2. Abschattung Kosmischer Strahlung durch den Mond in IceCube

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$Planungsraster FP C SoSe2013 Di. 13:30-18:00 h Gruppe \ Tag 9.4 ...$

Abbildungsverzeichnis 5.4. Häufigkeitsverteilung für absolute n s Werte bei einer Minimierung mit einer Toleranz von 1 in n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 5.5. Landschaft der Iterationen, die für die Minimierung der − log L-Funktion benötigt wurden. Links: Berechnung mit einer Toleranz von 1 in n s . Rechts: Berechnung mit einer Toleranz von 0.1 in n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 5.6. Landschaft der absoluten n s Differenz für Minimierungen mit einer Toleranz von 1 und 10 in n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 5.7. n s Landschaften von Off-Source 1 (links) und Off-Source 2 (rechts) bei einer Toleranz von 1 in n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 5.8. − log L-Landschaften von Off-Source 1 (links) und Off-Source 2 (rechts) bei einer Toleranz von 1 in n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 5.9. n s Histogramme von Off-Source 1 (links) und Off-Source 2 (rechts) bei einer Toleranz von 1 in n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 5.10. n s Landschaften der On-Source Region. Links: Berechnet mit einem CPU Cluster und 31 x 31 Gridpunkten [34]. Rechts: Berechnung mit einer GPU und einem Grid von 128 x 128. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.11. Landschaft der n s Differenzen, bei der Berechnung mit einem CPU-Cluster und einer GPU. Zur Berechnung wurden die Werte der CPU Berechungn an der jeweiligen Stelle interpoliert. Es ist eine starke Differenz im Zentrum zu erkennen. . . . . . . 27 5.12. Landschaft der n s Differenzen, bei der Berechnung mit einem CPU-Cluster und einer GPU. Zur Berechnung wurden die Werte der CPU Berechnung an der jeweiligen Stelle interpoliert. Es ist ein klares Muster zu erkennen. . . . . . . . . . . . . . . . 28 5.13. − log L-Landschaft für die On-Source Region, berechnet mit einer GPU (oben) und einem Grid von 128 x 128, sowie einer Toleranz von 1 in n s . Unten ist die − log L- Landschaft der On-Source Region für eine CPU-Berechnung mit einem Grid von 31 x 31 dargestellt[11]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.14. Signifikanz-Landschaft für die Position des Mondes, berechnet mit einer GPU (oben) auf einem 128x128 Grid und mit einer CPU (unten) auf einem 31x31 Grid [34]. . . 31 6.1. Verteilung von α der Paraboloid Rekonstruktion. Es ist zu beachten, dass die y- Achse nicht bei 0 beginnt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.2. Berechnung der n s Landschaft (links) und der − log L-Landschaft (rechts) bei einer Toleranz von 1 in n s und unter Verwendung eines elliptischen Signalmodels (oben) und eins symmetrischen (unten). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 6.3. Verteilung von NChannel der mit IC59 und Mondschattenfilter regestrierten Events. 35 6.4. Histogramm der n s -Werte der Off-Source Region 1 für große (links) und kleine (rechts) NChannel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 6.5. n s -Landschaft der On-Source Region. Links berechnet für NChannel größer NChannel Median und rechts für NChannel kleiner NChannel Median . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 6.6. − log L-Landschaft der On-Source Region. Links berechnet für NChannel größer NChannel Median und rechts für NChannel kleiner NChannel Median . . . . . . . . . . 36 6.7. Signifikanz-Landschaft der On-Source Region. Links berechnet für NChannel größer NChannel Median und rechts für NChannel kleiner NChannel Median . . . . . . . . . . 37 A.1. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 100. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 A.2. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 10. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 IV RWTH Aachen
Abbildungsverzeichnis A.3. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 1. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 A.4. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 0,1. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 A.5. Differenzplots der n s -Landschaften der On-Source Region (unten) für verschiedene Toleranzen, berechnet mit dem Brent Algorithmus. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. Die absoluten Fluktuationen sind für kleine Zenitwinkel größer, da aus dieser Richtung mehr Teilchen detektiert werden. . . . . . . . . . . . . . . . . 44 A.6. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 100. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 A.7. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 10. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 A.8. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 1. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 A.9. n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 0,1. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 A.10.Signifikanz-Landschaften der On-Source Region, berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 100 (oben links), 10 (oben rechts), 1 (unten links) und 0,1 (unten rechts). Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. 49 A.11.Differenzplots der n s -Landschaften der On-Source Region (unten) für verschiedene Toleranzen, berechnet mit dem erweiterten Brent Algorithmus. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. Die absoluten Fluktuationen sind für kleine Zenitwinkel größer, da aus dieser Richtung mehr Teilchen detektiert werden. . . . . . . . . . . 50 A.12.n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 1. Ein elliptisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 A.13.Signifikanz-Landschaften der On-Source Region, berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 1 in n s . Ein elliptisches Signalmodell wurde benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 A.14.n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 1. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. Es wurden nur Daten mit NChannel kleiner NChannel Median benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 A.15.n s -Landschaften (links) und − log L-Landschaft (rechts) der Off-Source Region 1 (oben), der Off-Source Region 2 (mitte) und der On-Source Region (unten), berechnet mit dem erweitertem Brent Algorithmus und einer Toleranz von 1. Ein symmetrisches Signalmodell wurde benutzt. Es wurden nur Daten mit NChannel größer NChannel Median benutzt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 René Reimann V
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Abschattung Kosmischer Strahlung du
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Mondschattenanalyse 3. Mondschatten
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