Temporal Characterization of SASE FEL pulses at FLASH

At Free-Electron Lasers (FELs) based on Self-Amplified Spontaneous Emission (SASE), the radiation properties such as pulse duration, arrival time, energy and spectrum fluctuate from shot to shot. To accurately interpret the experimental data on a single-shot basis, dedicated diagnostic tools for each parameter are essential. One such technique is terahertz (THz) streaking, which enables single-shot characterization of the temporal properties of SASE FEL pulses. This thesis presents the design, implementation, and experimental validation of the FL21 beamline, a dedicated photon diagnostics beamline at the Free-electron LASer in Hamburg (FLASH) for extreme ultraviolet (XUV) pulse characterization using THz streaking. The results confirm the feasibility of using this setup for systematic long-term studies of SASE FEL pulse properties with high temporal resolution. Another key focus of this work is the measurement and characterization of a possible frequency chirp of SASE XUV pulses, frequency chirp refers to a variation in frequency along the pulse. Using two independent methods, THz streaking, which directly measures the linear frequency chirp, and electron bunch energy observation through a transverse deflecting structure (PolariX TDS), a good agreement between both approaches was demonstrated across various FEL settings. By comparing XUV pulse profiles reconstructed from PolariX TDS and THz streaking, the strengths and limitations of each approach in the determination of the pulse shape were identified. The complementary nature of these techniques enables more accurate pulse characterization, particularly in complex phase space scenarios. A comprehensive investigation of the fundamental and third harmonic FEL radiation properties throughout the amplification process was conducted using experimental measurements and FEL simulations. Variations in pulse duration, energy, and shot-to-shot fluctuations across different wavelengths were examined. The experimental results exhibit good agreement with the chirped three-dimensional time-dependent FEL simulation, confirming the existence of frequency chirp in FEL pulses. These insights enhance our understanding of the properties of FEL fundamental and harmonic radiation, paving the way for future FEL experiments.Bei Freie-Elektronen-Lasern (FELs), die auf selbstverstärkter spontaner Emission (SASE) basieren, schwanken die Strahlungseigenschaften wie Pulsdauer, Ankunftszeit, Energie und Spektrum von Puls zu Puls. Um experimentelle Daten auf Einzelpulsbasis präzise auszuwerten, sind spezialisierte Diagnosetools für jeden dieser Parameter unerlässlich. Hierfür eignet sich zum Beispiel das Terahertz (THz) Streaking, das eine Einzelpuls-Charakterisierung der zeitlichen Eigenschaften von SASE-FEL-Pulsen ermöglicht. Diese Arbeit stellt das Design, die Implementierung und die experimentelle Validierung der FL21-Beamline vor – einer speziellen Photonen-Diagnosestrahllinie am Freie-Elektronen-Laser in Hamburg (FLASH) zur Charakterisierung von extrem-ultravioletten (XUV) Pulsen mittels THz-Streaking. Unsere Ergebnisse bestätigen die Nützlichkeit dieses Aufbaus für systematische Langzeitstudien der SASE-FEL-Pulseigenschaften mit hoher zeitlicher Auflösung. Ein weiterer zentraler Fokus dieser Arbeit ist die Messung und Charakterisierung eines möglichen Frequenz-Chirps der SASE-XUV-Pulse. Der Frequenz-Chirp bezeichnet eine Veränderung der Frequenz während des Pulses. Mithilfe zweier unabhängiger Methoden – THz-Streaking, das den Frequenzchirp direkt misst, und der Beobachtung der Elektronenenergie durch eine transversale Ablenkstruktur (PolariX TDS) – konnte eine starke Übereinstimmung beider Ansätze über verschiedene FEL-Einstellungen hinweg nachgewiesen werden. Durch den Vergleich der aus PolariX TDS und THz-Streaking rekonstruierten XUV-Pulsprofile wurden die Stärken und Einschränkungen der jeweiligen Methoden zur Pulsformbestimmung identifiziert. Die komplementäre Natur dieser Techniken ermöglicht eine genauere Charakterisierung der Pulse, insbesondere in komplexen Phasenraumszenarien. Eine umfassende Untersuchung der fundamentalen und dritten harmonischen FEL-Strahlungseigenschaften während des Verstärkungsprozesses wurde anhand experimenteller Messungen und FEL-Simulationen durchgeführt. Variationen in Pulsdauer, Energie und Puls-zu-Puls-Fluktuationen über verschiedene Wellenlängen hinweg wurden analysiert. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit einer gechirpten dreidimensionalen zeitabhängigen FEL-Simulation und bestätigen das Vorhandensein eines Frequenzchirps in den FEL-Pulsen. Diese Erkenntnisse verbessern das Verständnis der Eigenschaften von fundamentaler und harmonischer FEL-Strahlung und ebnen den Weg für zukünftige FEL-Experimente

