Studienabschlussarbeiten Theoretische Physik 2

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Waldmann, Jannis;
Optimizing particle cooling using reservoir computing. - Ilmenau. - 43 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2023

Die Anwendung von maschinellem Lernen zur Verbesserung physikalisch-orientierter Probleme ist eine zunehmend verwendete Herangehensweise in der heutigen Forschung. Reservoir Computing hingegen ist eine eher unkonventionelle Methodik des maschinellen Lernens und hat in der Vergangenheit gute Ergebnisse in der Vorhersage von Zeitreihen oder zeitabhängigen Prozessen gezeigt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Streumatrix-Zeitreihe vorherzusagen und herauszustellen, ob man Reservoir Computing zur Unterstützung eines Algorithmus für die Kühlung von Vielteilchensystemen – unter der Benutzung komplexer Lichtfelder – verwenden kann. Die Aufgabe der Zeitreihen-Vorhersage von Streumatrizen soll charakterisiert werden und dabei wird besondere Aufmerksamkeit auf die Anwendung im Kühlalgorithmus gerichtet. Die Arbeit an diesem Thema wurde mit einem Halbleiter- laserverstärker (SOA) als diskretes time-multiplexed Reservoir mit einer internen Delay-Schleife in einem Setup mit zusätzlichen Delay-Schleifen – in Input und Output – durchgeführt. Weiter wurde die mögliche Anwendung im Kühlalgorithmus überprüft, indem potentielle Kühlzustände berechnet wurden, die zeigen, ob im ersten Iterationsschritt des Kühlalgorithmus gekühlt werden kann. Die Resultate zeigen, dass die Vorhersage einer Streumatrix-Zeitreihe für ein Vielteilchensystem möglich ist und diese Vorhersage auch im ersten Schritt der Kühlung genutzt werden kann. Weitere Arbeit an diesem Thema kann bezüglich der Kühlzustände und der Analyse der Streumatrix-Zeitreihe geleistet werden. Dafür können insbesondere verschiedene Methoden des maschinellen Lernens als auch eine veränderte Zusammensetzung des Inputs für das Reservoir getestet werden.



Thieme, Marc;
Image classification with reservoir computing using delay based photonics devices. - Ilmenau. - 44 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2023

Reservoir Computing ist ein relativ neuer Ansatz im Bereich des maschinellen Lernens, welcher eine einfachere Trainingsphase im Vergleich zu anderen Methoden des maschinellen Lernens besitzt. Dazu ist die Methode relativ einfach experimentell umzusetzen. Mit einem Laser hat man die Möglichkeit, einen einzigen nichtlinearen Knoten als Reservoir zu verwenden und erreicht mit der time-multiplexed Reservoir Computing Methode eine hohe Output Dimension. In dieser Arbeit wird time-multiplexed Reservoir Computing zur Klassifizierung des MNIST handwritten digit data set verwendet. Dazu werden zwei verschiedene Eingabevorbereitungstechniken und zwei verschiedene Input-Injektionsmethoden getestet. Dabei nutzt die Eingabevorbereitung row wise feed forward das Gedächtnis des Lasers, im Gegensatz zum random mixed Modus, der kein Gedächtnis besitzt. Mit der Input Injektion in den Pumpstrom haben sowohl der row wise feed forward als auch der random mixed Modus eine ähnliche Performance. Der Grund dafür könnte sein, dass die Lasergleichungen zu linear sind. Die Input Injektion in die Phase eines externen Lasers hat die Performance für beide Verfahren verbessert und führte zur besten Leistung, ein SER von 8,95 % für den random mixed Modus. Die Ergebnisse könnten weiter verbessert werden, indem die Bilder beschnitten oder der Amplituden-Phasen-Kopplungsparameter und der Phasenparameter ungleich Null gesetzt werden, um mehr Nichtlinearität in die Lasergleichungen zu bringen.



