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We present experimental results and theoretical simulations of the adsorption behavior of the metal–organic precursor Co2(CO)8 on SiO2 surfaces after application of two different pretreatment steps, namely by air plasma cleaning or a focused electron beam pre-irradiation. We observe a spontaneous dissociation of the precursor molecules as well as autodeposition of cobalt on the pretreated SiO2 surfaces. We also find that the differences in metal content and relative stability of these deposits depend on the pretreatment conditions of the substrate. Transport measurements of these deposits are also presented. We are led to assume that the degree of passivation of the SiO2 surface by hydroxyl groups is an important controlling factor in the dissociation process. Our calculations of various slab settings, using dispersion-corrected density functional theory, support this assumption. We observe physisorption of the precursor molecule on a fully hydroxylated SiO2 surface (untreated surface) and chemisorption on a partially hydroxylated SiO2 surface (pretreated surface) with a spontaneous dissociation of the precursor molecule. In view of these calculations, we discuss the origin of this dissociation and the subsequent autocatalysis.
The biological effects of energetic heavy ions are attracting increasing interest for their applications in cancer therapy and protection against space radiation. The cascade of events leading to cell death or late effects starts from stochastic energy deposition on the nanometer scale and the corresponding lesions in biological molecules, primarily DNA. We have developed experimental techniques to visualize DNA nanolesions induced by heavy ions. Nanolesions appear in cells as “streaks” which can be visualized by using different DNA repair markers. We have studied the kinetics of repair of these “streaks” also with respect to the chromatin conformation. Initial steps in the modeling of the energy deposition patterns at the micrometer and nanometer scale were made with MCHIT and TRAX models, respectively.
We present measurements of exclusive ensuremathπ+,0 and η production in pp reactions at 1.25GeV and 2.2GeV beam kinetic energy in hadron and dielectron channels. In the case of π+ and π0 , high-statistics invariant-mass and angular distributions are obtained within the HADES acceptance as well as acceptance-corrected distributions, which are compared to a resonance model. The sensitivity of the data to the yield and production angular distribution of Δ (1232) and higher-lying baryon resonances is shown, and an improved parameterization is proposed. The extracted cross-sections are of special interest in the case of pp → pp η , since controversial data exist at 2.0GeV; we find \ensuremathσ=0.142±0.022 mb. Using the dielectron channels, the π0 and η Dalitz decay signals are reconstructed with yields fully consistent with the hadronic channels. The electron invariant masses and acceptance-corrected helicity angle distributions are found in good agreement with model predictions.
Second-order dissipative hydrodynamic equations for each component of a multi-component system are derived using the entropy principle. Comparison of the solutions with kinetic transport results demonstrates validity of the obtained equations. We demonstrate how the shear viscosity of the total system can be calculated in terms of the involved cross-sections and partial densities. The presence of the inter-species interactions leads to a characteristic time dependence of the shear viscosity of the mixture, which also means that the shear viscosity of a mixture cannot be calculated using the Green-Kubo formalism the way it has been done recently. This finding is of interest for understanding of the shear viscosity of a quark-gluon plasma extracted from comparisons of hydrodynamic simulations with experimental results from RHIC and LHC.
We study the light scalar mesons a_0(980) and kappa using N_f = 2+1+1 flavor lattice QCD. In order to probe the internal structure of these scalar mesons, and in particular to identify, whether a sizeable tetraquark component is present, we use a large set of operators, including diquark-antidiquark, mesonic molecule and two-meson operators. The inclusion of disconnected diagrams, which are technically rather challenging, but which would allow us to extend our work to e.g. the f_0(980) meson, is introduced and discussed.
Electron beam-induced deposition with tungsten hexacarbonyl W(CO)6 as precursors leads to granular deposits with varying compositions of tungsten, carbon and oxygen. Depending on the deposition conditions, the deposits are insulating or metallic. We employ an evolutionary algorithm to predict the crystal structures starting from a series of chemical compositions that were determined experimentally. We show that this method leads to better structures than structural relaxation based on estimated initial structures. We approximate the expected amorphous structures by reasonably large unit cells that can accommodate local structural environments that resemble the true amorphous structure. Our predicted structures show an insulator-to-metal transition close to the experimental composition at which this transition is actually observed and they also allow comparison with experimental electron diffraction patterns.
