Light curves and multidimensional reconstructions of photon observations

Diese Dissertation konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von bayesianischen Inferenzmethoden, um physikalisch relevante Informationen aus verrauschten Photonenbeobachtungen zu extrahieren. Des Weiteren wird eine Methode entwickelt, um Beobachtungen von komplexen Systemen, welche sich stochastisch mit der Zeit entwickeln, anhand weniger Trainingsbeispiele in verschiedene Klassen einzuordnen. Zu letztem Zweck entwickeln wir den Dynamic System Classifier (DSC). Dieser basiert auf der grundlegenden Annahme, dass viele komplexe Systeme in einem vereinfachten Rahmen durch stochastische Differentialgleichungen (SDE) mit zeitabhängigen Koeffizienten beschrieben werden können. Diese werden verwendet, um Informationen aus einer Klasse ähnlicher, aber nicht identischer simulierter Systeme zu abstrahieren. Der DSC ist in zwei Phasen unterteilt. In der ersten Lernphase werden die Koeffizienten der SDE aus einem kleinen Trainingsdatensatz gelernt. Sobald diese gelernt wurden, dienen sie für einen kostengünstigen Vergleich von Daten und abstrahierter Information. Wir entwickeln, implementieren und testen beide Schritte in dem Rahmen bayesianischer Logik für kontinuierliche Größen, nämlich der Informationsfeldtheorie. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit astronomischer Bildgebung basierend auf Zählraten von Photonen. Die Notwendigkeit hierfür ergibt sich unter anderem aus der Verfügbarkeit von zahlreichen Satelliten, welche die Röntgen- und γ−Strahlen im Weltraum beobachten. In diesem Zusammenhang entwickeln wir den existierenden D3PO-Algorithmus weiter, hin zu D4PO, um multidimensionale Photonenbeobachtungen zu entrauschen, zu dekonvolvieren und in morphologisch unterschiedliche Komponenten aufzuteilen. Die Zerlegung wird durch ein hierarchisches bayesianisches Parametermodell gesteuert. Dieses erlaubt es, Felder zu rekonstruieren, die über den Produktraum von mehreren Mannigfaltigkeiten definiert sind. D4PO zerlegt den beobachteten Fluss an Photonen in eine diffuse, eine punktförmige und eine Hintergrundkomponente, während er gleichzeitig die Korrelationsstruktur für jede einzelne Komponente in jeder ihrer Mannigfaltigkeiten lernt. Die Funktionsweise von D4PO wird anhand eines simulierten Datensatzes hochenergetischer Photonen demonstriert. Schließlich wenden wir D4PO auf Daten der Magnetar-Flares von SGR 1806-20 und SGR 1900+14 an, um nach deren charakteristischen Eigenschwingungen zu suchen. Der Algorithmus rekonstruierte erfolgreich den logarithmischen Photonenfluss sowie dessen spektrale Leistungsdichte. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten anderer Autoren können wir quasi- periodische Oszillationen (QPO) in den abklingenden Enden dieser Ereignisse bei Frequenzen ν > 17 Hz nicht bestätigen. Deren Echtheit ist fraglich, da diese in das von Rauschen dominierende Regime fallen. Dennoch finden wir neue Kandidaten für Oszillationen bei ν ≈ 9.2 Hz (SGR 1806-20) und ν ≈ 7.7 Hz (SGR 1900+14). Für den Fall, dass diese Oszillationen real sind, bevorzugen moderne theoretische Modelle von Magnetaren relativ schwache Magnetfelder im Bereich von B ≈ 6 × 1013 − 3 × 1014 G.This thesis focuses on the development and application of Bayesian inference methods to extract physical relevant information from noise contaminated photon observations and to classify the observations of complex stochastically evolving systems into different classes based on a few training samples of each class. To this latter end we develop the dynamic system classifier (DSC). This is based on the fundamental assumption that many complex systems may be described in a simplified framework by stochastic differential equations (SDE) with time dependent coefficients. These are used to abstract information from a class of similar but not identical simulated systems. The DSC is split into two phases. In the first learning phase the coefficients of the SDE are learned from a small training data set. Once these are obtained, they serve for an inexpensive data - class comparison. We develop, implement, and test both steps in a Bayesian inference framework for continuous quantities, namely information field theory. Astronomical imaging based on photon count data is a challenging task but absolutely necessary due to todays availability of space based X-ray and γ- ray telescopes. In this context we advance the existing D3PO algorithm into D4PO to denoise, denconvolve, and decompose multidimensional photon observations into morphologically different components. The decomposition is driven by a probabilistic hierarchical Bayesian parameter model, allowing us to reconstruct fields, that are defined over the product space of multiple manifolds. Thereby D4PO decomposes the photon count data into a diffuse, point-like, and background component, while it simultaneously learns the correlation structure over each of their manifolds individually. The capabilities of the algorithm are demonstrated by applying it to a simulated high energy photon count data set. Finally we apply D4PO to analyse the giant magnetar flare data of SGR 1806-20 and SGR 1900+14. The algorithm successfully reconstructs the logarithmic photon flux as well as its power spectrum. In contrast to previous findings we cannot confirm quasi periodic oscillations (QPO) in the decaying tails of these events at frequencies ν > 17 Hz. They might not be real as these fall into the noise dominated regime of the spectrum. Nevertheless we find new candidates for oscillations at ν ≈ 9.2 Hz (SGR 1806-20) and ν ≈ 7.7 Hz (SGR 1900+14). In case these oscillations are real, state of the art theoretical models of magnetars favour relatively weak magnetic fields in the range of B ≈ 6×1013−3×1014 G