Classification and Characterization of the Metabolome of foods with Random Forest Methods

Im Rahmen dieser Arbeit wurden große analytische Datensätze des Metaboloms mit random forest (RF) Verfahren untersucht. Dabei wurden ausgewählte Lebensmittel hinsichtlich verschiedener Eigenschaften klassifiziert, relevante Variablen mit Variablenselektionsmethoden ausgewählt und deren gemeinsamer Einfluss auf das Klassifikationsmodell analysiert. Die auf diese Weise gefundenen Zusammenhänge wurden bezüglich des analytischen und biologischen Hintergrunds interpretiert und damit gezeigt, dass anhand der hier angewendeten Methoden eine detaillierte Analyse der untersuchten Proben, die weit über die bei machine learning-Verfahren häufig angewendete „black box“ Untersuchung hinaus geht, ermöglicht wird. Die Untersuchungen erfolgten an Metabolom-Daten aus 1H Kernspinresonanz-spektroskopie (engl.: nuclear magnetic resonance, NMR-Spektroskopie) und gekoppelter Flüssigchromatographie mit Massenspektrometrie (engl.: liquid chromatography coupled with mass spectrometry, LC-MS) von Apfel-, Spargel- und Trüffelproben. Die Daten wurden dabei zuerst mit der oft eingesetzten Hauptkomponentenanalyse (principal component analysis, PCA) untersucht, um die Hauptunterschiede in den Datensätzen zu analysieren. Dabei zeigte sich, dass diese meistens keine klare Unterscheidung der analysierten Klassen ermöglichte und somit überwachte Verfahren angewendet werden sollten. RF zeigte sich als sehr gut geeignet, um die Datensätze mit teilweise recht geringen Stichprobengrößen einzelner Klassen zu klassifizieren, da durch die interne Validierung in Kombination mit dem Verzicht auf eine Optimierung der Modellparameter ein unabhängiger Validierungsfehler erhalten werden konnte, ohne zusätzliche Daten zu benötigen. Dabei konnten Klassifizierungsgenauigkeiten über 70 %, meist zwischen 80-100 %, erreicht werden. Die Anwendung von surrogate minimal depth (SMD) zur Selektion relevanter Variablen und deren Beziehungsanalyse, zusammen mit der anschließenden Identifizierung mit Datenbankabgleich und LC-MS-MS Analyse, bzw. der zusätzlichen Analyse mit weiteren Methoden der NMR-Spektroskopie und spike-in-Experimenten erwies sich als ein leistungsfähiger Ansatz zur Untersuchung der Wirkung von Variablen in den RF Modellen und damit deren Beitrag zur erfolgreichen Klassifizierung von Lebensmitteln. Dabei konnten sowohl Signale der gleichen Metabolite als auch biologisch sinnvolle Beziehungen zwischen einzelnen Metaboliten aufgedeckt werden

Exopher-like vesicle formation as a novel pathomechanism in the kidney autoimmune disease membranous nephropathy

Podocytes are specialized kidney cells essential for maintaining the glomerular filtration barrier. Their interdigitating foot processes (FPs) play a crucial role in filtering waste from the blood. In chronic kidney disease (CKD), a condition affecting one in ten people worldwide, podocytes are progressively damaged and ultimately lost. One major cause of CKD is the autoimmune disease membranous nephropathy (MN). MN is characterized by circulating autoantibodies that bind to podocyte foot processes proteins, forming antigen-autoantibody aggregates in the subepithelial space. Additionally, disturbances in proteostasis, driven by dysfunction of the ubiquitin-proteasome system (UPS), lead to the accumulation of damaged proteins, a process shown to correlate with disease progression in rodent models. Both immune complex deposition and proteostatic imbalance contribute to podocyte injury and compromise the integrity of the glomerular filtration barrier. The cellular mechanisms responsible for clearing immune complexes and maintaining proteostasis in podocytes remain largely unknown. Furthermore, it remains unclear why MN follows divergent clinical courses, with some patients progressing to end-stage renal disease while others enter spontaneous remission. Current diagnostic tools, including kidney biopsies and serum autoantibody measurements, do not provide direct insights into the extent of podocyte injury or enable reliable prognostic evaluation, which would be needed to unravel the differences in the disease courses. This study explores a promising diagnostic approach, the use of urinary extracellular vesicles (EVs) released by podocytes into the urine. These vesicles could offer a non-invasive means to study the two key mechanisms of podocyte injury, protein disturbances and immunecomplex accumulation clearance, as potential biomarkers to monitor podocyte health and disease progression in MN. Podocyte-derived urinary extracellular vesicles (p-uEVs) reflect podocyte proteostasis in a disease-specific manner. In mouse models the p-uEV abundance changes in a disease specific manner, depending on the underlying podocyte injury. The protein composition of the p-uEVs, particularly regarding the UPS, mirrors that of podocytes, making