Mühlnickel, Lukas;
Photonic reservoir computing using Spin-VCSELs. - Ilmenau. - 21 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2023

Im Vergleich mit anderen maschinellen Lernmethoden, zeichnet sich Reservoir Computing durch eine relative Einfachheit aus, die eine effiziente Hardwareimplementierung ermöglicht. Die benötigte hochdimensionale Reservoir-Dynamik kann bereitgestellt werden, indem zu einem einzelnem nichtlinearen Knoten, Rückkopplungen hingefügt wird, während das System mit zeitmultiplexierten Eingangsdaten gesteuert wird. Eine vielversprechende Realisierung nutzt die schnelle Polarisationsdynamik von energieeffizienten Spin-VCSELn aus. Diese schnellen Feldwechselwirkungen hängen mit Doppelbrechung, Dichroismus und Elektronenübergangsraten im Kavitätmaterial zusammen und treten auf kürzeren Zeitskalen auf, als die Relaxationsfrequenzen. Im Vergleich zu typischen Halbleiterlasern, lassen sich daher bei Spin-VCSELn wesentliche höhere Grenzfrequenzen in der Systemantwort beobachten. In dieser Arbeit wird zunächst die dynamische Analyse eines laserinjizierten Spin-VCSELs unter optischer Rückkopplung durchgeführt, so dass geeignete Parameter für die spätere Funktion als Reservoir bestimmt werden können. Danach wird der Einfluss dieser schnellen Polarisationsoszillationsdynamik auf die Reservoir-Güte bei steigenden Datenverarbeitungsraten untersucht.



Spektrale Bildgebung mittels diffraktiver optischer Elemente und Compressive Sensing. - Ilmenau. - 83 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Die spektrale Bildgebung hat sich in den letzten zehn Jahren als vielseitiges Messverfahren etabliert. Sie wird häufig in Bereichen wie der Fernerkundung in der Landwirtschaft, der Geologie oder im Militär, bei der Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie oder in der medizinischen Bildgebung eingesetzt. Aufgrund ihrer dreidimensionalen Datenstruktur ist die Erfassung von Spektralbildern technologisch herausfordernd. Zwei räumliche und eine spektrale Dimension müssen auf zweidimensionale Sensorarrays abgebildet werden. Daher muss für jede Anwendung ein Kompromiss aus Aufnahmezeit, räumlicher Auflösung und spektraler Auflösung gefunden werden. Die Methode des Compressive Sensing wurde bereits auf die spektrale Bildgebung angewandt, um den dreidimensionalen Datensatz vor der Messung zu reduzieren. Mithilfe von kodierten Messungen und einem Optimierungsalgorithmus rekonstruiert Compressive Sensing den vollständigen Datensatz unter Ausnutzung von spärlicher Besetzung. Die beiden wichtigsten Ansätze für die komprimierende spektrale Bildgebung beruhen jedoch immer noch auf mehreren aufeinanderfolgenden Messungen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die komprimierende spektrale Bildgebung durch den Einsatz von diffraktiven optischen Elementen zu verbessern. Zu diesem Zweck werden mehrere spektrale Abbildungssysteme entwickelt, die ein diffraktives optisches Element mit vier Beugungsordnungen verwenden. Die Effizienzvorteile der Systemdesigns werden durch eine Computersimulation nachgewiesen. Es zeigt sich, dass das System mit einem diffraktiven Element einen höheren PSNR-Wert als alle bestehenden und entworfenen Systeme aufweist. Um die Funktion zu demonstrieren, wird ein spektrales Abbildungssystem auf Laborniveau entworfen und aufgebaut. Während des gesamten Prozesses der Auslegung, des Aufbaus, der Justage und der Kalibrierung werden die Schritte und Anforderungen gezeigt, die notwendig sind, um eine hocheffiziente komprimierende spektrale Bildaufnahme zu erreichen.



