OPUS 4 | Universitätspublikationen

Emergent inert adjoint scalar field in SU(2) Yang-Mills thermodynamics due to coarse-grained topological fluctuation (2011)

Ulrich Herbst Ralf Hofmann

We compute the phase and the modulus of an energy- and pressure-free, composite, adjoint, and inert field φ in an SU(2) Yang-Mills theory at large temperatures. This field is physically relevant in describing part of the ground-state structure and the quasiparticle masses of excitations. The field φ possesses nontrivial S1-winding on the group manifold S3. Even at asymptotically high temperatures, where the theory reaches its Stefan-Boltzmann limit, the field φ, though strongly power suppressed, is conceptually relevant: its presence resolves the infrared problem of thermal perturbation theory.

Ion beam analysis based on cellular nonlinear networks (2011)

Vanessa Senger Ronald Tetzlaff Hermine Reichau Ulrich Ratzinger

The development of a non- destructive measurement method for ion beam parameters has been treated in various projects. Although results are promising, the high complexity of beam dynamics has made it impossible to implement a real time process control up to now. In this paper we will propose analysing methods based on the dynamics of Cellular Nonlinear Networks (CNN) that can be implemented on pixel parallel CNN based architectures and yield satisfying results even at low resolutions.

Effective theory for QCD at finite temperature and density from strong coupling expansion (2011)

Michael Fromm Jens Langelage Stefano Lottini Owe Philipsen

QCD at finite temperature and denisty remains intractable by Monte Carlo simulations for quark chemical potentials m >∼T. It has been a long standing problem to derive effective theories from QCD which describe the phase structure of the former with controlled errors. We propose a solution to this problem by a combination of analytical and numerical methods. Starting from lattice QCD with in Wilson’s formulation, we derive an effective action in terms of Polyakov loops by means of combined strong coupling and hopping expansions. The theory correctly reflects the centre-symmetry in the pure gauge limit and its breaking through quarks. It is valid for heavy quarks and lattices up to Nt ∼ 6. Its sign problem can be solved and we are able to calculate the deconfinement transition of QCD with heavy quarks for all chemical potentials.

Strong coupling effective theory with heavy fermions (2011)

Michael Fromm Jens Langelage Stefano Lottini Owe Philipsen

We extend the recently developed strong coupling, dimensionally reduced Polyakov-loop effective theory from finite-temperature pure Yang-Mills to include heavy fermions and nonzero chemical potential by means of a hopping parameter expansion. Numerical simulation is employed to investigate the weakening of the deconfinement transition as a function of the quark mass. The tractability of the sign problem in this model is exploited to locate the critical surface in the (M/T,m/T,T) space over the whole range of chemical potentials from zero up to infinity.

Measurements of proton-induced reactions on ruthenium-96 in the ESR at GSI (2011)

Ganna Rastrepina Thomas Aumann Shawn Bishop Klaus Blaum Konstanze Boretzky Fritz Bosch Harald Bräuning Carsten Brandau Tom Davinson Iris Dillmann Christina Dimopoulou Olga Ershova Zsolt Fülöp Hans Geissel György Gyürky Michael Heil Franz Käppeler Aleksandra Kelic-Heil Christophor Kozhuharov Christoph Langer Tudi Le Bleis Yury A. Litvinov Gavin Lotay Justyna Marganiec Gottfried Münzenberg Fritz Nolden Nikos Petridis Ralf Plag Ulrich Popp Rene Reifarth Björn Riese Catherine Rigollet Christoph Scheidenberger Haik Simon Kerstin Sonnabend Markus Steck Thomas Stöhlker Klaus Sümmerer Tamas Scücs Günter Weber Helmut Weick Danyal F. A. Winters Natalya Winters Philip J. Woods Qi-Ping Zhong

8th International Conference on Nuclear Physics at Storage Rings-Stori11, October 9-14, 2011 Laboratori Nazionale di Frascati, Italy. Storage rings offer the possibility of measuring proton- and alpha-induced reactions in inverse kinematics. The combination of this approachwith a radioactive beamfacility allows, in principle, the determination of the respective cross sections for radioactive isotopes. Such data are highly desired for a better understanding of astrophysical nucleosynthesis processes like the p-process. A pioneering experiment has been performed at the Experimental Storage Ring (ESR) at GSI using a stable 96Ru beam at 9-11 AMeV and a hydrogen target. Monte-Carlo simulations of the experiment were made using the Geant4 code. In these simulations, the experimental setup is described in detail and all reaction channels can be investigated. Based on the Geant4 simulations, a prediction of the shape of different spectral components can be performed. A comparison of simulated predictions with the experimental results shows a good agreement and allows the extraction of the cross section.