p-uEVs a powerful tool to assess the proteostatic status of podocytes non-invasively. This study further discovered that podocytes increase p-uEV release in response to stress, achieved by proteasomal inhibition or by autoimmune-mediated injury. In a THSD7A-associated MN mouse model and in patient urine, these p-uEVs were identified as a specific EV subtype called exopher-like vesicles (ELVs). Analyses revealed that the glomerular urinary space aggregates in patient biopsies resembled ELVs and were released into the urine. Additionally, prospective studies of patient ELVs allowed the identification of the disease-causing autoantibody bound to ELVs and thus facilitate the detection of immune activity in MN patients, even when standard diagnostics failed. This makes ELVs a highly sensitive and disease-specific biomarker for MN. Together, these findings highlight vesicle shedding via ELVs as a fundamental podocyte response mechanism, balancing immune complex removal and adaptation to proteostatic stress. Their discovery proposes a novel pathomechanism for MN: when podocytes are attacked by autoantibodies, the binding to foot process antigens leads to a deposition of immune complex aggregates. The podocyte responds with ELV formation, translocating the immune complex to the urinary space and releases them into the urine. These ELVs carry the autoantibody, and disease associated stressors, offering a clearance route for the podocyte to maintain function. ELV analysis opens new possibilities for the sensitive, non-invasive diagnosis and monitoring of MN. It also offers a unique window into the proteostatic health of podocytes. With further development, this approach could enhance prognostic accuracy and lead to novel therapeutic strategies for patients with glomerular disease.Podozyten sind spezialisierte Nierenzellen, die für den Erhalt der glomerulären Filtrationsbarriere essenziell sind. Ihre verzahnten Fußfortsätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Filtration von Abfallstoffen aus dem Blut. Bei chronischer Nierenerkrankung (chronic kidney disease, CKD), einer Erkrankung, die weltweit etwa jeden zehnten Menschen betrifft, werden Podozyten nach und nach geschädigt und schließlich verloren. Eine der Hauptursachen für CKD ist die Autoimmunerkrankung membranöse Nephropathie (MN). MN ist gekennzeichnet durch zirkulierende Autoantikörper, die an Proteine der Podozyten-Fußfortsätze binden und Antigen-Antikörper-Komplexe im subepithelialen Raum bilden. Zusätzlich führen Störungen der Proteostase, verursacht durch eine Dysfunktion des Ubiquitin-Proteasom-Systems (UPS), zur Anhäufung beschädigter Proteine, ein Prozess, der in Tiermodellen mit dem Fortschreiten der Erkrankung korreliert. Sowohl die Ablagerung von Immunkomplexen als auch das proteostatische Ungleichgewicht tragen zur Schädigung der Podozyten bei und beeinträchtigen die Integrität der glomerulären Filtrationsbarriere. Die zellulären Mechanismen, die für die Entfernung von Immunkomplexen und die Aufrechterhaltung der Proteostase in Podozyten verantwortlich sind, sind bislang weitgehend unbekannt. Darüber hinaus ist unklar, warum MN Patient:innen sehr unterschiedliche klinische Verläufe aufweisen. Während einige Patient:innen in ein terminales Nierenversagen übergehen, erreichen andere eine spontane Remission. Die derzeit verfügbaren diagnostischen Methoden, einschließlich Nierenbiopsien und der Messung von Autoantikörpern im Serum, liefern keine direkten Informationen über das Ausmaß der Podozytenschädigung und erlauben keine zuverlässige prognostische Einschätzung, die jedoch notwendig wäre, um die unterschiedlichen Krankheitsverläufe besser zu verstehen. Diese Studie untersucht eine vielversprechende Alternative: extrazelluläre Vesikel (EVs), die von Podozyten in den Urin abgegeben werden. Diese Vesikel bieten eine nicht-invasive Möglichkeit, die beiden zentralen Mechanismen der Podozytenschädigung, Störungen der Proteinregulation und die Entfernung von Immunkomplexen, zu analysieren und als potenzielle Biomarker für die Überwachung der Podozytengesundheit und des Krankheitsverlaufs bei MN zu nutzen. Von Podozyten stammende extrazelluläre Vesikel im Urin (p-uEVs) spiegeln die Proteostase der Podozyten krankheitsspezifisch wider. In Mausmodellen variiert die Menge dieser p-uEVs je nach Art und Ausmaß der Podozytenschädigung. Die Proteinzusammensetzung dieser Vesikel, insbesondere im Hinblick auf das UPS, entspricht weitgehend derjenigen der Podozyten selbst, was sie zu einem leistungsfähigen Instrument macht, um den proteostatischen Zustand der Zellen nicht-invasiv zu beurteilen. Die Studie zeigte außerdem, dass Podozyten unter Stress, ausgelöst durch Proteasom-Inhibition oder autoimmune Schädigung, die Ausschüttung von p-uEVs erhöhen. In einem THSD7A-assoziierten MN-Mausmodell sowie im Urin von Patient:innen konnten diese p-uEVs als spezifischer Subtyp identifiziert werden, sogenannte exopher-ähnliche Vesikel (exopher-like vesicles, ELVs). Analysen ergaben, dass die Aggregationen im glomerulären Urinraum von Patientenbiopsien Exopheren ähneln und mit dem Urin als ELVs ausgeschieden werden. Darüber hinaus ermöglichte die prospektive Untersuchung von ELVs aus Patient:innen Urin, die Identifikation der krankheitsverursachenden Autoantikörper gebunden an den ELVs, selbst in Fällen, in denen die Standarddiagnostik negative Ergebnisse erbrachte. Damit stellen ELVs einen hochsensitiven und krankheitsspezifischen Biomarker für MN dar. