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Es wurde das Leitfähigkeitsverhalten von reinem, lufthaltigem Wasser bei kontinuierlicher und impulsgetasteter Röntgenbestrahlung (60 kV8) untersucht. Hierbei ergaben sich zwei einander überlagerte Effekte: 1. Ein der Röntgen-Dosisleistung proportionaler irreversibler Leitfähigkeitsanstieg, der vermutlich auf eine Strahlenreaktion des gelösten CO2 zurückzuführen ist, 2. eine reversible Leitfähigkeitserhöhung während der Bestrahlung, die sich mit der Entstehung einer Ionenart mit einer mittleren Lebensdauer von ca. 0,15 sec erklären läßt. Es wird angenommen, daß es sich dabei um Radikalionen O2⊖ handelt, welche durch die Reaktion der als Strahlungsprodukt entstehenden Η-Radikale mit dem gelösten Sauerstoff gebildet werden. Ein möglicher chemischer Reaktionsmechanismus wird angegeben, der zu befriedigender quantitativer Übereinstimmung der Versuchsergebnisse mit Ausbeutewerten und Reaktionskonstanten aus der Literatur führt.
Das Antiprotonen-Experiment PANDA an der zukünftigen Beschleunigeranlage FAIR wird unter anderem Charmonium-Zustände mit einer bis dato unerreichten Genauigkeit messen können. Um dieses Ziel zu erreichen, wird eine sehr gute Teilchenidentifikationsfähigkeit verlangt. Eine gute Trennung zwischen Pionen und Kaonen wird durch den Einsatz eines Cherenkovdetektors erreicht. Die Leistungsfähigkeit eines DIRC hängt von dessen Radiatorgüte ab. Um die Qualität der Radiatorstäbe spezifizieren zu können, wurde im Rahmen dieser Doktorarbeit eine optische Messapparatur entwickelt. Dieser Aufbau erlaubt es die Transmission sowie die Oberflächenrauheit der Stäbe zu messen. Es wurden mehrere Radiatorstäbe aus synthetischem Quarzglas und Acrylglas untersucht. Die Messgenauigkeit bei hochqualitativen Stäben liegt für die Transmissionsmessung bei etwa 1 Promille und für die Rauheit bei 1-2 Angström. Die Messergebnisse bei verschiedenen Wellenlängen zeigen eine gute Übereinstimmung mit der skalaren Streutheorie, die den Zusammenhang zwischen Reflexionskoeffizienten und Rauheit beschreibt. Bei einer Strahlzeit an der GSI mit einem 2 GeV Protonenstrahl wurde ein erster Prototyp für den Barrel-DIRC mit einem Stab aus synthetischem Quarzglas als Radiator getestet. Durch Variation des Einfallswinkels und der Position des Protonenstrahls auf dem Radiator konnten Cherenkovringe eindeutig nachgewiesen werden. Zudem wurde der Cherenkovwinkel und die Einzelphotonauflösung in guter Übereinstimmung mit dem Erwartetem und der Simulation bestimmt.
The study of meson production in proton-proton collisions in the energy range
up to one GeV above the production threshold provides valuable information about
the nature of the nucleon-nucleon interaction. Theoretical models describe the interaction
between nucleons via the exchange of mesons. In such models, different
mechanisms contribute to the production of the mesons in nucleon-nucleon collisions.
The measurement of total and differential production cross sections provide information
which can help in determining the magnitude of the various mechanisms.
Moreover, such cross section information serves as an input to the transport calculations
which describe e.g. the production of e+e− pairs in proton- and pion-induced
reactions as well as in heavy ion collisions.
In this thesis, the production of ω and η mesons in proton-proton collisions at 3.5
GeV beam energy was studied using the High Acceptance DiElectron Spectrometer
(HADES) installed at the Schwerionensynchrotron (SIS 18) at the Helmholtzzenturm
f¨ur Schwerionenforschung in Darmstadt.
About 80 000 ω mesons and 35 000 η mesons were reconstructed. Total production
cross sections of both mesons were determined. Furthermore, the collected statistics
allowed for extracting angular distributions of both mesons as well as performing
Dalitz plot studies.
The ω and η mesons were reconstructed via their decay into three pions (π+π−π0)
in the exclusive reaction pp −→ ppπ+π−π0. The charged particles were identified
via their characteristic energy loss, via the measurement of their time of flight and
momentum, or using kinematics.
