Mixed finite-element methods for elliptic convection-dominated problems arising in semiconductor physics

In this work we develop and analyze an adaptive numerical scheme for simulating a class of macroscopic semiconductor models. At first the numerical modelling of semiconductors is reviewed in order to classify the Energy-Transport models for semiconductors that are later simulated in 2D. In this class of models the flow of charged particles, that are negatively charged electrons and so-called holes, which are quasi-particles of positive charge, as well as their energy distributions are described by a coupled system of nonlinear partial differential equations. A considerable difficulty in simulating these convection-dominated equations is posed by the nonlinear coupling as well as due to the fact that the local phenomena such as "hot electron effects" are only partially assessable through the given data. The primary variables that are used in the simulations are the particle density and the particle energy density. The user of these simulations is mostly interested in the current flow through parts of the domain boundary - the contacts. The numerical method considered here utilizes mixed finite-elements as trial functions for the discrete solution. The continuous discretization of the normal fluxes is the most important property of this discretization from the users perspective. It will be proven that under certain assumptions on the triangulation the particle density remains positive in the iterative solution algorithm. Connected to this result an a priori error estimate for the discrete solution of linear convection-diffusion equations is derived. The local charge transport phenomena will be resolved by an adaptive algorithm, which is based on a posteriori error estimators. At that stage a comparison of different estimations is performed. Additionally a method to effectively estimate the error in local quantities derived from the solution, so-called "functional outputs", is developed by transferring the dual weighted residual method to mixed finite elements. For a model problem we present how this method can deliver promising results even when standard error estimator fail completely to reduce the error in an iterative mesh refinement process.

Das Biobankgeheimnis : Schutz der Persönlichkeitsrechte in der biomedizinischen Forschung

Biobanken sind Sammlungen von Körpersubstanzen, die mit umfangreichen gesundheits- und lebensstilbezogenen sowie geneologischen Daten ihrer Spender verknüpft sind. Sie dienen der Erforschung weit verbreiteter Krankheiten. Diese sog. Volkskrankheiten sind multifaktoriell bedingte Krankheiten. Dies bedeutet, dass diese Krankheiten das Ergebnis eines komplizierten Zusammenspiels von umwelt- und verhaltensrelevanten Faktoren mit individuellen genetischen Prädispositionen sind. Forschungen im Bereich von Pharmakogenomik und Pharmakogenetik untersuchen den Einfluss von Genen und Genexpressionen auf die individuelle Wirksamkeit von Medikamenten sowie auf die Entstehung ungewollter Nebenwirkungen und könnten so den Weg zu einer individualisierten Medizin ebnen. Menschliches Material ist ein wichtiger Bestandteil dieser Forschungen und die Nachfrage nach Sammlungen, die Proben mit Daten verknüpfen, steigt. Einerseits sehen Mediziner in Biobanken eine Chance für die Weiterentwicklung der medizinischen Forschung und des Gesundheitswesens. Andererseits lösen Biobanken auch Ängste und Misstrauen aus. Insbesondere wird befürchtet, dass Proben und Daten unkontrolliert verwendet werden und sensible Bereiche des Persönlichkeitsrechts und der persönlichen Identität betroffen sind. Diese Gefahren und Befürchtungen sind nicht neu, sondern bestanden schon in der Vergangenheit bei jeglicher Form der Spende von Körpersubstanzen. Neu ist aber der Umfang an Informationen, der durch die Genanalyse entsteht und den Spender in ganz besonderer Weise betreffen kann. Bei der Speicherung und Nutzung der medizinischen und genetischen Daten ergibt sich somit ein Spannungsfeld insbesondere zwischen dem Recht der betroffenen Datenspender auf informationelle Selbstbestimmung und den Forschungsinteressen der Datennutzer. Im Kern dreht sich die ethisch-rechtliche Bewertung der Biobanken um die Frage, ob diese Forschung zusätzliche Regeln braucht, und falls ja, wie umfassend diese sein müssten. Im Zentrum dieser Diskussion stehen dabei v.a. ethische Fragen im Zusammenhang mit der informierten Einwilligung, dem Datenschutz, der Wiederverwendung von Proben und Daten, der Information der Spender über Forschungsergebnisse und der Nutzungsrechte an den Daten. Ziel dieser Arbeit ist es, vor dem Hintergrund des Verfassungsrechts, insbesondere dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung, das Datenschutzrecht im Hinblick auf die Risiken zu untersuchen, die sich aus der Speicherung, Verarbeitung und Kommunikation von persönlichen genetischen Informationen beim Aufbau von Biobanken ergeben. Daraus ergibt sich die weitere Untersuchung, ob und unter welchen Voraussetzungen die sich entgegenstehenden Interessen und Rechte aus verfassungsrechtlichem Blickwinkel in Einklang zu bringen sind. Eine wesentliche Frage lautet, ob die bisherigen rechtlichen Rahmenbedingungen ausreichen, um den Schutz der gespeicherten höchstpersönlichen Daten und zugleich ihre angemessene Nutzung zu gewährleisten. Das Thema ist interdisziplinär im Schnittfeld von Datenschutz, Verfassungsrecht sowie Rechts- und Medizinethik angelegt. Aus dem Inhalt: Naturwissenschaftliche und empirische Grundlagen von Biobanken – Überblick über Biobankprojekte in Europa und im außereuropäischen Ausland – Rechtsgrundlagen für Biobanken - Recht auf informationelle Selbstbestimmung - Recht auf Nichtwissen - Forschungsfreiheit - Qualitätssicherung und Verfahren – informierte Einwilligung – globale Einwilligung - Datenschutzkonzepte - Forschungsgeheimnis –– Biobankgeheimnis - Biobankgesetz