A careful analysis of the magneto-transport properties of epitaxial nanostructured Nb thin films in the normal and the mixed state is performed. The nanopatterns were prepared by focused ion beam (FIB) milling. They provide a washboard-like pinning potential landscape for vortices in the mixed state and simultaneously cause a resistivity anisotropy in the normal state. Two matching magnetic fields for the vortex lattice with the underlying nanostructures have been observed. By applying these fields, the most likely pinning sites along which the flux lines move through the samples have been selected. By this, either the background isotropic pinning of the pristine film or the enhanced isotropic pinning originating from the nanoprocessing have been probed. Via an Arrhenius analysis of the resistivity data the pinning activation energies for three vortex lattice parameters have been quantified. The changes in the electrical transport and the pinning properties have been correlated with the results of the microstructural and topographical characterization of the FIB-patterned samples. Accordingly, along with the surface processing, FIB milling has been found to alter the material composition and the degree of disorder in as-grown films. The obtained results provide further insight into the pinning mechanisms at work in FIB-nanopatterned superconductors, e.g. for fluxonic applications.
In dieser Arbeit wurden Verfahren zur Identifikation hirnelektrischer Aktivität mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken (CNN), im Besonderen Reaktions-Diffusions-Netzwerken, entwickelt und untersucht. Mit Hilfe der eingeführten Methoden wurden Langzeitaufzeichnungen hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie analysiert und mittels eines automatisierten Verfahrens ermittelt, inwieweit sich mögliche Voranfallszustände vom anfallsfreien Zustand im statistischen Sinne trennen lassen.
Zunächst wurde ein Überblick über CNN gegeben und deren Beschreibung durch Systeme gekoppelter Differentialgleichungen dargestellt. Weiterhin wurden die Möglichkeiten der Informationsverarbeitung mit CNN durch Ausnutzung von Gleichgewichtszuständen oder der vollständigen raum-zeitlichen Dynamik der Netzwerke diskutiert. Zusätzlich wurde die Klasse der Reaktions-Diffusions-Netzwerke (RD-CNN) eingeführt. Für die Repräsentation der hierbei benötigten weitgehend allgemeinen nichtlinearen Zellkopplungsvorschriften wurden polynomiale Gewichtsfunktionen vorgeschlagen. Mit einer Darstellung der Theorie der Lokalen Aktivität wurden notwendige Bedingungen für emergentes Verhalten in RD-CNN angegeben. Die statistische Bewertung von Vorhersagemodellen wurde aus theoretischer Sicht beleuchtet. Mit der Receiver Operating Characteristic (ROC) wurde eine Analysemethode zur Beurteilung der Vorhersagekraft des zeitlichen Verlaufs von Kenngrößen bezüglich bevorstehender epileptischer Anfälle vorgestellt.
Als nächstes wurden Überlegungen zur numerischen Simulation von CNN und deren flexible und erweiterbare programmtechnische Umsetzung entwickelt. Die daraus resultierende und im Rahmen dieser Arbeit entstandene objektorientierte Simulationsumgebung FORCE++ wurde konzeptionell und im Hinblick auf die Softwarearchitektur vorgestellt.
Die Verfahren zur numerischen Simulation wurden auf die Problemstellung der Systemidentifikation mit CNN angewandt. Dazu wurden Netzwerke derart bestimmt, dass deren Zellausgangswerte entsprechende Signalwerte des beobachteten, zu identifizierenden Systems approximieren.
Da die Parameter der zu bestimmenden CNN im vorliegenden Fall der Untersuchung hirnelektrischer Aktivität nicht bekannt sind und nicht direkt abgeleitet werden können, wurden überwachte Lernverfahren zur Bestimmung der Netzwerke eingesetzt. Hierbei wurden Lernverfahren verschiedener Klassen für die Identifikation mit CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen untersucht. Die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Identifikationsverfahrens wurde anhand bekannter Systeme einer genauen Betrachtung unterzogen. Dabei wurde festgestellt, dass die betrachteten Systeme mit hoher Genauigkeit durch CNN repräsentiert werden konnten. Exemplarisch wurde das Parametergebiet lokaler Aktivität für ein RD-CNN berechnet und durch numerische Simulationen die Ausbildung von Mustern innerhalb des Netzwerkes nachgewiesen.
