reported in the vast majority of studies on linear models (including all ICA models). Likewise, for the here investigated linear model and optimal sparsity, only low proportions of ‘globular’ fields are observed. In comparison, the occlusive model robustly infers high proportions and can match the experimentally observed high proportions of ‘globular’ fields well. Our computational study, therefore, suggests that ‘globular’ fields may be evidence for an optimal encoding of visual occlusions in primary visual cortex.
Author Summary: The statistics of our visual world is dominated by occlusions. Almost every image processed by our brain consists of mutually occluding objects, animals and plants. Our visual cortex is optimized through evolution and throughout our lifespan for such stimuli. Yet, the standard computational models of primary visual processing do not consider occlusions. In this study, we ask what effects visual occlusions may have on predicted response properties of simple cells which are the first cortical processing units for images. Our results suggest that recently observed differences between experiments and predictions of the standard simple cell models can be attributed to occlusions. The most significant consequence of occlusions is the prediction of many cells sensitive to center-surround stimuli. Experimentally, large quantities of such cells are observed since new techniques (reverse correlation) are used. Without occlusions, they are only obtained for specific settings and none of the seminal studies (sparse coding, ICA) predicted such fields. In contrast, the new type of response naturally emerges as soon as occlusions are considered. In comparison with recent in vivo experiments we find that occlusive models are consistent with the high percentages of center-surround simple cells observed in macaque monkeys, ferrets and mice.
Part of Focus on High Energy Density Physics. In this paper, we present a novel theoretical approach, which allows the study of nonequilibrium dynamics of both electrons and atoms/ions within free-electron laser excited semiconductors at femtosecond time scales. The approach consists of the Monte-Carlo method treating photoabsorption, high-energy-electron and core-hole kinetics and relaxation processes. Low-energy electrons localized within the valence and conduction bands of the target are treated with a temperature equation, including source terms, defined by the exchange of energy and particles with high-energy electrons and atoms. We follow the atomic motion with the molecular dynamics method on the changing potential energy surface. The changes of the potential energy surface and of the electron band structure are calculated at each time step with the help of the tight-binding method. Such a combination of methods enables investigation of nonequilibrium structural changes within materials under extreme ultraviolet (XUV) femtosecond irradiation. Our analysis performed for diamond irradiated with an XUV femtosecond laser pulse predicts for the first time in this wavelength regime the nonthermal phase transition from diamond to graphite. Similar to the case of visible light irradiation, this transition takes place within a few tens of femtoseconds and is caused by changes of the interatomic potential induced by ultrafast electronic excitations. It thus occurs well before the heating stimulated by electron–phonon coupling starts to play a role. This allows us to conclude that this transition is nonthermal and represents a general mechanism of the response of solids to ultrafast electron excitations.
In non-hadronic axion models, which have a tree-level axion-electron interaction, the Sun produces a strong axion flux by bremsstrahlung, Compton scattering, and axiorecombination, the "BCA processes." Based on a new calculation of this flux, including for the first time axio-recombination, we derive limits on the axion-electron Yukawa coupling gae and axion-photon interaction strength ga using the CAST phase-I data (vacuum phase). For ma <~ 10 meV/c2 we find ga gae < 8.1 × 10−23 GeV−1 at 95% CL. We stress that a next-generation axion helioscope such as the proposed IAXO could push this sensitivity into a range beyond stellar energy-loss limits and test the hypothesis that white-dwarf cooling is dominated by axion emission.
Supersurface electron scattering, i.e., electron energy losses and associated deflections in vacuum above the surface of a medium, is shown to contribute significantly to electron spectra. We have obtained experimental verification (in absolute units) of theoretical predictions that the angular distribution of the supersurface backscattering probability exhibits strong oscillations which are anticorrelated with the generalized Ramsauer-Townsend minima in the backscattering probability. We have investigated 500-eV electron backscattering from an Au surface for an incidence angle of 70° and scattering angles between 37° and 165°. After removing the contribution of supersurface scattering from the experimental data, the resulting angular and energy distribution agrees with the Landau-Goudsmit-Saunderson (LGS) theory, which was proposed about 60 years ago, while the raw data are anticorrelated with LGS theory. This result implies that supersurface scattering is an essential phenomenon for quantitative understanding of electron spectra.
