Tracking, b-tagging and measurement of the b-jet production cross section with the ATLAS detector

The Standard Model of elementary particle physics was developed to describe the fundamental particles which constitute matter and the interactions between them. The Large Hadron Collider (LHC) at CERN in Geneva was built to solve some of the remaining open questions in the Standard Model and to explore physics beyond it, by colliding two proton beams at world-record centre-of-mass energies. The ATLAS experiment is designed to reconstruct particles and their decay products originating from these collisions. The precise reconstruction of particle trajectories plays an important role in the identification of particle jets which originate from bottom quarks (b-tagging). This thesis describes the step-wise commissioning of the ATLAS track reconstruction and b-tagging software and one of the first measurements of the b-jet production cross section in pp collisions at sqrt(s)=7 TeV with the ATLAS detector. The performance of the track reconstruction software was studied in great detail, first using data from cosmic ray showers and then collisions at sqrt(s)=900 GeV and 7 TeV. The good understanding of the track reconstruction software allowed a very early deployment of the b-tagging algorithms. First studies of these algorithms and the measurement of the b-tagging efficiency in the data are presented. They agree well with predictions from Monte Carlo simulations. The b-jet production cross section was measured with the 2010 dataset recorded by the ATLAS detector, employing muons in jets to estimate the fraction of b-jets. The measurement is in good agreement with the Standard Model predictions.

Characterization of electromagnetic fields in the aSPECT spectrometer and reduction of systematic errors

Das aSPECT Spektrometer wurde entworfen, um das Spektrum der Protonen beimrnZerfall freier Neutronen mit hoher Präzision zu messen. Aus diesem Spektrum kann dann der Elektron-Antineutrino Winkelkorrelationskoeffizient "a" mit hoher Genauigkeit bestimmt werden. Das Ziel dieses Experiments ist es, diesen Koeffizienten mit einem absoluten relativen Fehler von weniger als 0.3% zu ermitteln, d.h. deutlich unter dem aktuellen Literaturwert von 5%.rnrnErste Messungen mit dem aSPECT Spektrometer wurden an der Forschungsneutronenquelle Heinz Maier-Leibnitz in München durchgeführt. Jedoch verhinderten zeitabhängige Instabilitäten des Meßhintergrunds eine neue Bestimmung von "a".rnrnDie vorliegende Arbeit basiert hingegen auf den letzten Messungen mit dem aSPECTrnSpektrometer am Institut Laue-Langevin (ILL) in Grenoble, Frankreich. Bei diesen Messungen konnten die Instabilitäten des Meßhintergrunds bereits deutlich reduziert werden. Weiterhin wurden verschiedene Veränderungen vorgenommen, um systematische Fehler zu minimieren und um einen zuverlässigeren Betrieb des Experiments sicherzustellen. Leider konnte aber wegen zu hohen Sättigungseffekten der Empfängerelektronik kein brauchbares Ergebnis gemessen werden. Trotzdem konnten diese und weitere systematische Fehler identifiziert und verringert, bzw. sogar teilweise eliminiert werden, wovon zukünftigernStrahlzeiten an aSPECT profitieren werden.rnrnDer wesentliche Teil der vorliegenden Arbeit befasst sich mit der Analyse und Verbesserung der systematischen Fehler, die durch das elektromagnetische Feld aSPECTs hervorgerufen werden. Hieraus ergaben sich vielerlei Verbesserungen, insbesondere konnten die systematischen Fehler durch das elektrische Feld verringert werden. Die durch das Magnetfeld verursachten Fehler konnten sogar soweit minimiert werden, dass nun eine Verbesserung des aktuellen Literaturwerts von "a" möglich ist. Darüber hinaus wurde in dieser Arbeit ein für den Versuch maßgeschneidertes NMR-Magnetometer entwickelt und soweit verbessert, dass nun Unsicherheiten bei der Charakterisierung des Magnetfeldes soweit reduziert wurden, dass sie für die Bestimmung von "a" mit einer Genauigkeit von mindestens 0.3% vernachlässigbar sind.