LatticeQCD using OpenCL (2011)

Owe Philipsen Christopher Pinke Christian Schäfer Lars Zeidlewicz Matthias Bach

We report on our implementation of LatticeQCD applications using OpenCL. We focus on the general concept and on distributing different parts on hybrid systems, consisting of both CPUs (Central Processing Units) and GPUs (Graphic Processing Units).

On the universal critical behavior in 3-flavor QCD (2011)

Dominik Smith Christian Schmidt

We analyze the universal critical behavior at the chiral critical point in QCD with three degenerate quark masses. We confirm that this critical point lies in the universality class of the three dimensional Ising model. The symmetry of the Ising model, which is Z(2), is not directly realized in the QCD Hamiltonian. After making an ansatz for the magnetization- and energy-like operators as linear admixtures of the chiral condensate and the gluonic action, we determine several non-universal mixing and normalization constants. These parameters determine an unambiguous mapping of the critical behavior in QCD to that of the 3d-Ising model. We verify its validity by showing that the thus obtained orderparameter scales in accordance with the magnetic equation of state of the 3d-Ising model.

Microscopic Calculation of Heavy-Ion Potentials Based on TDHF (2011)

A. Sait Umar Volker Oberacker Joachim A. Maruhn Paul-Gerhard Reinhard

We discuss the implementation and results of a recently developed microscopic method for calculating ion-ion interaction potentials and fusion cross-sections. The method uses the TDHF evolution to obtain the instantaneous many-body collective state using a density constraint. The ion-ion potential as well as the coordinate dependent mass are calculated from these states. The method fully accounts for the dynamical processes present in the TDHF time-evolution and provides a parameter-free way of calculating fusion cross-sections.

Towards finite density QCD with Taylor expansions (2011)

Frithjof Karsch Bernd-Jochen Schaefer Marc Wagner Jochen Wambach

We analyze general convergence properties of the Taylor expansion of observables to finite chemical potential in the framework of an effective 2+1 flavor Polyakov-quark-meson model. To compute the required higher order coefficients a novel technique based on algorithmic differentiation has been developed. Results for thermodynamic observables as well as the phase structure obtained through the series expansion up to 24th order are compared to the full model solution at finite chemical potential. The available higher order coefficients also allow for resummations, e.g. Padé series, which improve the convergence behavior. In view of our results we discuss the prospects for locating the QCD phase boundary and a possible critical endpoint with the Taylor expansion method.

Identifikationsverfahren mit Reaktions-Diffusions-Netzwerken zur Analyse hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie (2011)