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Vesikelabgabe über ELVs als fundamentalen Podozyten-Mechanismus, um Immunkomplexe zu entfernen und auf proteostatischen Stress zu reagieren. Ihre Entdeckung legt einen neuen pathophysiologischen Mechanismus für MN nahe: Bei einem Angriff durch Autoantikörper binden diese an Antigene der Fußfortsätze, was zur Ablagerung von Immunkomplexen führt. Als Reaktion bilden Podozyten ELVs, um die Komplexe in den Urinraum zu transportieren und dort auszuscheiden. Diese ELVs enthalten sowohl die Autoantikörper als auch krankheitsassoziierte Stressoren und bieten so einen Weg der Entlastung, um die Zellfunktion zu erhalten. Die Analyse von ELVs eröffnet neue Möglichkeiten für eine sensitive, nicht-invasive Diagnose und Verlaufskontrolle der MN. Darüber hinaus bietet sie einen einzigartigen Einblick in den proteostatischen Zustand der Podozyten. Mit weiterer Entwicklung könnte dieser Ansatz die prognostische Genauigkeit verbessern und neue therapeutische Strategien für Patient:innen mit glomerulären Erkrankungen ermöglichen

Generative Speech Enhancement in Multimodal Applications

This dissertation advances generative speech enhancement by investigating both unsupervised and supervised machine learning approaches, with a focus on integrating visual information to improve robustness. The work is organized into three main contributions: The first contribution focuses on unsupervised generative speech enhancement. We explore a Bayesian framework combining variational autoencoders (VAEs) trained on clean speech with a non-negative matrix factorization (NMF) noise model. We propose to use stochastic temporal convolutional networks (STCNs) with temporal and hierarchical latent variables to capture the dynamic structure of speech. We employ a Monte Carlo expectation-maximization algorithm for joint optimization of speech and noise parameters. Replacing the VAE with an STCN in the VAE-NMF framework enables us to learn a more expressive generative model for speech, leading to improved performance in speech enhancement. To incorporate visual cues, we propose a disentanglement learning approach for the latent variables, which allows the VAE to be conditioned on voice activity labels inferred from an audio-visual classifier. Conditioning on visual features enables the model to learn a more robust speech representation, improving the quality of the enhanced speech. The second contribution pertains to supervised generative speech enhancement. We investigate diffusion models for high-quality speech restoration, introducing score-based generative models for speech enhancement (SGMSE), a novel method that adapts the diffusion process to learn clean speech posteriors conditioned on corrupted inputs. Notably, SGMSE is not limited to addressing additive corruptions; it is also suitable for restoring general speech communication artifacts, effectively handling diverse distortions such as background noise, reverberation, bandwidth limitation, codec artifacts, and packet loss. We provide a comprehensive review of diffusion models for audio restoration, highlighting their data-driven nature while also discussing their potential for integration into model-based approaches. We extend SGMSE to audio-visual speech enhancement by conditioning on visual features, and propose causal processing by adapting the network architecture. Additionally, we explore alternative diffusion processes, including the Schrödinger bridge, to improve efficiency and perceptual quality. The third contribution of this dissertation is an analysis of generative speech enhancement methods in comparison to predictive approaches. We conduct evaluations of generative methods against predictive methods using the Expressive Anechoic Recordings of Speech (EARS) dataset, a high-quality 48 kHz speech corpus we curated, which encompasses a variety of speaking styles, emotional prosody, and conversational speech.To facilitate this evaluation, we create two speech enhancement benchmarks based on the EARS dataset, with controlled background noise and reverberation, respectively. Our improved model SGMSE+ consistently outperforms all baseline methods on these benchmarks across both objective measures and subjective listening evaluations. By addressing critical research questions within unsupervised, supervised, and audio-visual frameworks, this work demonstrates the use of generative models as a powerful paradigm for speech enhancement, with significant implications for reliable communication and audio restoration.In dieser Dissertation wird die generative Sprachverbesserung weiterentwickelt, indem sowohl unüberwachte als auch überwachte Ansätze des maschinellen Lernens untersucht werden. