Thermo-optic noise in coated mirrors for high-precision optical measurements

Thermal fluctuations in the coatings used to make high-reflectors are becoming significant noise sources in precision optical measurements and are particularly relevant to advanced gravitational wave detectors. There are two recognized sources of coating thermal noise, mechanical loss and thermal dissipation. Thermal dissipation causes thermal fluctuations in the coating which produce noise via the thermo-elastic and thermo-refractive mechanisms. We treat these mechanisms coherently, give a correction for finite coating thickness, and evaluate the implications for Advanced LIGO

Aktienkursprognose mit Machine Learning und Deep Learning

Die Vorhersage von Aktienkursen ist sowohl in der Wissenschaft als auch in der Finanzwirtschaft von wachsendem Interesse. Trotz der Bemühungen, neue Techniken und Strategien zu entwickeln, hat sich keine davon langfristig als effektiv erwiesen. Die Vorhersage von Aktienkursen ist eine Herausforderung, da sie von nicht linearen und nicht stationären Beziehungen sowie von Finanzdaten gekennzeichnet ist, welche eine hohe Heteroskedastizität aufweisen. Gegenstand dieser Arbeit ist die Replikation der Ergebnisse von Taha et al. anhand eigener Datensätze. Zusätzlich zur Replikation der Originalstudie von Taha et al. (2019) wird in dieser Arbeit ein Vergleich der Vorhersageleistung der modernen Ansätze des ML und DL zur Vorhersage von Aktienkursentwicklungen anhand von Faktormodellen sowie anhand von OHLCV-Marktdaten angestellt. Im Rahmen dieser Studie wird zunächst die Originalstudie von Taha et al. (2019) für eigene Datensätze reproduziert. Die in der Originalstudie verwendeten Methoden werden auf andere Indizes und andere Zeiträume angewandt. Für die Replikation der Originalstudie werden tägliche OHLCV-Marktdaten von Januar 2008 bis Juni 2022 von Yahoo Finance verwendet. Die Aktienauswahl basiert sowohl auf dem S&P-500-Aktienindex als auch auf dem STOXX. Für den Vergleich der Vorhersageleistung der Methoden des ML und DL bei der Aktienkursprognose werden tägliche Daten von Refinitiv, von der FRED und von Yahoo Finance verwendet. Um unterschiedliche Zeiträume in die Analyse der vorliegenden Arbeit einbeziehen zu können, werden Daten von Januar 2008 bis Juni 2022, von Januar 2014 bis Dezember 2020 sowie von Januar 2014 bis Juni 2022 ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass mit einer höchsten Accuracy von 61.30% sowie einer AUC von 0.594, anhand eigener Datensätze und eigener Indizes die Ergebnisse von Taha et al. (2019) reproduziert werden können. Zudem ist das beste KNN-Modell mit einem RMSE von 0.010 effizienter bei der Vorhersage von Aktienkursentwicklungen als das beste LSTM-Modell mit einem RMSE von 0.013. Abschliessend lässt sich feststellen, dass anhand des besten KNN-Modells mit einer Accuracy von 92% sowie einer AUC von 0.98 in dieser Studie ein besseres Modell zur Aktienkursprognose als die Referenzstudie von Taha et al. (2019) entworfen werden konnte

Karakteristik Kemiskinan dan Penanggulangannya di Kabupaten Sidoarjo

Kemiskinan di Indonesia menjadi perihal yang sulit di hilangkan dari negara ini, bahkan di dalam setiap negara di dunia, dan dalam wilayah Indonesia kemiskinan menjadi sebuah fenomena yang merata dalam setiap wilayahnya. Kurang baik nya ekonomi kita menjadikan angka kemiskinan di Indonesia lebih besar dari negara-negara asia tenggara lain nya. Aspek yang ada di dalam negara kurang mampu membantu setiap warga negara yang di kategorikan dalam angka menenga kebawah dalam kegiatan ekonomi, dan berdampak pada pendidikan warganya. Sehingga kurang mampu dalam menempuh pendidikan setara SD.SMP,SMA Atau pun lingkup Universitas hal ini juga berpengaruh dalam Sumber daya manusia

Search for Gravitational-wave Inspiral Signals Associated with Short Gamma-ray Bursts During LIGO's Fifth and Virgo's First Science Run

Progenitor scenarios for short gamma-ray bursts (short GRBs) include coalescenses of two neutron stars or a neutron star and black hole, which would necessarily be accompanied by the emission of strong gravitational waves. We present a search for these known gravitational-wave signatures in temporal and directional coincidence with 22 GRBs that had sufficient gravitational-wave data available in multiple instruments during LIGO's fifth science run, S5, and Virgo's first science run, VSR1. We find no statistically significant gravitational-wave candidates within a [ – 5, + 1) s window around the trigger time of any GRB. Using the Wilcoxon-Mann-Whitney U-test, we find no evidence for an excess of weak gravitational-wave signals in our sample of GRBs. We exclude neutron star-black hole progenitors to a median 90% confidence exclusion distance of 6.7 Mpc