Search for quasi-periodic signals in magnetar giant flares

Quasi-periodic oscillations (QPOs) discovered in the decaying tails of giant flares of magnetars are believed to be torsional oscillations of neutron stars. These QPOs have a high potential to constrain properties of high-density matter. In search for quasi-periodic signals, we study the light curves of the giant flares of SGR 1806-20 and SGR 1900+14, with a non-parametric Bayesian signal inference method called D$^3$PO. The D$^3$PO algorithm models the raw photon counts as a continuous flux and takes the Poissonian shot noise as well as all instrument effects into account. It reconstructs the logarithmic flux and its power spectrum from the data. Using this fully noise-aware method, we do not confirm previously reported frequency lines at $\nu\gtrsim17\,$Hz because they fall into the noise-dominated regime. However, we find two new potential candidates for oscillations at $9.2\,$Hz (SGR 1806-20) and $7.7\,$Hz (SGR 1900+14). If these are real and the fundamental magneto-elastic oscillations of the magnetars, current theoretical models would favour relatively weak magnetic fields $\bar B\sim 6\times10^{13} - 3\times10^{14}\,$G (SGR 1806-20) and a relatively low shear velocity inside the crust compared to previous findings

Dynamic system classifier

Stochastic differential equations describe well many physical, biological and sociological systems, despite the simplification often made in their derivation. Here the usage of simple stochastic differential equations to characterize and classify complex dynamical systems is proposed within a Bayesian framework. To this end, we develop a dynamic system classifier (DSC). The DSC first abstracts training data of a system in terms of time dependent coefficients of the descriptive stochastic differential equation. Thereby the DSC identifies unique correlation structures within the training data. For definiteness we restrict the presentation of DSC to oscillation processes with a time dependent frequency {\omega}(t) and damping factor {\gamma}(t). Although real systems might be more complex, this simple oscillator captures many characteristic features. The {\omega} and {\gamma} timelines represent the abstract system characterization and permit the construction of efficient signal classifiers. Numerical experiments show that such classifiers perform well even in the low signal-to-noise regime.Comment: 11 pages, 8 figure