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Integration visueller Informationen zur Verbesserung der Robustheit. Die Arbeit gliedert sich in drei Hauptbeiträge: Der erste Beitrag konzentriert sich auf die unüberwachte generative Sprachverbesserung. Wir untersuchen einen Bayes'schen Ansatz, der Variational Autoencoder (VAEs), die auf sauberer Sprache trainiert werden, mit einem nichtnegativen Matrixfaktorisierungs (NMF)-Rauschmodell kombiniert. Wir schlagen vor, Stochastic Temporal Convolutional Networks (STCNs) mit zeitlichen und hierarchischen latenten Variablen zu verwenden, um die dynamische Struktur von Sprache zu erfassen. Wir verwenden einen Monte-Carlo Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus für die gemeinsame Optimierung von Sprach- und Rauschparametern. Das Ersetzen des VAEs durch ein STCN im VAE-NMF-Framework ermöglicht es uns, ein aussagekräftigeres generatives Modell für Sprache zu lernen, was zu einer verbesserten Leistung bei der Sprachverbesserung führt. Um visuelle Hinweise einzubeziehen, schlagen wir einen Disentanglement Learning-Ansatz für die latenten Variablen vor, der es ermöglicht, den VAE auf Sprachaktivitäts-Labels zu konditionieren, die von einem audiovisuellen Klassifikator abgeleitet werden. Die Konditionierung auf visuelle Merkmale ermöglicht es dem Modell, eine robustere Sprachrepräsentation zu erlernen und so die Qualität der Sprache zu verbessern. Der zweite Beitrag bezieht sich auf die überwachte generative Sprachverbesserung. Wir untersuchen Diffusionsmodelle für eine qualitativ hochwertige Sprach-Restauriering und führen Score-basierte generative Modelle für die Sprachverbesserung (SGMSE) ein, eine neuartige Methode, die den Diffusionsprozess anpasst, um saubere Sprachposteriori zu erlernen, die von beschädigten Eingaben abhängen. Insbesondere ist SGMSE nicht auf die Bearbeitung additiver Störungen beschränkt, sondern eignet sich auch für die Restaurierung allgemeiner Artefakte in der Sprachkommunikation, wobei verschiedene Störungen wie Hintergrundgeräusche, Nachhall, Bandbreitenbeschränkung, Codec-Artefakte und Paketverluste effektiv behandelt werden. Wir geben einen umfassenden Überblick über Diffusionsmodelle für die Audiorestauration, wobei wir ihre datengesteuerte Natur hervorheben und gleichzeitig ihr Potenzial für die Integration in modellbasierte Ansätze diskutieren. Wir erweitern SGMSE zur audiovisuellen Sprachverbesserung durch Konditionierung auf visuelle Merkmale und schlagen eine kausale Verarbeitung durch Anpassung der Netzwerkarchitektur vor. Darüber hinaus untersuchen wir alternative Diffusionsprozesse, einschließlich der Schrödinger-Brücke, um die Effizienz und Wahrnehmungsqualität zu verbessern. Der dritte Beitrag dieser Dissertation beinhaltet die Analyse generativer Sprachverbesserung im Vergleich zu prädiktiven Ansätzen. Wir evaluieren generative Methoden im Vergleich zu prädiktiven Methoden anhand des Expressive Anechoic Recordings of Speech (EARS)-Datensatzes, einem von uns kuratierten hochwertigen 48 kHz-Sprachkorpus, der eine Vielzahl von Sprechstilen, emotionaler Prosodie und Konversationssprache umfasst. Zur Evaluierung erstellen wir zwei Sprachverbesserungs-Benchmarks auf der Grundlage des EARS-Datensatzes, jeweils mit kontrolliertem Hintergrundrauschen und Nachhall. Unser verbessertes Modell SGMSE+ übertrifft alle Baseline Methoden bei diesen Benchmarks sowohl bei objektiven Messungen als auch bei subjektiven Hörbewertungen. Durch die Auseinandersetzung mit kritischen Forschungsfragen in unüberwachten, überwachten und audiovisuellen Rahmenwerken demonstriert diese Arbeit die Verwendung generativer Modelle als ein überzeugendes Paradigma für die Sprachverbesserung, mit bedeutenden Auswirkungen auf zuverlässige Kommunikation und Audiorestauration

Modeling the Propagation of High-Energy Cosmic Messengers