In the study of trapped two-component Bose gases, a widely used dynamical protocol is to start from the ground state of a one-component condensate and then switch half the atoms into another hyperfine state. The slightly different intra-component and inter-component interactions can then lead to highly non-trivial dynamics, especially in the density mismatch between the two components, commonly referred to as 'spin' density. We study and classify the possible subsequent dynamics, over a wide variety of parameters spanned by the trap strength and by the inter- to intra-component interaction ratio. A stability analysis suited to the trapped situation provides us with a framework to explain the various types of dynamics in different regimes.
Diese Dissertation stellt die systematische Einbeziehung von Eichkorrekturen in die Theorie der thermischen Leptogenese vor, welche eine Erklärung für die Frage nach dem Ursprung der Materie in unserem Universum bereitstellt.
Geht man vom weithin anerkannten Urknallmodell aus, so müsste hierbei zu gleichen Teilen Materie sowie Antimaterie entstanden sein. Aufgrund von Annihilationsprozessen sollte demnach die gesamte Materie zerstrahlt sein und ein leeres Universum zurückbleiben. Da dies aber nicht der Fall ist, stellt sich die Frage, wie das Ungleichgewicht zwischen Materie und Antimaterie entstehen konnte. Der Wert der Asymmetrie lässt sich mit Hilfe von Experimenten sehr genau bestimmen. Für eine systematische theoretische Beschreibung dieser Problematik stellte A. Sacharow drei Bedingungen auf: 1. die Verletzung der Baryonenzahl, 2. die Verletzung der Invarianz von Ladungskonjugation C sowie der Zusammensetzung von Ladungskonjugation und Parität CP sowie 3. eine Abweichung vom thermischen Gleichgewicht.
Da das Urknallmodell und das Standardmodell der Teilchenphysik nicht in der Lage sind, diese Asymmetrie zu beschreiben, beschäftigt sich die vorliegende Dissertation mit der Theorie der thermischen Leptogenese, welche statt von einer ursprünglichen Baryonenasymmetrie von einer Leptonenasymmetrie ausgeht. Zu einem späteren Zeitpunkt wird diese dann mittels Sphaleron-Prozesse, welche die Baryonenzahl verletzen, in eine Baryonenasymmetrie übertragen. Hierzu werden neue Teilchen zum Standardmodell hinzugefügt: schwere Majorana-Neutrinos. Diese zerfallen im thermischen Nichtgleichgewicht CP-verletzend in die bekannten Standardmodell-Leptonen und Higgs-Teilchen.
In dieser Arbeit wird eine hierarchische Anordnung der drei schweren Neutrinomassen betrachtet. Dies hat zur Folge, dass zwei der drei Majorana-Neutrinos ausintegriert werden können und eine effektive Theorie aufgestellt werden kann. Dieses Modell wird auch vanilla leptogenesis genannt und im Folgenden verwendet.
Die Dissertation ist wie folgt gegliedert. Die einleitenden Betrachtungen sind Gegenstand der Kapitel 1 und 2. Dort werden weiterhin andere Modelle zur Lösung des Problems der Baryonenasymmetrie kurz vorgestellt. Die thermische Leptogenese wird eingeführt und der See-saw-Mechanismus sowie die CP-Asymmetrie genauer beschrieben. Am Ende des Kapitels wird der klassische Ansatz für Leptogenese über Boltzmann Gleichungen präsentiert.
In Kapitel 3 werden die Grundlagen für Quantenfeldtheorien im Nichtgleichgewicht eingeführt. Die wichtigsten Definitionen im Falle des thermischen Gleichgewichts werden gegeben, anschließend findet sich die Verallgemeinerung auf Nichtgleichgewichtszustände. Die Bewegungsgleichungen, die sogenannten Kadanoff-Baym-Gleichungen, werden im Folgenden sowohl für skalare Teilchen als auch für Fermionen gelöst.
Kapitel 4 stellt die Notwendigkeit der Einbeziehung von Eichkorrekturen im Kontext der thermischen Leptogenese vor. Durch die Definition einer Leptonenzahlmatrix lässt sich die Asymmetrie durch die Kadanoff-Baym Gleichung für Leptonen umschreiben. Da der Vergleich von Boltzmann und Kadanoff-Baym Gleichungen im letzten Teil dieses Kapitels Unterschiede im Zeitverhalten zeigt, werden im Kadanoff-Baym Ansatz thermische Standardmodell-Breiten des Higgsfeldes und der Leptonen per Hand eingeführt. Mit dieser naiven Erweiterung erhält man ein gleiches Verhalten für die Leptonenzahlmatrix, lokal in der Zeit wie die Lösung der Boltzmann Gleichung. Eine systematische Einführung von Standardmodellkorrekturen für thermische Leptogenese ist daher unumgänglich, weshalb im Rahmen der vorliegenden Dissertation von Grund auf Eichkorrekturen der Diagramme, die zur Asymmetrie führen, berücksichtigt werden.
