Hamburg 2016 – wissenschaftliches Programm

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T: Fachverband Teilchenphysik

T 12: Experimentelle Methoden I

T 12.1: Vortrag

Montag, 29. Februar 2016, 11:00–11:15, VMP8 SR 105

DSEA: Data Mining Methoden zur Lösung inverser Probleme — •Tim Ruhe, Mathis Börner, Tomasz Fuchs, Maximilian Meier, Thorben Menne und Alexander Sandrock — Technische Universität Dortmund, Dortmund

Die Lösung inverser Probleme, z.B. zur Bestimmung von Energiespektren, ist eine Herausforderung für die Neutrinoastronomie und andere Teilgebiete der Astroteilchenphysik. Da die Energie der gemessenen Teilchen experimentell nicht direkt zugänglich ist, werden energieabhängige Observablen zur Energierekonstruktion heran gezogen. Diese energieabhängigen Observablen sind über die Fredholm'sche Integralgleichung mit der Response-Funktion des Detektors und der zu messenden Größe verknüpft. Eine limitierte Akzeptanz und eine Verschmierung durch den Detektor selbst erschweren die Lösung zusätzlich. Im Dortmund Spectrum Estimation Algorithm (DSEA) wird das inverse Problem durch Anwendung eines Random Forests gelöst. Die Rückgabe des Forests kann dann als Approximation der Wahrscheinlichkeitsdichte einzelner Ereignisse aufgefasst werden. Eine Summation über alle gemessenen Ereignisse liefert das gesuchte Spektrum. Der Vortrag gibt einen Überblick über den aktuellen Status des Algorithmus.