Die extragalaktische Ausbreitung hochenergetischer Teilchen wird durch die Präsenz kosmischer Photonen und Magnetfelder gestört, welche alle physikalischen Beobachtungen beeinflussen. Darüber hinaus macht das begrenzte Wissen über die Magnetisierung des extragalaktischen Raums den Einsatz umfangreicher numerischer Simulationen zu einem grundlegenden Werkzeug zur Rekonstruktion ihrer Ausbreitung. In dieser Arbeit untersuchen wir die Ausbreitung der kosmischen Strahlung in gebundenen und magnetisierten Nachbildungen des lokalen Universums in einer Reihe von Szenarien. Anlass dafür ist die Beobachtung einer dipolaren Komponente in der Ankunftsrichtung der kosmischen Strahlung oberhalb von 8 EeV durch das Pierre Auger Observatorium. Wir berücksichtigen verschiedene Annahmen zur Verteilung und Dichte der kosmischen Strahlenquellen sowie zu den galaktischen und extragalaktischen Magnetfeldern. Wir stellen fest, dass das Anisotropiesignal oberhalb von 8 EeV hauptsächlich von den Eigenschaften der Quellenverteilung beeinflusst wird, während die Magnetisierung des extragalaktischen Raums lediglich zur Verringerung des ­Horizonts kosmischer Strahlung beiträgt. Darüber hinaus finden wir heraus, dass es möglich ist, das beobachtete Energiespektrum, die Massenzusammensetzung und die dipolare Komponente der kosmischen Strahlung zu reproduzieren. Die vorhergesagten höheren Multipolmomente, wie etwa die quadrupolare Komponente, sind jedoch im Vergleich zu den Beobachtungen im Allgmeinen zu groß. Die gleiche numerische Konfiguration, die für die extragalaktische Ausbreitung verwendet wird, kann auch angepasst werden, um die Ausbreitung hochenergetischer Teilchen in ihren Quellenumgebungen zu untersuchen. Zusätzlich kann die Produktion neutraler und stabiler Sekundärteilchen wie Neutrinos und Photonen berücksichtigt werden. Da Neutrinos nicht mit Photonenfeldern wechselwirken und nicht durch Magnetfelder abgelenkt werden, stellen sie ideale kosmische Sonden zur Untersuchung astrophysikalischer Quellen dar. Aus diesen Gründen untersuchen wir die Produktion hochenergetischer Neutrinos in den Umgebungen, die durch Verschmelzungen binärer Neutronensterne entstehen. Wir kombinieren verschiedene Modelkonfigurationen um die Produktion, das Entweichen aus der Quelle sowie die extragalaktische Ausbreitung hochenergetischer kosmischer Strahlen und Neutrinos zu untersuchen. Wir erhalten den propagierten Neutrinofluss, der durch diese Verschmelzungen erzeugt wird, und vergleichen ihn mit dem beobachteten diffusen Neutrinofluss. Zudem charakterisieren wir die Quellenumgebungen, indem wir das Verhältnis zwischen der Leuchtkraft kosmischer Strahlung während der Beschleunigung und der Fallback-Leuchtkraft, sowie die Ereignisdichterate einschränken. Schließlich betrachten wir auch die Ausbreitung von sehr hochenergetischen gamma-Strahlen, da auch diese mit Hintergrund-Photonenfeldern interagieren und eine elektromagnetische Kaskade von Sekundärteilchen erzeugen. Obwohl die Entwicklung dieser Kaskaden gut verstanden ist, bestehen weiterhin Diskrepanzen zwischen den theoretischen Vorhersagen und den experimentellen Beobachtungen des Photonflusses von fernen Blazaren. Insbesondere wird eine Unterdrückung im GeV-Photonenspektrum beobachtet. Als mögliche Erklärung betrachten wir die Auswirkung von Plasmainstabilitäten auf die Elektronen-Positronen-Paare der Kaskaden. Wir beziehen diesen Mechanismus in die Entwicklung der elektromagnetischen Kaskaden ein und rekonstruieren zum ersten Mal das propagierte Photonenspektrum, um die spektralen Parameter bei der Injektion für verschiedene Parametrisierungen der Plasmainstabilitäten zu erhalten. Wir stellen fest, dass das beobachtete Photonenspektrum reproduziert werden kann, wenn der Energieverlust aufgrund von Plasmainstabilitäten mit dem der inversen Compton-Streuung vergleichbar ist.The extragalactic propagation of high-energy particles is influenced by the presence of cosmic photons and magnetic fields, which affect all their physical observables. Moreover, the limited knowledge of the magnetization of the extragalactic space makes the use of extensive numerical simulations a fundamental tool to reconstruct their propagation. In this thesis, motivated by the observation of a dipolar component in the arrival direction distribution of cosmic rays above 8 EeV by the Pierre Auger Observatory, we study their propagation in constrained and magnetized replicas of the local Universe for a wide range of scenarios. We consider several assumptions for the cosmic ray source distribution and density, as well as for the extragalactic and galactic magnetic fields. We find that the anisotropy signal above 8 EeV is mainly affected by the properties of the source distribution, while the magnetization of the extragalactic space only contributes to the reduction of the cosmic ray horizon. Furthermore, we find that, while it is possible to reproduce the observed cosmic ray energy spectrum, mass composition and dipolar component, the predicted higher multipoles, such as the quadrupole component, are generally too large with respect to the observations. The same numerical framework used for extragalactic propagation, can also be adapted to study the propagation of high-energy particles within their source environments. In addition, the production of neutral and stable secondary particles, such