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Themenvorschläge

Hier findet ihr einige Themenvorschläge und Anregungen für Bachelorarbeiten. Es sind aber auch weitere Arbeiten möglich und eigene Ideen sind immer willkommen. Kommt einfach in unseren Büros vorbei und sprecht mit uns!

Weitere Informationen über unsere Arbeitsgebiete findet ihr auf den restlichen Seiten unseres Lehrstuhls.

 

GAMMAASTRONOMIE / EXPERIMENT MAGIC

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GAMMAASTRONOMIE / EXPERIMENT FACT

 Studien zum Cleaning der Kamerabilder: Im Rahmen der Datenanalyse von FACT ist es notwendig, das Kamerabild zu „reinigen“, also Pixel für die weitere Analyse zu entfernen, die nur Hintergrundphotonen anstatt Luftschauerphotonen enthalten. Zu diesem Zweck gibt es verschiedene Cleaning-Verfahren.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit könnten die Effekte unterschiedlicher Cleaning-Einstellungen auf die Ergebnisse der Datenanalyse untersucht werden. Für eine Masterarbeit könnten zusätzlich neue Ansätze für Cleaning-Verfahren implementiert werden und ihre Effizienzen untersucht und verglichen werden.

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Implementierung eines Timegradient-Algorithmus zur besseren Signal-Extraktion: Für die Datenanalyse von FACT ist es notwendig, die Ladung und die Ankunftszeit des Cherenkov-Signals aus dem aufgenommenen Signalverlauf zu extrahieren. Im Rahmen einer Masterarbeit wurden bereits verschiedene Klassen zur Extraktion eines Signals aus den gemessenen Signalverläufen entwickelt. Innerhalb dieser Klassen ist es nötig, bestimmte Stellen im Signalverlauf zu definieren, an der sich das gesuchte Signal befinden sollte. Diese Positionen sollten einem zeitlichen Verlauf folgen, der gefittet werden kann. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit verringert, Untergrund statt Signal zu extrahieren.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit könnte dieser Algorithmus in die Datenanalyse-Software für FACT eingebaut werden und die dadurch erreichte Verbesserung untersucht werden. In einer Masterarbeit könnten zusätzlich reale Daten einer Gammastrahlungsquelle analysiert und der Einfluss des verbesserten Algorithmus’ evaluiert werden.

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Analyse von Ratescans: Während der Datennahme von FACT wird einmal pro Nacht ein sogenannter Ratescan durchgeführt, bei dem die Triggerrate unter Variation der Triggerschwelle gemessen wird. Diese Messung liefert eine Kurve deren charakteristische Form von den atmosphärischen Bedingungen und Wetter- und Lichtverhältnissen abhängt.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit könnten Merkmale dieser Kurve bestimmt und deren Veränderung bei unterschiedlichen Witterungsverhältnissen untersucht werden. In einer Masterarbeit könnte zusätzlich der Zusammenhang von Witterungsverhältnissen und diesen Merkmalen untersucht werden, um ein Qualitätsmaß für die Daten dieser Nacht zu entwickeln.

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Studien zu Signal-Extraktionsverfahren: Im Rahmen der Datenanalyse von FACT werden aus den aufgenommenen Signalverläufen die Anzahl und die Ankunftszeit von Cherenkov-Photonen extrahiert.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit können verschiedene Extraktions-Algorithmen entwickelt, untersucht und in die Analyse-Software von FACT implementiert werden. Zudem könnte die vorherige Anwendung von Filtern und der Einfluss verschiedener Einstellungen der Algorithmen untersucht werden.

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NEUTRINOASTRONOMIE / EXPERIMENT ICECUBE

Outlier Detection in IceCube

Zur Suche nach bisher nicht bekannten/betrachteten physikalischen Ereignissen in IceCube soll eine Outlier Detection zu nächst auf Simulationsdaten durchgeführt werden. Ziel dieser Arbeit ist die Selektion interessanter Ereignisse, die in einer späteren Arbeit (z.B. anschließender Masterarbeit) weiter untersucht werden können.

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DSEA in Realtime - Anforderungen an den Algorithmus

DSEA ist ein Algorithmus zur Entfaltung mittels maschineller Lernverfahren. Dabei gilt es aus Messgrößen die wahre Verteilung, im Falle IceCubes den Neutrinofluss in Abhängigkeit von der Energie, zu rekonstruieren. Dies wird durch Detektorakzeptanz, Auflösungsvermögen und andere Faktoren stark erschwert. DSEA nutzt maschinelles Lernen, um die verschiedenen Zielgrößen, hier Energien, zu Schätzen. Um in naher Zukunft Spektralanalysen in Echtzeit durchführen zu können, soll dieser junge Algorithmus auf seine Leistungsfähigkeit, z.B. zu bearbeitende Ereignisse pro Zeiteinheit, untersucht werden.

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Generierung neuer Attribute zur Selektion niederenergetischer Myonneutrinos

DeepCore ist ein Teildetektor IceCubes, dessen Fokus auf Energien zwischen 10 und 100 GeV liegt. Dieser Bereich ist dichter instrumentiert als der restliche IceCube Detektor, um die wesentlich kleinere Signatur von Myonereignissen noch auflösen zu können. Bedingt durch die geringere Energie ist vor allem die Unterscheidung zwischen Myon- und Elektronneutrinos stark erschwert. Ziel ist die Generierung neuer Attribute, die eine bessere Unterscheidung der beiden Neutrinosorten ermöglicht.

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Untersuchung verschiedener Veto-Bereiche für DeepCore Analysen

DeepCore ist ein Teildetektor IceCubes, dessen Fokus auf Energien zwischen 10 und 100 GeV liegt. Untersucht werden soll die Auswirkung einer Vergrößerung des Messbereiches durch Hinzunahme weiterer IceCube Strings zur DeepCore Region auf die Effizienz der Neutrinoidentifikation.

Ansprechpartner: , CP-03-142

Analyse von Spannungszeitreihen in IceCube für die Suche nach Tau-Neutrinos

Zur Identifikation von Tau-Neutrinos mit IceCube wird in Ereignissen nach einer Doppelpeak-Struktur in einzelnen DOMs gesucht. Dazu können aus Simulationsdaten Spannungspulse extrahiert werden. Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Klassifizierung von Tau-Doppel-Pulsen mit Hilfe von unüberwachten Lernverfahren oder anderen statistischen Methoden zur Analyse von Zeitreihen.

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THEORIE

Berechnung von Ereignisraten für die Glashow-Resonanz

Die Glashow-Resonanz ist die Erzeugung eines reellen W-Bosons in Neutrino-Lepton-Wechselwirkungen. Berechnet werden soll die Ereignisrate für verschiedene Event-Topologien.

Ansprechpartner: , CP-03-140

Weitere theoretische Arbeiten sind in Zusammenarbeit mit der Ruhr-Universität Bochum möglich. Einige Anregungen sind hier zu finden:

http://www.pat.rub.de/de/theses.html