The neutral pion was reconstructed using the missing mass method. A kinematic
fit was applied to improve the resolution and to select events in which a π0 was
produced.
The correction of measured yields for the effects of spectrometer acceptance was done
as a function of four variables (two invariant masses and two angles). Systematic
studies of the acceptance for different input distributions were performed.
The measured yields were normalized to the number of measured events of elastic
scattering. Systematic errors due to the methods of the data analysis and the
background subtraction were investigated.
Production angular distributions of ω and η mesons were measured. Both mesons
exhibit a slightly anisotropic angular distribution.
The Dalitz plot of ω meson production shows indications of resonant production.
However, the deviation of the distribution from the one expected by phase space
simulations is not large.
The Dalitz plot of η meson production shows a signal of the production via the
N(1535) resonance, The contribution of N(1535) to the production was quantified
to be about 47%. The angular distribution of η mesons does not show significant
differences between resonant and non resonant production.
The total production cross section of ω mesons in the reaction pp −→ ppω was
determined to be 106.5 ± 0.9 (stat) ± 7.9 (sys) [μb] where stat indicates statistical
error and sys indicates systematic error, while that of η mesons was determined to
be 136.9 ± 0.9 (stat) ± 10.1 (sys) [μb] in the reaction pp −→ ppη
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.
Nanotechnology is a rapidly developing branch of science, which is focused on the study of phenomena at the nanometer scale, in particular related to the possibilities of matter manipulation. One of the main goals of nanotechnology is the development of controlled, reproducible, and industrially transposable nanostructured materials.
The conventional technique of thin-film growth by deposition of atoms, small atomic clusters and molecules on surfaces is the general method, which is often used in nanotechnology for production of new materials. Recent experiments show, that patterns with different morphology can be formed in the course of nanoparticles deposition process on a surface. In this context, predicting of the final architecture of the growing materials is a fundamental problem worth studying.
Another factor, which plays an important role in industrial applications of new materials, is the question of post-growth stability of deposited structures. The understanding of the post-growth relaxation processes would give a possibility to estimate the lifetime of the deposited material depending on the conditions at which the material was fabricated. Controllable post-growth manipulations with the architecture of deposited structures opens new path for engineering of nanostructured materials.
The task of this thesis is to advance understanding mechanisms of formation and post-growth evolution of nanostructured materials fabricated by atomic clusters deposition on a surface. In order to achieve this goal the following main problems were addressed:
1. The properties of isolated clusters can significantly differ from those of analogous clusters occurring on a solid surface. The difference is caused by the interaction between the cluster and the solid. Therefore, the understanding of structural and dynamical properties of an atomic cluster on a surface is a topic of intense interest from the scientific and technological point of view. In the thesis, stability, energy, and geometry of an atomic cluster on a solid surface were studied using a liquid drop approach which takes into account the cluster-solid interaction. Geometries of the deposited clusters are compared with those of isolated clusters and the differences are discussed.
2. The formation scenarios of patterns on a surface in the course of the process of cluster deposition depend strongly on the dynamics of deposited clusters. Therefore, an important step towards predicting pattern morphology is to study dynamics of a single cluster on a surface. The process of cluster diffusion on a surface was modeled with the use of classical molecular dynamics technique, and the diffusion coefficients for the silver nanoclusters were obtained from the analysis of trajectories of the clusters. The dependence of the diffusion coefficient on the system’s temperature and cluster-surface interaction was established. The results of the calculations are compared with the available experimental results for the diffusion coefficient of silver clusters on graphite surface.
3. The methods of classical molecular dynamics cannot be used for modeling the self-assembly processes of atomic clusters on a surface, because these processes occur on the minutes timescale, what would require an unachievable computer resource for the simulation. Based on the results of molecular dynamics simulations for a single cluster on a surface a Monte-Carlo based approach has been developed to describe the dynamics of the self-assembly of nanoparticles on a surface. This method accounts for the free particle diffusion on a surface, aggregation into islands and detachment from these islands. The developed method is allowed to study pattern formation of structures up to thousands nm, as well as the stability of these structures. Developed method was implemented in MBN Explorer computer package.
4. The process of the pattern formation on a surface was modeled for several different scenarios. Based on the analysis of results of simulations was suggested a criterion, which can be used to distinguish between different patterns formed on a surface, for example: between fractals or compact islands.This criteria can be used to predict the final morphology of a growing structure.