as neutrinos and photons, can be taken into account. Since neutrinos do not interact with photon fields and are not deflected by magnetic fields, they are ideal cosmic probes to study astrophysical sources. For these reasons, we study the production of high-energy neutrinos in the environment created by binary-neutron-star merges. We combine different simulation setups to study the production, the escape from the source and the extragalactic propagation of high-energy cosmic rays and neutrinos. We obtain the propagated neutrino flux produced by the mergers and we compare it with the observed diffuse neutrino flux. We also characterize the source environments by constraining the ratio between the cosmic ray luminosity at the acceleration and the fallback luminosity, and the event density rate. Finally, we also consider the propagation of very-high-energy gamma-rays since they also interact with background photon fields, producing an electromagnetic cascade of secondary particles. Although the development of these cascades is well understood, there are still discrepancies between the theoretical predictions and experimental observations of the photon flux from distant blazars. In particular, a suppression in the GeV photon spectrum is observed. As a possible explanation, we consider the effect of plasma instabilities on the electron-positron pairs of the cascades. We include this mechanism in the development of the electromagnetic cascades and, for the first time, we reconstruct the propagated photon spectrum, obtaining the spectral parameters at the injection for different parameterizations of the plasma instabilities. We find that, when the energy loss due to plasma instabilities is comparable to that of inverse Compton scattering, the observed photon spectrum can be reproduced

Selected applications of resonant phenomena in fourth-generation light sources

This thesis is focused on the design of the future fourth-generation light source PETRA IV and its booster ring. It investigates the utilization of linear and non-linear resonant phenomena to shape and control the electron beam—a subject that has traditionally played a secondary role in beam dynamics studies of electron storage rings, but becomes more important in the last generation of synchrotron light sources. The main research topic is to develop techniques to mitigate detrimental side effects of the unprecedented ultra-low emittances for storage rings expected at PETRA IV. At extremely low emittances, the electron beam exhibits significantly reduced transverse dimensions, leading to increased charge density, which translates into increased probability of Coulomb interactions between electrons inside the bunch. These ultimately lead to beam quality and lifetime degradation. A promising approach to mitigating these adverse effects is to shape the beam such that the transverse emittances are equalized. This thesis evaluates three mechanisms for the generation of transverse emittance control: vertical dispersion waves, AC dipole excitation and emittance sharing— thereby leveraging resonant phenomena to reshape the beam properties in the last two cases. Among these, the exploitation of the difference resonance ( − = 0) to induce emittance sharing is identified as the most favorable approach, owing to its straightforward operational implementation and well-established theoretical foundation. The impact on beam dynamics performance with a beam with equal emittances is evaluated with numerical simulations. The key findings are: first, the Touschek limited beam lifetime increases by a factor of two. Second, intra-beam scattering-induced emittance deterioration is reduced, allowing the emittance to remain below 20 pm rad even for high single-bunch currents up to = 2.5 mA. Furthermore, PETRA IV features a sufficiently large dynamic aperture to support off-axis injection for both charge top-up and initial filling. Consequently, the injection efficiency under machine operation at the coupling resonance is assessed. Simulation results indicate that the strong amplitude dependence introduced by nonlinear effects in the electron dynamics enables an injection efficiency exceeding 99%. Experimental studies are conducted at the PETRA III electron storage ring at DESY and the Extremely Brilliant Source (EBS) at the European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) in Grenoble, France. The experimental results reveal for both machines an injection efficiency below 20%, which deviates significantly from both simulation predictions (>99%) and a previously reported value in the literature (≈70%) at the Standford Positron Electron Accelerating Ring (SPEAR) in California, USA. This discrepancy underscores the necessity for dedicated optimization campaigns targeting nonlinear beam dynamics to achieve acceptable off-axis injection