Dresden 2013 – scientific programme

Parts | Days | Selection | Search | Updates | Downloads | Help

T: Fachverband Teilchenphysik

T 102: Niederenergie-Neutrinophysik 4

T 102.7: Talk

Wednesday, March 6, 2013, 18:20–18:35, WIL-A317

Anwendung von Markov-Chain Monte Carlo Methoden in der KATRIN Datenanalyse — •Sebastian Schams — Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe, Germany

Das Karlsruher Tritium Neutrino Experiment (KATRIN) beschäftigt sich mit einer der wichtigsten offenen Fragen der Neutrinophysik: Was ist die absolute Massenskala von Neutrinos? Dazu wird das Spektrum nahe der Endpunktenergie des Tritium-β-Zerfalls präzise gemessen, wodurch eine Sensitivität von 200 meV erreicht wird.
Um aus den gemessenen Energien der β-Elektronen die relevanten Parameter, insbesondere die Masse des Elektronneutrinos, zu bestimmen sind komplexe Algorithmen zur Datenanalyse notwendig. Ergänzend zu den etablierten frequentistischen Methoden zur Minimierung bei dem durchgeführten Parameterfit werden dazu verschiedene, vielversprechende Monte Carlo Methoden eingesetzt. Im Rahmen dieses Vortrages soll ein Überblick über die verwendeten Methoden, Markov-Chain Monte Carlo, Hamiltonian Monte Carlo, sowie Riemannian Manifold Hamiltonian Monte Carlo gegeben werden. Mit Hilfe dieser Algorithmen lassen sich komplexe Likelihood-Verteilungen, wie die Messwerte von KATRIN, effizient sampeln.
Gefördert durch das BMBF unter Kennzeichen 05A11VK3 und der Helmholtz-Gemeinschaft.