Baecke, Paul Christian;
Preparing an all-sky pulsar search with recent raw antenna data of the Low-Frequency Array (LOFAR). - Ilmenau. - 51 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2022

Das LOw-Frequency ARray (LOFAR) ist ein großflächiges Radiointerferometer das Messungen in einem Frequenzbereich von 10-240MHz vornimmt. Das niederländische Institut für Radioastronomie (ASTRON) betreibt das Teleskop. Das Amsterdam-ASTRON Radio Transients Facility And Analysis Center (AARTFAAC) ist ein System für Transienten Detektion in Echtzeit mit dem Ziel, die gesamte Auflösung des LOFAR zu nutzen. Innerhalb des Datenstromes von LOFAR werden die Rohdaten von jeder Antenne für fünf Sekunden auf einem Transient Buffer Board (TBB) zwischengespeichert. Bei Auslösung können diese Rohdaten gespeichert und weiter analysiert werden. In dieser Bachelorarbeit wurde ein TBB-Datensatz, welcher im März 2022 aufgenommen wurde, analysiert, um eine Pulsar Suche vorzubereiten. Dieser Datensatz wurde bis zu dem Zeitpunkt dieser Arbeit noch nicht auf Transienten untersucht und bietet die einzigartige Möglichkeit eine solche Analyse mit Rohdaten durchzuführen, die nicht vorbearbeitet worden sind. Für den Datensatz wurden defekte Antennen markiert und ein Bilderzeugungs- und Kalibrierungsalgorithmus implementiert. Der Vergleich zweier Beamforming Methoden, kohärent und inkohärent, erlaubt es eine Strategie für eine effiziente Pulsar Suche des gesamten Sternenhimmels der nördlichen Hemisphäre durchzuführen. Eine Abschätzung der Sensitivität, beginnend mit einer Station und in steigender Arraygröße von AARTFAAC-6 (Superterp Stationen) zu AARTFAAC-12 (Kernstationen) bis hin zum LOFAR-NL (alle niederländischen Stationen) folgt. Diese Arbeit stellt einen möglichen Ansatz zur Analyse von Rohdaten für Pulsar Entdeckung auf der gesamten nördlichen Hemisphäre vor, welcher auch in weiteren AARFAAC Entwicklungen eingebunden werden kann.



Federer, Marika;
Optische Mikrokavitäten mit Quellen und Kopplung : eine Beschreibung im Strahlenbild durch inhomogene Anfangsbedingungen. - Ilmenau. - 120 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021

Diese Arbeit beschäftigt sich mit den optischen Mikroresonatoren Lima¸con und Shortegg im Rahmen inhomogener Anfangsbedingungen und deren Auswirkungen auf das Fernfeld. Hierfür werden Quellen innerhalb der Kavität sowie auf der Berandung untersucht. Neben den Auswirkungen auf das stationäre, durch die instabile Mannigfaltigkeit geprägte Regime wird auch das Verhalten des transienten Regimes detailliert betrachtet. Für die Berechnungen wird eine Modellierung im Strahlenbild zu Grunde gelegt. Es wird gezeigt, dass die Ausbildung der instabilen Mannigfaltigkeit in starker Abhängigkeit zu dem relativen Anteil an Anfangsbedingungen außerhalb der refraktiven Region steht. Hierdurch wird auch die geringere Effizienz der direktionalen Abstrahlung des Shorteggs gegenüber der des Lima¸cons erklärt. Mittels Bestimmung der Strahlendichte kann die Existenz von Brennpunkten im Lima¸con festgestellt und deren starken Einfluss auf das transiente Regime begründet werden. Zur Analyse des Phasenraums wird die Position einer lokal begrenzten Quellenzone variiert. Dadurch wird gezeigt, dass die unterschiedliche Bevölkerung der invarianten, instabilen Mannigfaltigkeit zu Abweichungen von der bekannten Abstrahlcharakteristik des Fernfelds im stationären Regime führen kann und sogar instabile, periodische Orbits entstehen können. Es wird Bezug genommen zu Ergebnissen aus Wellensimulationen gekoppelter Lima¸cons in der Literatur, welche eine vom Kopplungsabstand abhängige Inversion des Fernfelds aufweisen. Diese Problemstellung der Kopplung mehrerer Resonatoren wird im Rahmen des Strahlenbilds diskutiert und mögliche Erklärungsansätze für die bisher nicht verstandene Inversion aufgeführt.