efficiency. Furthermore, it highlights the need for continuous refinement of existing models to accurately describe high-amplitude electron dynamics, particularly in the presence of strong nonlinear elements. Additionally, an unexpected resonant phenomenon is encountered during the course of this thesis. Namely, the generation of quasi-stable transverse resonance islands is observed during PETRA IV simulation campaigns. Although these islands emerge when the machine is operated near the coupling resonance, no direct correlation with the vertical tune setting is found. Instead, dedicated simulations reveal that their formation is attributed to strongamplitude detuning induced by nonlinear elements, which are introduced to mitigate the impact of nonlinear aberrations in the electron beam optics. More specifically, the amplitude detuning drives the horizontal tune to cross the third-order resonance for off-axis injected particles, making this resonance crossing the primary mechanism responsible for the formation of the islands. To validate and further characterize these quasi-stable resonance islands, dedicated experimental campaigns are conducted at the ESRF-EBS electron storage ring. The experimental results reveal a lifetime =6.74 s ±(0.23 stat. + 0.03 sys. ) s of trapped particles in the resonance islands. This study represents the first observed instance of a nonlinear resonant phenomenon being triggered while the machine’s working point is found far from the nominally excited resonance. The full potential of these resonance islands remains an open question for future research, which will focus on further characterization and strategies to enhance electron capture lifetime. Finally, a resonant slow extraction scheme that makes use of the generation of third order resonance islands is proposed. This novel variation of the resonant extraction can deliver extraction efficiencies in excess of 90% with electrostatic septa already available at other research facilities. The concept has been evaluated in the context of the future booster ring DESY IV and can potentially serve the high energy physics community that primarly exploits the beams offered at DESY in the test beam facility

Parameterizing Lagrangian cloud microphysics using machine learning

Parameterizations in weather and climate models are essential for representing sub-grid scale processes that cannot be explicitly resolved due to computational constraints. However, they introduce significant uncertainties in the prediction of key atmospheric variables such as precipitation, cloud cover, and the estimation of the radiative balance. As kilometer-scale models eliminate the need for many parameterization schemes, micro-scale phenomena such as cloud microphysical processes emerge as important sources of model error. Cloud microphysical processes are represented via bulk schemes, which, while computationally efficient, rely on simplified assumptions that can lead to substantial errors in forecasts. This thesis presents the development of machine learning (ML) emulators aimed at improving the accuracy of these parameterizations by leveraging Lagrangian models, specifically the superdroplet method, which provides a more physically consistent representation of cloud microphysical processes. I introduce SuperdropNet, an MLbased emulator trained on superdroplet simulations, designed to predict the evolution of bulk moments while bypassing the assumptions of the bulk schemes. I introduce new training techniques and employ methods such as autoregressive training to develop a physicsinformed ML emulator. SuperdropNet demonstrates a stable performance across a wide variety of initial conditions and outperforms previously available ML emulators for droplet collisions. The emulator was also evaluated in an online scenario by coupling it with the ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON) model. Coupling ML emulators to an atmospheric model is usually a labourious task that impedes the process of developing an effective emulator. I solved the technically challenging task of coupling a Python-based ML model to the FORTRAN codebase of ICON. I tested multiple coupling mechanisms for flexibility, ease of use, and speed, and found a C-based interface to be the most suitable. Encouragingly, when coupled to a warm bubble test scenario, SuperdropNet demonstrated long-term stability and predicted physically plausible quantities. This research underscores the potential of ML emulators to bridge the gap between the computational efficiency of bulk moment schemes and the physical accuracy of Lagrangian models. Such an approach could be extended to other ill-represented cloud microphysical processes in atmospheric modeling, such as sedimentation and cloudaerosol interactions, ultimately leading to more reliable weather and climate predictions