Schwerionenbestrahlung zwei- und dreidimensionaler Zellsysteme

Aufgaben der vorliegenden Untersuchungen waren die Etablierung von planaren Multilayern aus mensch­lichen Tumorzellen (WiDr und SiHa) und die Testung dieses Zellsystems als Bestrahlungsmodell solider Tumoren. Neben der konventionellen Röntgenbestrahlung (250 kV) wurde auch das Überle­ben nach Schwerionenbestrahlung (12C6+) und nach Behandlung mit dem Chemotherapeutikum Etoposid unter­sucht. Multilayer aus beiden Zelllinien zeigten ein geringeres Überleben nach Röntgen- und Schwerionenbestrah­lung als die entsprechenden Monolayer. Die hier beschriebene multizelluläre Sensitivierung steht aller­dings im Ge­gensatz zu der in der Literatur beschriebenen multizellulären Resistenz der Sphäroide, dem sog. Kontakteffekt. Nach durchflußzytometrischen Mes­sungen arretierten die bestrahlten SiHa-Zellen in der G2/M-Phase. Im Gegen­satz zum transienten Block der Monolayer verweilten die Multilayer in einem per­manenten Arrest. Im Vergleich zur Röntgenbe­strahlung verlän­gerte sich die Arrestzeit der Mono­layer nach Schwerionenbestrahlung im Bragg-Peak um 12-24 h. Auch waren mehr Zellen betroffen. Im Gegensatz dazu war kein Unterschied zwischen beiden Bestrahlungsmo­dalitäten bei den Multi­layern bis zum Ende des Beobachtungszeit­raumes zu verzeichnen. Nach Etoposid-Behandlung verhielten sich die Multilayer deutlich resistenter als die Monolayer. Somit zeigten Multilayer interessan­terweise nach Bestrahlung eine Sensitivierung und nach Etoposid-Behandlung eine Resistenz. Die Unterschiede im Überleben der beiden Kultivierungs­formen beruhen zum Großteil auf den Differenzen in der Zellzyk­lusverteilung. Besonders deutlich wurde dieser Zusam­men­hang zwischen Überleben und Zell­zyklusvertei­lung durch Wie­deraussaat- und Synchronisations-Experi­mente.