Nach einem einleitenden Überblick über die medizinischen Hintergründe von Epilepsie und der Erfassung hirnelektrischer Aktivität wurde eine vergleichende Übersicht über den Stand veröffentlichter Studien zur Vorhersage epileptischer Anfälle gegeben. Für die Anwendung des hier vorgestellten Identifikationsverfahrens zur Analyse hirnelektrischer Aktivität wurde zunächst die Genauigkeit der Approximation kurzer, als quasi-stationär betrachteter Abschnitte, von EEG-Signalen untersucht. Durch gezielte Erhöhung der Komplexität herangezogener Netzwerke konnte hier die Genauigkeit der Repräsentation von EEG-Signalverläufen deutlich verbessert werden. Dabei wurde zudem die Verallgemeinerungsfähigkeit der ermittelten Netzwerke untersucht, wobei festgestellt wurde, dass auch solche Signalwerte mit guter Genauigkeit approximiert werden, die nicht im Identifikationsverfahren durch die überwachte Parameteroptimierung berücksichtigt waren. Um speziell den Einfluss der Information aus der Korrelation benachbarter Elektrodensignale zu untersuchen, wurde ein Verfahren zur multivariaten Prädiktion mit Discrete Time CNN (DT-CNN) entwickelt.
Hierbei werden durch ein CNN Signalwerte der betrachteten Elektrode aus vergangenen, korrelierten Signalwerten von Nachbarelektroden geschätzt. Für diese Aufgabenstellung konnte eine Methode zur Bestimmung der Netzwerkparameter im optimalen Sinn, alleine aus den statistischen Eigenschaften der Elektrodensignale angegeben werden. Dadurch gelang eine erhebliche Reduzierung der Rechenkomplexität, die eine umfangreiche Untersuchung intrakranieller Langzeitableitungen ermöglichte.
Zur Analyse von Langzeitaufzeichnungen mit dem RD-CNN Identifikationsverfahren, wurden die numerischen Berechnungen zur Simulation von CNN mit FORCE++ auf einem durchsatz-orientierten Hochleistungs-Rechnernetzwerk durchgeführt. Mit den so gewonnen Ergebnissen konnten vergleichende Analysen vorgenommen werden. Zudem wurden Untersuchungen zum Vorliegen lokaler Aktivität in den ermittelten RD-CNN durchgeführt.
Die bei den beschriebenen Verfahren extrahierten Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität wurden durch ein automatisiertes Verfahren auf ihre Vorhersagekraft für epileptische Anfälle bewertet. Dabei wurde untersucht, inwieweit der anfallsfreie Zustand und ein angenommener Voranfallszustand durch die jeweils betrachtete Kenngröße im statistischen Sinn diskriminiert werden kann. Durch parallele Analysen mit Anfallszeitsurrogaten wurden hierzu ergänzende Signifikanztests durchgeführt.
Nach Auswertung von mehrtägigen Hirnstromsignalen verschiedener Patienten konnte festgestellt werden, dass mit den in dieser Arbeit entwickelten Verfahren Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität bestimmt werden konnten, welche offenbar die Identifikation potentieller Voranfallszustände ermöglichen.
Auch wenn für eine breite medizinische Anwendung die Spezifität und Sensitivität noch weiter verbessert werden muss, so können doch die erzielten Ergebnisse einen wesentlichen Schritt hin zu einer implantierbaren, CNN-basierten Plattform zur Erkennung und Verhinderung epileptischer Anfälle darstellen. Die Berechnungen für das Identifikationsverfahren mit RD-CNN könnten dabei durch zukünftige, spezialisierte schaltungstechnische Realisierungen für mehrschichtige CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen eine erhebliche Beschleunigung erfahren.
A new era in experimental nuclear physics has begun with the start-up of the Large Hadron Collider at CERN and its dedicated heavy-ion detector system ALICE. Measuring the highest energy density ever produced in nucleus-nucleus collisions, the detector has been designed to study the properties of the created hot and dense medium, assumed to be a Quark-Gluon Plasma.
Comprised of 18 high granularity sub-detectors, ALICE delivers data from a few million electronic channels of proton-proton and heavy-ion collisions.
The produced data volume can reach up to 26 GByte/s for central Pb–Pb
collisions at design luminosity of L = 1027 cm−2 s−1 , challenging not only the data storage, but also the physics analysis. A High-Level Trigger (HLT) has been built and commissioned to reduce that amount of data to a storable value prior to archiving with the means of data filtering and compression without the loss of physics information. Implemented as a large high performance compute cluster, the HLT is able to perform a full reconstruction of all events at the time of data-taking, which allows to trigger, based on the information of a complete event. Rare physics probes, with high transverse momentum, can be identified and selected to enhance the overall physics reach of the experiment.