Die vier für diese Arbeit wichtigen Skalenbereich bedingen zwei Resummationsschemata, Hard Thermal Loop (HTL) und Collinear Thermal Loop (CTL), welche in Kapitel 5 vorgestellt werden. Dies führt schließlich auf zwei Differenzialgleichungen für die Berechnung der thermischen Produktionsrate des Majorana-Neutrinos, welche in Kapitel 6 numerisch weiter ausgewertet werden.
In Kapitel 7 erfolgt zunächst eine naive Berechnung aller eichkorrigierter 3-Schleifen-Diagramme, die zu den beiden die Asymmetrie verursachenden Diagrammen gehören. Da eine einfache Berechnung der 3-Schleifen-Diagramme nicht ausreicht, wird an dieser Stelle ein neues, zylindrisches Diagramm eingeführt, welches alle wichtigen Beiträge, insbesondere die HTL- und CTL-resummierten, enthält. Am Ende des Kapitels findet sich der erste geschlossene Ausdruck für die eichkorrigierte Leptonenzahlmatrix in führender Ordnung in allen Kopplungen.
Abschließend gibt es eine kurze Zusammenfassung und einen Ausblick in Kapitel 8. In dieser Dissertation findet sich zum ersten Mal ein systematischer Zugang zur Berücksichtigung aller Eichwechselwirkungen in der Theorie der thermischen Leptogenese. Ein geschlossener Ausdruck für die eichkorrigierte Leptonenasymmetrie konnte vorgestellt werden.
In der nuklearen Astrophysik sind Experimente mit hochgeladenen Radionukliden von großer Bedeutung. Diese exotischen Nuklide können in Schwerionenbeschleunigeranlagen hergestellt und in Speicherringen gespeichert werden. Momentan existieren weltweit zwei Anlagen, die solche Experimente ermöglichen: das GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung GmbH in Darmstadt und das Institut für moderne Physik (IMP) in Lanzhou, China. Da die Ausbeute dieser Nuklide gering ist, werden zerstörungsfreie Nachweismethoden in den Speicherringen verwendet. Diese machen von den Methoden der Spektralanalyse Gebrauch. Nicht nur die geringe Ausbeute, sondern auch die kurze Lebensdauer dieser Nuklide stellen hohe Anforderungen an die Sensitivität und Geschwindigkeit dieser Detektoren.
Eine übliche Methode ist die Verwendung kapazitiver Schottky-Sonden. Eine solche Sonde ist seit 1991 an der GSI im Speicherring ESR im Einsatz. Um die Empfindlichkeit zu erhöhen, kann man Mikrowellenkavitäten als resonante Pickups verwenden. Die von den Teilchen induzierten elektromagnetischen Felder können resonante Moden im Resonator anregen. Die Geometrie des Pickups und das verwendete Material spielen eine wesentliche Rolle in der Gestaltung der Feldbilder. Die resultierenden Signale, auch Schottky Signale genannt, werden mittels einer Antenne ausgekoppelt und anschliessend an einen Spektrumanalysator angeschlossen. Für die Analyse der gespeicherten Daten können verschiedene Methoden der Spektralschätzung wie z.B. das Multi-Taper angewendet werden. Nachdem eine externe Kalibrierung durchgeführt worden ist, kann das Pickup auch als ein Stromsensor verwendet werden.
Diese Arbeit befasst sich mit der Theorie, dem Aufbau und ersten Anwendungen eines neuen resonanten Pickups, das im Jahr 2010 in den Speicherring ESR eingebaut und in mehreren Experimenten erfolgreich eingesetzt wurde. Ein ähnliches Pickup wurde im Jahr 2011 in den CSRe im IMP Lanzhou eingebaut. Einzelne Schwerionen mit 400 MeV pro Nukleon wurden erfolgreich mit dem GSI-Pickup nachgewiesen. Das Pickup wird regelmässig in Speicherringexperimenten eingesetzt. Ähnliche Experimente sind für CSRe in Lanzhou geplant.