Frank Gollas

In dieser Arbeit wurden Verfahren zur Identifikation hirnelektrischer Aktivität mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken (CNN), im Besonderen Reaktions-Diffusions-Netzwerken, entwickelt und untersucht. Mit Hilfe der eingeführten Methoden wurden Langzeitaufzeichnungen hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie analysiert und mittels eines automatisierten Verfahrens ermittelt, inwieweit sich mögliche Voranfallszustände vom anfallsfreien Zustand im statistischen Sinne trennen lassen. Zunächst wurde ein Überblick über CNN gegeben und deren Beschreibung durch Systeme gekoppelter Differentialgleichungen dargestellt. Weiterhin wurden die Möglichkeiten der Informationsverarbeitung mit CNN durch Ausnutzung von Gleichgewichtszuständen oder der vollständigen raum-zeitlichen Dynamik der Netzwerke diskutiert. Zusätzlich wurde die Klasse der Reaktions-Diffusions-Netzwerke (RD-CNN) eingeführt. Für die Repräsentation der hierbei benötigten weitgehend allgemeinen nichtlinearen Zellkopplungsvorschriften wurden polynomiale Gewichtsfunktionen vorgeschlagen. Mit einer Darstellung der Theorie der Lokalen Aktivität wurden notwendige Bedingungen für emergentes Verhalten in RD-CNN angegeben. Die statistische Bewertung von Vorhersagemodellen wurde aus theoretischer Sicht beleuchtet. Mit der Receiver Operating Characteristic (ROC) wurde eine Analysemethode zur Beurteilung der Vorhersagekraft des zeitlichen Verlaufs von Kenngrößen bezüglich bevorstehender epileptischer Anfälle vorgestellt. 155 5 Zusammenfassung Als nächstes wurden Überlegungen zur numerischen Simulation von CNN und deren flexible und erweiterbare programmtechnische Umsetzung entwickelt. Die daraus resultierende und im Rahmen dieser Arbeit entstandene objektorientierte Simulationsumgebung FORCE++ wurde konzeptionell und im Hinblick auf die Softwarearchitektur vorgestellt. Die Verfahren zur numerischen Simulation wurden auf die Problemstellung der Systemidentifikation mit CNN angewandt. Dazu wurden Netzwerke derart bestimmt, dass deren Zellausgangswerte entsprechende Signalwerte des beobachteten, zu identifizierenden Systems approximieren. Da die Parameter der zu bestimmenden CNN im vorliegenden Fall der Untersuchung hirnelektrischer Aktivität nicht bekannt sind und nicht direkt abgeleitet werden können, wurden überwachte Lernverfahren zur Bestimmung der Netzwerke eingesetzt. Hierbei wurden Lernverfahren verschiedener Klassen für die Identifikation mit CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen untersucht. Die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Identifikationsverfahrens wurde anhand bekannter Systeme einer genauen Betrachtung unterzogen. Dabei wurde festgestellt, dass die betrachteten Systeme mit hoher Genauigkeit durch CNN repräsentiert werden konnten. Exemplarisch wurde das Parametergebiet lokaler Aktivität für ein RD-CNN berechnet und durch numerische Simulationen die Ausbildung von Mustern innerhalb des Netzwerkes nachgewiesen. Nach einem einleitenden Überblick über die medizinischen Hintergründe von Epilepsie und der Erfassung hirnelektrischer Aktivität wurde eine vergleichende Übersicht über den Stand veröffentlichter Studien zur Vorhersage epileptischer Anfälle gegeben. Für die Anwendung des hier vorgestellten Identifikationsverfahrens zur Analyse hirnelektrischer Aktivität wurde zunächst die Genauigkeit der Approximation kurzer, als quasi-stationär betrachteter Abschnitte, von EEG- 156 5 Zusammenfassung Signalen untersucht. Durch gezielte Erhöhung der Komplexität herangezogener Netzwerke konnte hier die Genauigkeit der Repräsentation von EEG-Signalverläufen deutlich verbessert werden. Dabei wurde zudem die Verallgemeinerungsfähigkeit der ermittelten Netzwerke untersucht, wobei festgestellt wurde, dass auch solche Signalwerte mit guter Genauigkeit approximiert werden, die nicht im Identifikationsverfahren durch die überwachte Parameteroptimierung berücksichtigt waren. Um speziell den Einfluss der Information aus der Korrelation benachbarter Elektrodensignale zu untersuchen, wurde ein Verfahren zur multivariaten Prädiktion mit Discrete Time CNN (DT-CNN) entwickelt. Hierbei werden durch ein CNN Signalwerte der betrachteten Elektrode aus vergangenen, korrelierten Signalwerten von Nachbarelektroden geschätzt. Für diese Aufgabenstellung konnte eine Methode zur Bestimmung der Netzwerkparameter im optimalen Sinn, alleine aus den statistischen Eigenschaften der Elektrodensignale angegeben werden. Dadurch gelang eine erhebliche Reduzierung der Rechenkomplexität, die eine umfangreiche Untersuchung intrakranieller Langzeitableitungen ermöglichte. Zur Analyse von Langzeitaufzeichnungen mit dem RD-CNN Identifikationsverfahren, wurden die numerischen Berechnungen zur Simulation von CNN mit FORCE++ auf einem durchsatz-orientierten Hochleistungs- Rechnernetzwerk durchgeführt. Mit den so gewonnen Ergebnissen konnten vergleichende Analysen vorgenommen werden. Zudem wurden Untersuchungen zum Vorliegen lokaler Aktivität in den ermittelten RD-CNN durchgeführt. Die bei den beschriebenen Verfahren extrahierten Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität wurden durch ein automatisiertes Verfahren auf ihre Vorhersagekraft für epileptische Anfälle bewertet. Dabei wurde untersucht, inwieweit der anfallsfreie Zustand und ein angenommener 157 5 Zusammenfassung Voranfallszustand durch die jeweils betrachtete Kenngröße im statistischen Sinn diskriminiert werden kann. Durch parallele Analysen mit Anfallszeitsurrogaten wurden hierzu ergänzende Signifikanztests durchgeführt. Nach Auswertung von mehrtägigen Hirnstromsignalen verschiedener Patienten konnte festgestellt werden, dass mit den in dieser Arbeit entwickelten Verfahren Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität bestimmt werden konnten, welche offenbar die Identifikation potentieller Voranfallszustände ermöglichen. Auch wenn für eine breite medizinische Anwendung die Spezifität und Sensitivität noch weiter verbessert werden muss, so können doch die erzielten Ergebnisse einen wesentlichen Schritt hin zu einer implantierbaren, CNN-basierten Plattform zur Erkennung und Verhinderung epileptischer Anfälle darstellen. Die Berechnungen für das Identifikationsverfahren mit RD-CNN könnten dabei durch zukünftige, spezialisierte schaltungstechnische Realisierungen für mehrschichtige CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen eine erhebliche Beschleunigung erfahren.

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