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.

Efficient certification of feasibility and objective value of linear programs and its applications

The use of linear programming in various areas has increased with the significant improvement of specialized solvers. Linear programs are used as such to model practical problems, or as subroutines in algorithms such as formal proofs or branch-and-cut frameworks. In many situations a certified answer is needed, for example the guarantee that the linear program is feasible or infeasible, or a provably safe bound on its objective value. Most of the available solvers work with floating-point arithmetic and are thus subject to its shortcomings such as rounding errors or underflow, therefore they can deliver incorrect answers. While adequate for some applications, this is unacceptable for critical applications like flight controlling or nuclear plant management due to the potential catastrophic consequences. We propose a method that gives a certified answer whether a linear program is feasible or infeasible, or returns unknown'. The advantage of our method is that it is reasonably fast and rarely answers unknown'. It works by computing a safe solution that is in some way the best possible in the relative interior of the feasible set. To certify the relative interior, we employ exact arithmetic, whose use is nevertheless limited in general to critical places, allowing us to rnremain computationally efficient. Moreover, when certain conditions are fulfilled, our method is able to deliver a provable bound on the objective value of the linear program. We test our algorithm on typical benchmark sets and obtain higher rates of success compared to previous approaches for this problem, while keeping the running times acceptably small. The computed objective value bounds are in most of the cases very close to the known exact objective values. We prove the usability of the method we developed by additionally employing a variant of it in a different scenario, namely to improve the results of a Satisfiability Modulo Theories solver. Our method is used as a black box in the nodes of a branch-and-bound tree to implement conflict learning based on the certificate of infeasibility for linear programs consisting of subsets of linear constraints. The generated conflict clauses are in general small and give good rnprospects for reducing the search space. Compared to other methods we obtain significant improvements in the running time, especially on the large instances.