5. The post-growth evolution of patterns on a surface was also analyzed. In particular, attention in the thesis is payed to a systematical theoretical analysis of the post-growth processes occurring in nanofractals on a surface. The time evolution of fractal morphology in the course of the post-growth relaxation was analyzed, the results of these calculations were compared with experimental data available for the post-growth relaxation of silver cluster fractals on graphite substrate.
All the aforementioned problems are discussed in details in the thesis.
The miniaturization of electronics is reaching its limits. Structures necessary to build integrated circuits from semiconductors are shrinking and could reach the size of only a few atoms within the next few years. It will be at the latest at this point in time that the physics of nanostructures gains importance in our every day life. This thesis deals with the physics of quantum impurity models. All models of this class exhibit an identical structure: the simple and small impurity only has few degrees of freedom. It can be built out of a small number of atoms or a single molecule, for example. In the simplest case it can be described by a single spin degree of freedom, in many quantum impurity models, it can be treated exactly. The complexity of the description arises from its coupling to a large number of fermionic or bosonic degrees of freedom (large meaning that we have to deal with particle numbers of the order of 10^{23}). An exact treatment thus remains impossible. At the same time, physical effects which arise in quantum impurity systems often cannot be described within a perturbative theory, since multiple energy scales may play an important role. One example for such an effect is the Kondo effect, where the free magnetic moment of the impurity is screened by a "cloud" of fermionic particles of the quantum bath.
The Kondo effect is only one example for the rich physics stemming from correlation effects in many body systems. Quantum impurity models, and the oftentimes related Kondo effect, have regained the attention of experimental and theoretical physicists since the advent of quantum dots, which are sometimes also referred to as as artificial atoms. Quantum dots offer a unprecedented control and tunability of many system parameters. Hence, they constitute a nice "playground" for fundamental research, while being promising candidates for building blocks of future technological devices as well.
Recently Loss' and DiVincenzo's p roposal of a quantum computing scheme based on spins in quantum dots, increased the efforts of experimentalists to coherently manipulate and read out the spins of quantum dots one by one. In this context two topics are of paramount importance for future quantum information processing: since decoherence times have to be large enough to allow for good error correction schemes, understanding the loss of phase coherence in quantum impurity systems is a prerequisite for quantum computation in these systems. Nonequilibrium phenomena in quantum impurity systems also have to be understood, before one may gain control of manipulating quantum bits.
As a first step towards more complicated nonequilibrium situations, the reaction of a system to a quantum quench, i.e. a sudden change of external fields or other parameters of the system can be investigated. We give an introduction to a powerful numerical method used in this field of research, the numerical renormalization group method, and apply this method and its recent enhancements to various quantum impurity systems.
The main part of this thesis may be structured in the following way:
- Ferromagnetic Kondo Model,
- Spin-Dynamics in the Anisotropic Kondo and the Spin-Boson Model,
- Two Ising-coupled Spins in a Bosonic Bath,
- Decoherence in an Aharanov-Bohm Interferometer.
Quarkonia are very promising probes to study the quark-gluon plasma. The essential baseline for measurements in heavy-ion collisions is high-precision data from proton-proton interactions. However, the basic mechanisms of quarkonium hadroproduction are still being debated. The most common models, the Color-Singlet Model, the non-relativistic QCD approach and the Color-Evaporation Model, are able to describe most of the available cross-section data, despite of their conceptual differences. New measures, such as the polarization, and data at a new energy regime are crucial to test the competing models. Another issue is an eventual interplay between the production process of a quarkonium state and the surrounding pp event. Current Monte Carlo event generators treat the hard scattering independently from the rest of the so-called underlying event. The investigation of possible correlations with the pp event might be very valuable for a detailed understanding of the production processes. ALICE ist the dedicated heavy-ion experiment at the LHC. Its design has been optimized for high-precision measurements in very high track densities and down to low transverse momenta. ALICE is composed of various different detectors at forward and at central rapidities. The most important detectors for this study are the Inner Tracking System and the Time Projection Chamber, allowing to reconstruct and identify electron candidate tracks within eta < 0.9. The Transition Radiation Detector has not been utilized at this stage of the analysis; however, it will strongly improve the particle identification and provide a dedicated trigger in the upcoming beam periods. ...