Lindig, Hans;
Energieflussdichte im Fernfeld einer Anordnung aus optischen Mikroresonatoren. - Ilmenau. - 44 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2020

Es wurde eine Anordnung aus zwei optischen Resonatoren in Form zweier identischer Pascalscher Schnecken hinsichtlich der Verteilung der abgestrahlten Energieflussdichte, des Kopplungsverhaltens zwischen den Resonatoren abhängig von Abstand und Orientierung der Resonatoren zueinander sowie von der resonanten Mode der Lichtquelle im ersten Resonator untersucht. Es zeigten sich abhängig vom Abstand periodische Schwankungen im Energieflussdicheprofil und der Kopplungsstärke, deren Periode annähernd proportional zur verwendeten Wellenlänge war.



Cizek, Rebecca;
Feedback in optischen Mikrokavitäten. - Ilmenau. - 25 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2020

Feedback- und Kopplungsverhalten zweier Resonatoren (Shortegg) in Abhängigkeit des Abstandes sowie der Orientierung und der Position (Winkel) veranschaulicht durch den Gütefaktor und die Energiedichte.



Heyder, Florian;
Shallow moist Rayleigh-Bénard convection in a conditionally unstable layer. - Ilmenau. - 77 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

Wolkenprozesse stellen die größte Unsicherheit für zuverlässigere Klimavorhersagen dar. Da globale Klimamodelle nicht alle Skalen auflösen können, ist die Parametrisierung dieser unaufgelösten Prozesse von zentralem Interesse. Besonders cloud system-resolving models, d.h. numerische Simulationen, die Wolkenbildungsprozesse auf der Mesoskala auflösen, sollen eine Möglichkeit bieten solche Parametrisierungen direkt an ein Klimamodell zu liefern. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der numerischen Implementierung eines Feuchtkonvektionsmodells, um den Einfluss von Wasserdampf auf die Atmosphäre zu studieren. Das Modell basiert auf einer idealisierten Thermodynamik nahe der Phasengrenze, die es erlaubt mesoskalige Wolkenbildungsprozesse in der unteren Atmosphäre zu untersuchen. Besonders der Fall der bedingten Instabilität ist dabei von Interesse, der vorliegt, wenn ungesättigte Luft stabil und gesättigte Luft instabil geschichtet ist. Direkte numerische Simulationen zeigen eine lokalisierte Wolkenbildung, die in manchen Fällen zu einer Gruppierung von Wolken führen kann. Des Weiteren wird ein 'reservoir computing' Modell (auch bekannt als 'echo state network'), ein Maschinenlernalgorithmus auf der Basis eines rekurrenten neuralen Netzwerken, für eine mögliche Wolkenparametrisierung untersucht.



Schreiber, Lukas;
Extreme value analysis of precipitation time series. - Ilmenau. - 62, 54 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2019

Die grundlegende Zielstellung dieser Arbeit ist die Anwendung der Extremwertanalyse für den Niederschlag im globalen Kontext und das Ermitteln der Trends. Hierfür wurde der globale Reanalysedatensatz ERA-Interim vorgenommen. Dabei wird die Analyse mittels einer geeigneten Fit-Software für das Schätzen der generalisierten Extremwertverteilung sowie durch die Nutzung der Modellklasse der Vektor-generalisierten linearen Modellen realisiert, die die Veränderungen der extremen Niederschläge untersuchen soll. Um die Resultate der Exremwertanalyse zudem abzuschätzen, wird zusätzlich vom Anpassungs- bzw. Fitgütetest des sogenannten Kolmogorov-Smirnov-Tests Gebrauch gemacht, welcher sowohl am Datensatz sowie an Monte-Carlo-Samples ausgeführt wird und deren Ergebnisse verglichen.