Software tools and efficient algorithms for the feature detection, feature tracking, event localization, and visualization of large sets of atmospheric data

Data sets describing the state of the earth's atmosphere are of great importance in the atmospheric sciences. Over the last decades, the quality and sheer amount of the available data increased significantly, resulting in a rising demand for new tools capable of handling and analysing these large, multidimensional sets of atmospheric data. The interdisciplinary work presented in this thesis covers the development and the application of practical software tools and efficient algorithms from the field of computer science, aiming at the goal of enabling atmospheric scientists to analyse and to gain new insights from these large data sets. For this purpose, our tools combine novel techniques with well-established methods from different areas such as scientific visualization and data segmentation. In this thesis, three practical tools are presented. Two of these tools are software systems (Insight and IWAL) for different types of processing and interactive visualization of data, the third tool is an efficient algorithm for data segmentation implemented as part of Insight.Insight is a toolkit for the interactive, three-dimensional visualization and processing of large sets of atmospheric data, originally developed as a testing environment for the novel segmentation algorithm. It provides a dynamic system for combining at runtime data from different sources, a variety of different data processing algorithms, and several visualization techniques. Its modular architecture and flexible scripting support led to additional applications of the software, from which two examples are presented: the usage of Insight as a WMS (web map service) server, and the automatic production of a sequence of images for the visualization of cyclone simulations. The core application of Insight is the provision of the novel segmentation algorithm for the efficient detection and tracking of 3D features in large sets of atmospheric data, as well as for the precise localization of the occurring genesis, lysis, merging and splitting events. Data segmentation usually leads to a significant reduction of the size of the considered data. This enables a practical visualization of the data, statistical analyses of the features and their events, and the manual or automatic detection of interesting situations for subsequent detailed investigation. The concepts of the novel algorithm, its technical realization, and several extensions for avoiding under- and over-segmentation are discussed. As example applications, this thesis covers the setup and the results of the segmentation of upper-tropospheric jet streams and cyclones as full 3D objects. Finally, IWAL is presented, which is a web application for providing an easy interactive access to meteorological data visualizations, primarily aimed at students. As a web application, the needs to retrieve all input data sets and to install and handle complex visualization tools on a local machine are avoided. The main challenge in the provision of customizable visualizations to large numbers of simultaneous users was to find an acceptable trade-off between the available visualization options and the performance of the application. Besides the implementational details, benchmarks and the results of a user survey are presented.

Effiziente und robuste, feature-basierte Wiedererkennung langer Zeitreihen in großen Datenbanken

Die Materialverfolgung gewinnt in der Metallindustrie immer mehr an Bedeutung:rnEs ist notwendig, dass ein Metallband im Fertigungsprozess ein festgelegtes Programm durchläuft - erst dann ist die Qualität des Endprodukts garantiert. Die bisherige Praxis besteht darin, jedem Metallband eine Nummer zuzuordnen, mit der dieses Band beschriftet wird. Bei einer tagelangen Lagerung der Bänder zwischen zwei Produktionsschritten erweist sich diese Methode als fehleranfällig: Die Beschriftungen können z.B. verloren gehen, verwechselt, falsch ausgelesen oder unleserlich werden. 2007 meldete die iba AG das Patent zur Identifikation der Metallbänder anhand ihres Dickenprofils an (Anhaus [3]) - damit kann die Identität des Metallbandes zweifelsfrei nachgewiesen werden, eine zuverlässige Materialverfolgung wurde möglich.Es stellte sich jedoch heraus, dass die messfehlerbehafteten Dickenprofile, die als lange Zeitreihen aufgefasst werden können, mit Hilfe von bisherigen Verfahren (z.B. L2-Abstandsminimierung oder Dynamic Time Warping) nicht erfolgreich verglichen werden können.Diese Arbeit stellt einen effizienten feature-basierten Algorithmus zum Vergleichrnzweier Zeitreihen vor. Er ist sowohl robust gegenüber Rauschen und Messausfällen als auch invariant gegenüber solchen Koordinatentransformationen der Zeitreihen wie Skalierung und Translation. Des Weiteren sind auch Vergleiche mit Teilzeitreihen möglich. Unser Framework zeichnet sich sowohl durch seine hohe Genauigkeit als auch durch seine hohe Geschwindigkeit aus: Mehr als 99.5% der Anfragen an unsere aus realen Profilen bestehende Testdatenbank werden richtig beantwortet. Mit mehreren hundert Zeitreihen-Vergleichen pro Sekunde ist es etwa um den Faktor 10 schneller als die auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse etablierten Verfahren, die jedoch nicht im Stande sind, mehr als 90% der Anfragen korrekt zu verarbeiten. Der Algorithmus hat sich als industrietauglich erwiesen. Die iba AG setzt ihn in einem weltweit einzigartigen dickenprofilbasierten Überwachungssystemrnzur Materialverfolgung ein, das in ersten Stahl- und Aluminiumwalzwerkenrnbereits erfolgreich zum Einsatz kommt.