Verbesserung der UntergrundunterdrÃ¼ckung eines neuen CAST ...

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Ich versichere, dass ich diese Arbeit selbstständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt sowie die Zitate kenntlich gemacht habe. Bonn, . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Datum Unterschrift 1. Gutachter: Prof. Dr. Klaus Desch 2. Gutachter: Dr. Eckhard von Törne
Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Axionen 3 3 CERN Axion Solar Telescope 7 3.1 Detektoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.1 Micromegas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.2 GridPix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.2 Daten und Spektrum der 55 Fe Quelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 4 TMVA 11 4.1 Aufbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 4.1.1 Eingabedaten für TMVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 4.1.2 Factory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 4.1.3 Reader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2 Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2.1 Overtraining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.2.2 Likelihood-Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.2.3 Artificial Neural Networks - ANN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.2.4 Support Vector Machines - SVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2.5 Boosted Decision Trees - BDT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 5 Vorbereitung der Daten 27 5.1 Energiekalibrierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.2 Erzeugung künstlicher, niederenergetischer Photondaten . . . . . . . . . . . . . . . . 30 6 Klassifikation mittels TMVA 33 6.1 Trainieren mit allen Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.2 Trainieren mit Schnitt auf Energie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.3 Vergleich mit Likelihood Methode aus TMVA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 6.4 Klassifikation der künstlich erzeugten Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 6.4.1 Training neuer Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 6.4.2 Klassifikation mittels vorhandener Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 7 Betrachtung falsch klassifizierter Ereignisse 47 iii
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Seite 27 und 28: 4.2 Methoden x 2 Support Vectors Hy
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Seite 39 und 40: 6.1 Trainieren mit allen Daten MLPs
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Seite 43 und 44: 6.2 Trainieren mit Schnitt auf Ener
Seite 45 und 46: 6.3 Vergleich mit Likelihood Method
Seite 47 und 48: 6.4 Klassifikation der künstlich e
Seite 49: 6.4 Klassifikation der künstlich e
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7 Betrachtung falsch klassifizierte
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KAPITEL 8 Zusammenfassung und Ausbl
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ANHANG A Anhang A.1 Quellcode Der f
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A.1 Quellcode } // mussen in beiden
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A.1 Quellcode delete factory [2]; d
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A.1 Quellcode theTree ->SetBranchAd
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A.2 Eingabe-Daten aller Variablen A
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A.3 Klassifikation A.3 Klassifikati
Seite 69 und 70:
A.3 Klassifikation A.3.2 Schnitt au
Seite 71 und 72:
A.3 Klassifikation A.3.3 Energetisc
Seite 73 und 74:
A.4 Falsch klassifizierte Ereigniss
Seite 75 und 76:
Literatur [1] C. A. Baker u. a.,
Seite 77:
Literatur [22] C. Krieger, J. Kamin
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