Reinforcement Lernen mit Regularisierungsnetzwerken

Die Arbeit behandelt das Problem der Skalierbarkeit von Reinforcement Lernen auf hochdimensionale und komplexe Aufgabenstellungen. Unter Reinforcement Lernen versteht man dabei eine auf approximativem Dynamischen Programmieren basierende Klasse von Lernverfahren, die speziell Anwendung in der Künstlichen Intelligenz findet und zur autonomen Steuerung simulierter Agenten oder realer Hardwareroboter in dynamischen und unwägbaren Umwelten genutzt werden kann. Dazu wird mittels Regression aus Stichproben eine Funktion bestimmt, die die Lösung einer "Optimalitätsgleichung" (Bellman) ist und aus der sich näherungsweise optimale Entscheidungen ableiten lassen. Eine große Hürde stellt dabei die Dimensionalität des Zustandsraums dar, die häufig hoch und daher traditionellen gitterbasierten Approximationsverfahren wenig zugänglich ist. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Reinforcement Lernen durch nichtparametrisierte Funktionsapproximation (genauer, Regularisierungsnetze) auf -- im Prinzip beliebig -- hochdimensionale Probleme anwendbar zu machen. Regularisierungsnetze sind eine Verallgemeinerung von gewöhnlichen Basisfunktionsnetzen, die die gesuchte Lösung durch die Daten parametrisieren, wodurch die explizite Wahl von Knoten/Basisfunktionen entfällt und so bei hochdimensionalen Eingaben der "Fluch der Dimension" umgangen werden kann. Gleichzeitig sind Regularisierungsnetze aber auch lineare Approximatoren, die technisch einfach handhabbar sind und für die die bestehenden Konvergenzaussagen von Reinforcement Lernen Gültigkeit behalten (anders als etwa bei Feed-Forward Neuronalen Netzen). Allen diesen theoretischen Vorteilen gegenüber steht allerdings ein sehr praktisches Problem: der Rechenaufwand bei der Verwendung von Regularisierungsnetzen skaliert von Natur aus wie O(n**3), wobei n die Anzahl der Daten ist. Das ist besonders deswegen problematisch, weil bei Reinforcement Lernen der Lernprozeß online erfolgt -- die Stichproben werden von einem Agenten/Roboter erzeugt, während er mit der Umwelt interagiert. Anpassungen an der Lösung müssen daher sofort und mit wenig Rechenaufwand vorgenommen werden. Der Beitrag dieser Arbeit gliedert sich daher in zwei Teile: Im ersten Teil der Arbeit formulieren wir für Regularisierungsnetze einen effizienten Lernalgorithmus zum Lösen allgemeiner Regressionsaufgaben, der speziell auf die Anforderungen von Online-Lernen zugeschnitten ist. Unser Ansatz basiert auf der Vorgehensweise von Recursive Least-Squares, kann aber mit konstantem Zeitaufwand nicht nur neue Daten sondern auch neue Basisfunktionen in das bestehende Modell einfügen. Ermöglicht wird das durch die "Subset of Regressors" Approximation, wodurch der Kern durch eine stark reduzierte Auswahl von Trainingsdaten approximiert wird, und einer gierigen Auswahlwahlprozedur, die diese Basiselemente direkt aus dem Datenstrom zur Laufzeit selektiert. Im zweiten Teil übertragen wir diesen Algorithmus auf approximative Politik-Evaluation mittels Least-Squares basiertem Temporal-Difference Lernen, und integrieren diesen Baustein in ein Gesamtsystem zum autonomen Lernen von optimalem Verhalten. Insgesamt entwickeln wir ein in hohem Maße dateneffizientes Verfahren, das insbesondere für Lernprobleme aus der Robotik mit kontinuierlichen und hochdimensionalen Zustandsräumen sowie stochastischen Zustandsübergängen geeignet ist. Dabei sind wir nicht auf ein Modell der Umwelt angewiesen, arbeiten weitestgehend unabhängig von der Dimension des Zustandsraums, erzielen Konvergenz bereits mit relativ wenigen Agent-Umwelt Interaktionen, und können dank des effizienten Online-Algorithmus auch im Kontext zeitkritischer Echtzeitanwendungen operieren. Wir demonstrieren die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes anhand von zwei realistischen und komplexen Anwendungsbeispielen: dem Problem RoboCup-Keepaway, sowie der Steuerung eines (simulierten) Oktopus-Tentakels.

Concept and realization of the A4 compton backscattering polarimeter at MAMI

The main concern of the A4 parity violation experiment at the Mainzer Microtron accelerator facility is to study the electric and magnetic contributions of strange quarks to the charge and magnetism of the nucleons at the low momentum transfer region. More precisely, the A4 collaboration investigates the strange quarks' contribution to the electric and magnetic vector form factors of the nucleons. Thus, it is important that the A4 experiment uses an adequate and precise non-destructive online monitoring tool for the electron beam polarization when measuring single spin asymmetries in elastic scattering of polarized electrons from unpolarized nucleons. As a consequence, the A4 Compton backscattering polarimeter was designed and installed such that we can take the absolute measurement of the electron beam polarization without interruption to the parity violation experiment. The present study shows the development of an electron beam line that is called the chicane for the A4 Compton backscattering polarimeter. The chicane is an electron beam transport line and provides an interaction region where the electron beam and the laser beam overlap. After studying the properties of beam line components carefully, we developed an electron beam control system that makes a beam overlap between the electron beam and the laser beam. Using the system, we can easily achieve the beam overlap in a short time. The electron control system, of which the performance is outstanding, is being used in production beam times. And the study presents the development of a scintillating fiber electron detector that reduces the statistical error in the electron polarization measurement. We totally redesigned the scintillating fiber detector. The data that were taken during a 2008 beam time shows a huge background suppression, approximately 80 percent, while leaving the Compton spectra almost unchanged when a coincidence between the fiber detector and the photon detector is used. Thus, the statistical error of the polarization measurement is reduced by about 40 percent in the preliminary result. They are the significant progress in measuring a degree of polarization of the electron beam.