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Themenvorschläge

Hier findet hier einige Themenvorschläge und Anregungen für Masterarbeiten. 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

Studien zu Monte-Carlo-Simulationen: Für die Datenanalyse von MAGIC werden Monte-Carlo Simulationen benötigt, um beispielsweise multivariate Methoden zur Trennung von Signal und Untergrund zu trainieren oder auch zur Energiebestimmung und Entfaltung der gemessenen Daten. Diese Simulationen müssen stets an die aktuellen Beschaffenheiten der Teleskope angepasst werden und ebenso verbessert werden, so dass sie bestmöglich zu realen Daten passen.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit können die Simulationen mit den realen Daten verglichen werden und es kann versucht werden, die Simulationen zu verbesseren, indem die Einstellungen angepasst werden oder sogar neue Zusammenhänge implementiert werden. In einer Masterarbeit können zusätzlich reale Daten einer Gammastrahlungsquelle analysiert werden und der Einfluss der verbesserten Simulationen evaluiert werden.

Ansprechpartner: , CP-O3-158

Analyse von Daten einer Gammastrahlungsquelle: Das MAGIC Experiment nimmt täglich neue Daten von zahlreichen Gammastrahlungsquellen auf, die mit Hilfe einer Standard-Software analysiert und interpretiert werden müssen.

Im Rahmen einer Masterarbeit könnte in Zusammenarbeit mit internationalen Kollegen eine bestimmte Quelle ausgewählt, analysiert und interpretiert werden. Es besteht zudem die Möglichkeit an Veröffentlichungen mitzuwirken.

Ansprechpartner: , CP-O3-158

Produktion von Monte-Carlo-Simulationen: Für die Datenanalyse von MAGIC werden Monte-Carlo-Simulationen benötigt, um beispielsweise multivariate Methoden zur Trennung von Signal und Untergrund zu trainieren oder auch zur Energiebestimmung und Entfaltung der gemessenen Daten. Ein Großteil dieser Simulationen findet auf den Rechenclustern in Dortmund statt.

Im Rahmen einer Masterarbeit könnte die Automatisierung der Massenproduktion dieser Simulationen verbessert, umstrukturiert und an aktuelle Anforderungen angepasst werden. Zudem könnte ein neues Simulationsprogramm installiert, getestet und gegenüber dem alten Programm evaluiert werden.

Ansprechpartner: , CP-O3-158

 

GAMMAASTRONOMIE / EXPERIMENT FACT

Entwicklung von Kriterien zur Datenselektion und dessen Automatisierung: Im Rahmen der Datenanalyse von FACT ist es notwendig, qualitativ gute Daten von schlechten Daten zu unterscheiden, also eine Datenselektion durchzuführen. Erst dadurch wird eine sinnvolle Datenanalyse gewährleistet, die zu verlässlichen Resultaten führt. Gute Daten können anhand von verschiedenen Parametern wie z.B. den vorherrschenden Witterungsbedingungen oder der Mondphase klassifiziert werden.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit könnten Kriterien für gute Daten anhand verschiedener Parameter betrachtet werden. In diesem Zusammenhang könnten auch Kriterien für schwierig zu analysierende Daten (wie z.B. während Mondlicht oder Dämmerung aufgenommen) entwickelt werden. Für einen solchen Datensatz wäre es daher auch möglich, die bestehende Analyse anzupassen und zu optimieren. Desweiteren wäre eine Automatisierung der Datenselektion von großem Nutzen. In diesem Zusammenhang könnten bestehende und neu entwickelte Parameter in eine Datenbank eingepflegt werden.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

Implementierung neuer Parameter: Im Rahmen der Datenanalyse von  FACT werden aus den aufgenommenen Kamerabildern Parameter extrahiert, die einen typischen Luftschauer repräsentieren, der von einem einfallendem Teilchen mit einer bestimmten Energie und Richtung erzeugt wurde. Mit Hilfe dieser Parameter können daher Rückschlüsse auf das einfallende Teilchen gezogen werden. Um möglichst viel Information aus den Parametern zu gewinnen, werden moderne DataMinining-Methoden verwendet, die sehr viele verschiedene Parameter verarbeiten können, so dass ein Informationsgewinn durch die Entwicklung neuer Parameter geschaffen wird. Die DataMining-Methoden dienen dabei zum einen zur Energiebestimmung des Teilchens, aber auch zur Trennung von Signal und Untergrund.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit könnten neue Parameter entwickelt und implementiert werden. In einer Masterarbeit könnten zusätzlich die Korrelation zur Primärenergie und die Trennstärke der neuen Parameter auf Basis von Monte-Carlo-Simulationen untersucht werden.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

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 Clearing-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.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

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.

Ansprechpartner: , CP-O3-158

Bestimmung der Verstärkung in den Photondetektoren bei geöffneter Kamera: Die Signalamplitude der Photosensoren, sogenannte SiPMs, hängt im Wesentlichen von ihrer Temperatur, der angelegten Betriebsspannung und den produktionsbedingten Unterschieden der verwendeten Sensoren ab. Diese Unterschiede sind auszugleichen, um für jeden der 1440 Sensoren der FACT-Kamera den korrekten Photoneninhalt zu bestimmen. Ein guter Parameter zur Kalibration ist die Photonenverstärkung. Bisher wurde dieser Parameter nur unter Ausschluß von Hintergrundlicht, also bei geschlossener Kamera bestimmt. Dieser Parameter ändert sich jedoch bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, da sich die mittlere Temperatur der Sensoren verändert.

Im Rahmen einer Masterarbeit könnte ein Verfahren entwickelt und getestet werden, mit dem die Bestimmung dieses Parameters auch bei geöffneter Kamera möglich ist. In einem weiteren Schritt wäre zu prüfen, ob eine von den Lichtverhältnissen abhängige Korrektur notwendig ist.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

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.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

Studien zu Monte-Carlo-Simulationen: Für die Datenanalyse von FACT werden Monte-Carlo Simulationen benötigt, um beispielsweise multivariate Methoden zur Trennung von Signal und Untergrund zu trainieren oder auch zur Energiebestimmung und Entfaltung der gemessenen Daten. Diese Simulationen müssen stets an die aktuellen Beschaffenheiten des Teleskops angepasst werden und ebenso verbessert werden, so dass sie bestmöglich zu realen Daten passen.

Im Rahmen einer Masterarbeit können Verbesserungen der Simulation konzipiert und implementiert werden und der Einfluss dieser Verbesserungen evaluiert werden.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

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.

Ansprechpartner: , CP-O3-156

 

NEUTRINOASTRONOMIE / EXPERIMENT ICECUBE

Verbesserung der Energie- und Winkelauflösung mit Methoden des Data-Minings: Für die Analyse von Daten des IceCube-Experiments sind Energie- und Winkelschätzer sehr wichtig. Diese Schätzer wurden bisher aus physikalischen Überlegungen und verschiedenen Fits konstruiert. Jedoch ist es auch möglich diese Werte mit multivariaten Methoden wie z.B. einer Random Forest Regression zu schätzen.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit könnte diese neue Methode angewendet und mit den Standardmethoden verglichen werden. In einer Masterarbeit kann zusätzlich der Einfluss dieser neuen Schätzer auf weitere Analyseschritte wie z.B. die Entfaltung oder die Erzeugung eines Spektrums untersucht werden.

Ansprechpartner: , CP-03-140