Messung der B s-Oszillation mit dem semileptonischen Zerfall B 0 s D - s (phi pi -) my + ny my mit dem D0-Detektor

Das Standardmodell (SM) der Teilchenphysik beschreibt sehr präzise die fundamentalen Bausteine und deren Wechselwirkungen (WW). Trotz des Erfolges gibt es noch offene Fragen, die vom SM nicht beantwortet werden können. Ein noch noch nicht abgeschlossener Test besteht aus der Messung der Stärke der schwachen Kopplung zwischen Quarks. Neutrale B- bzw. $bar{B}$-Mesonen können sich innerhalb ihrer Lebensdauer über einen Prozeß der schwachen WW in ihr Antiteilchen transformieren. Durch die Messung der Bs-Oszillation kann die Kopplung Vtd zwischen den Quarksorten Top (t) und Down (d) bestimmt werden. Alle bis Ende 2005 durchgeführten Experimente lieferten lediglich eine untere Grenze für die Oszillationsfrequenz von ms>14,4ps-1. Die vorliegenden Arbeit beschreibt die Messung der Bs-Oszillationsfrequenz ms mit dem semileptonischen Kanal BsD(-)+. Die verwendeten Daten stammen aus Proton-Antiproton-Kollisionen, die im Zeitraum von April 2002 bis März 2006 mit dem DØ-Detektor am Tevatron-Beschleuniger des Fermi National Accelerator Laboratory bei einer Schwerpunktsenergie von $sqrt{s}$=1,96TeV aufgezeichnet wurden. Die verwendeten Datensätze entsprechen einer integrierten Luminosität von 1,3fb-1 (620 millionen Ereignisse). Für diese Oszillationsmessung wurde der Quarkinhalt des Bs-Mesons zur Zeit der Produktion sowie des Zerfalls bestimmt und die Zerfallszeit wurde gemessen. Nach der Rekonstruktion und Selektion der Signalereignisse legt die Ladung des Myons den Quarkinhalt des Bs-Mesons zur Zeit des Zerfalls fest. Zusätzlich wurde der Quarkinhalt des Bs-Mesons zur Zeit der Produktion markiert. b-Quarks werden in $pbar{p}$-Kollisionen paarweise produziert. Die Zerfallsprodukte des zweiten b-Hadrons legen den Quarkinhalt des Bs-Mesons zur Zeit der Produktion fest. Bei einer Sensitivität von msenss=14,5ps-1 wurde eine untere Grenze für die Oszillationsfrequenz ms>15,5ps-1 bestimmt. Die Maximum-Likelihood-Methode lieferte eine Oszillationsfrequenz ms>(20+2,5-3,0(stat+syst)0,8(syst,k))ps-1 bei einem Vertrauensniveau von 90%. Der nicht nachgewiesene Neutrinoimpuls führt zu dem systematischen Fehler (sys,k). Dieses Resultat ergibt zusammen mit der entsprechenden Oszillation des Bd-Mesons eine signifikante Messung der Kopplung Vtd, in Übereinstimmung mit weiteren Experimenten über die schwachen Quarkkopplungen.

A new information fusion method for land-use classification using high resolution satellite imagery

Satellite image classification involves designing and developing efficient image classifiers. With satellite image data and image analysis methods multiplying rapidly, selecting the right mix of data sources and data analysis approaches has become critical to the generation of quality land-use maps. In this study, a new postprocessing information fusion algorithm for the extraction and representation of land-use information based on high-resolution satellite imagery is presented. This approach can produce land-use maps with sharp interregional boundaries and homogeneous regions. The proposed approach is conducted in five steps. First, a GIS layer - ATKIS data - was used to generate two coarse homogeneous regions, i.e. urban and rural areas. Second, a thematic (class) map was generated by use of a hybrid spectral classifier combining Gaussian Maximum Likelihood algorithm (GML) and ISODATA classifier. Third, a probabilistic relaxation algorithm was performed on the thematic map, resulting in a smoothed thematic map. Fourth, edge detection and edge thinning techniques were used to generate a contour map with pixel-width interclass boundaries. Fifth, the contour map was superimposed on the thematic map by use of a region-growing algorithm with the contour map and the smoothed thematic map as two constraints. For the operation of the proposed method, a software package is developed using programming language C. This software package comprises the GML algorithm, a probabilistic relaxation algorithm, TBL edge detector, an edge thresholding algorithm, a fast parallel thinning algorithm, and a region-growing information fusion algorithm. The county of Landau of the State Rheinland-Pfalz, Germany was selected as a test site. The high-resolution IRS-1C imagery was used as the principal input data.