The commissioning of the HLT is at the center of this thesis. Being deeply embedded in the ALICE data path and, therefore, interfacing all other ALICE subsystems, this commissioning imposed not only a major challenge, but also a massive coordination effort, which was completed with the first proton-proton collisions reconstructed by the HLT. Furthermore, this thesis is completed with the study and implementation of on-line high transverse momentum triggers.
8th International Conference on Nuclear Physics at Storage Rings Stori11, October 9-14, 2011 Laboratori Nazionale di Frascati, Italy.
Storage rings offer the possibility of measuring proton- and alpha-induced reactions in inverse kinematics. The combination of this approachwith a radioactive beamfacility allows, in principle, the determination of the respective cross sections for radioactive isotopes. Such data are highly desired for a better understanding of astrophysical nucleosynthesis processes like the p-process. A pioneering experiment has been performed at the Experimental Storage Ring (ESR) at GSI using a stable 96Ru beam at 9-11 AMeV and a hydrogen target. Monte-Carlo simulations of the experiment were made using the Geant4 code. In these simulations, the experimental setup is described in detail and all reaction channels can be investigated. Based on the Geant4 simulations, a prediction of the shape of different spectral components can be performed. A comparison of simulated predictions with the experimental results shows a good agreement and allows the extraction of the cross section.
The development of a non- destructive measurement method for ion beam parameters has been treated in various projects. Although results are promising, the high complexity of beam dynamics has made it impossible to implement a real time process control up to now. In this paper we will propose analysing methods based on the dynamics of Cellular Nonlinear Networks (CNN) that can be implemented on pixel parallel CNN based architectures and yield satisfying results even at low resolutions.
After five years of running at RHIC, and on the eve of the LHC heavy-ion program, we highlight the status of femtoscopic measurements. We emphasize the role interferometry plays in addressing fundamental questions about the state of matter created in such collisions, and present an enumerated list of measurements, analyses and calculations that are needed to advance the field in the coming years.
Abrasion-ablation models and the empirical EPAX parametrization of projectile fragmentation are described. Their cross section predictions are compared to recent data of the fragmentation of secondary beams of neutron-rich, unstable 19,20,21O isotopes at beam energies near 600 MeV/nucleon as well as data for stable 17,18O beams.
The TATA Box Binding Protein (TBP) is a 20 kD protein that is essential and universally conserved in eucarya and archaea. Especially among archaea, organisms can be found that live below 0°C as well as organisms that grow above 100°C. The archaeal TBPs show a high sequence identity and a similar structure consisting of α-helices and β-sheets that are arranged in a saddle-shape 2-symmetric fold. In previous studies, we have characterized the thermal stability of thermophilic and mesophilic archaeal TBPs by infrared spectroscopy and showed the correlation between the transition temperature (Tm) and the optimal growth temperature (OGT) of the respective donor organism. In this study, a “new” mutant TBP has been constructed, produced, purified and analyzed for a deeper understanding of the molecular mechanisms of thermoadaptation. The β-sheet part of the mutant consists of the TBP from Methanothermobacter thermoautotrophicus (OGT 65°C, MtTBP65) whose α-helices have been exchanged by those of Methanosarcina mazei (OGT 37°C, MmTBP37). The Hybrid-TBP irreversibly aggregates after thermal unfolding just like MmTBP37 and MtTBP65, but the Tm lies between that of MmTBP37 and MtTBP65 indicating that the interaction between the α-helical and β-sheet part of the TBP is crucial for the thermal stability. The temperature stability is probably encoded in the variable α-helices that interact with the highly conserved and DNA binding β-sheets.
The CBM experiment will investigate heavy-ion collisions at beam energies from 8 to 45 AGeV at the future accelerator facility FAIR. The goal of the experiment is to study the QCD phase diagram in the vincinity of the QCD critical point. To do so, CBM aims at measuring rare probes among them open charm. In order to identify those rare and short lived particles despite the rich combinatorial background generated in heavy ion collisions, a micro vertex detector (MVD) providing an unprecedented combination of high rate capability and radiation hardness, very light material budget and excellent granularity is required. In this work, we will discuss the concept of this detector and summarize the status of the R&D.
CMOS sensors are the most promising candidates for the Micro-Vertex-Detector (MVD) of the CBM experiment at GSI, as they provide an unprecedented compromise between spatial resolution, low material budget, adequate radiation tolerance and readout speed. To study the integration of these sensors into a detector module, a so-called MVD-demonstrator has been developed. The demonstrator and its in-beam performance will be presented and discussed in this work.