Light curves and multidimensional reconstructions of photon observations

Diese Dissertation konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von bayesianischen Inferenzmethoden, um physikalisch relevante Informationen aus verrauschten Photonenbeobachtungen zu extrahieren. Des Weiteren wird eine Methode entwickelt, um Beobachtungen von komplexen Systemen, welche sich stochastisch mit der Zeit entwickeln, anhand weniger Trainingsbeispiele in verschiedene Klassen einzuordnen. Zu letztem Zweck entwickeln wir den Dynamic System Classifier (DSC). Dieser basiert auf der grundlegenden Annahme, dass viele komplexe Systeme in einem vereinfachten Rahmen durch stochastische Differentialgleichungen (SDE) mit zeitabhängigen Koeffizienten beschrieben werden können. Diese werden verwendet, um Informationen aus einer Klasse ähnlicher, aber nicht identischer simulierter Systeme zu abstrahieren. Der DSC ist in zwei Phasen unterteilt. In der ersten Lernphase werden die Koeffizienten der SDE aus einem kleinen Trainingsdatensatz gelernt. Sobald diese gelernt wurden, dienen sie für einen kostengünstigen Vergleich von Daten und abstrahierter Information. Wir entwickeln, implementieren und testen beide Schritte in dem Rahmen bayesianischer Logik für kontinuierliche Größen, nämlich der Informationsfeldtheorie. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit astronomischer Bildgebung basierend auf Zählraten von Photonen. Die Notwendigkeit hierfür ergibt sich unter anderem aus der Verfügbarkeit von zahlreichen Satelliten, welche die Röntgen- und γ−Strahlen im Weltraum beobachten. In diesem Zusammenhang entwickeln wir den existierenden D3PO-Algorithmus weiter, hin zu D4PO, um multidimensionale Photonenbeobachtungen zu entrauschen, zu dekonvolvieren und in morphologisch unterschiedliche Komponenten aufzuteilen. Die Zerlegung wird durch ein hierarchisches bayesianisches Parametermodell gesteuert. Dieses erlaubt es, Felder zu rekonstruieren, die über den Produktraum von mehreren Mannigfaltigkeiten definiert sind. D4PO zerlegt den beobachteten Fluss an Photonen in eine diffuse, eine punktförmige und eine Hintergrundkomponente, während er gleichzeitig die Korrelationsstruktur für jede einzelne Komponente in jeder ihrer Mannigfaltigkeiten lernt. Die Funktionsweise von D4PO wird anhand eines simulierten Datensatzes hochenergetischer Photonen demonstriert. Schließlich wenden wir D4PO auf Daten der Magnetar-Flares von SGR 1806-20 und SGR 1900+14 an, um nach deren charakteristischen Eigenschwingungen zu suchen. Der Algorithmus rekonstruierte erfolgreich den logarithmischen Photonenfluss sowie dessen spektrale Leistungsdichte. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten anderer Autoren können wir quasi- periodische Oszillationen (QPO) in den abklingenden Enden dieser Ereignisse bei Frequenzen ν > 17 Hz nicht bestätigen. Deren Echtheit ist fraglich, da diese in das von Rauschen dominierende Regime fallen. Dennoch finden wir neue Kandidaten für Oszillationen bei ν ≈ 9.2 Hz (SGR 1806-20) und ν ≈ 7.7 Hz (SGR 1900+14). Für den Fall, dass diese Oszillationen real sind, bevorzugen moderne theoretische Modelle von Magnetaren relativ schwache Magnetfelder im Bereich von B ≈ 6 × 1013 − 3 × 1014 G.This thesis focuses on the development and application of Bayesian inference methods to extract physical relevant information from noise contaminated photon observations and to classify the observations of complex stochastically evolving systems into different classes based on a few training samples of each class. To this latter end we develop the dynamic system classifier (DSC). This is based on the fundamental assumption that many complex systems may be described in a simplified framework by stochastic differential equations (SDE) with time dependent coefficients. These are used to abstract information from a class of similar but not identical simulated systems. The DSC is split into two phases. In the first learning phase the coefficients of the SDE are learned from a small training data set. Once these are obtained, they serve for an inexpensive data - class comparison. We develop, implement, and test both steps in a Bayesian inference framework for continuous quantities, namely information field theory. Astronomical imaging based on photon count data is a challenging task but absolutely necessary due to todays availability of space based X-ray and γ- ray telescopes. In this context we advance the existing D3PO algorithm into D4PO to denoise, denconvolve, and decompose multidimensional photon observations into morphologically different components. The decomposition is driven by a probabilistic hierarchical Bayesian parameter model, allowing us to reconstruct fields, that are defined over the product space of multiple manifolds. Thereby D4PO decomposes the photon count data into a diffuse, point-like, and background component, while it simultaneously learns the correlation structure over each of their manifolds individually. The capabilities of the algorithm are demonstrated by applying it to a simulated high energy photon count data set. Finally we apply D4PO to analyse the giant magnetar flare data of SGR 1806-20 and SGR 1900+14. The algorithm successfully reconstructs the logarithmic photon flux as well as its power spectrum. In contrast to previous findings we cannot confirm quasi periodic oscillations (QPO) in the decaying tails of these events at frequencies ν > 17 Hz. They might not be real as these fall into the noise dominated regime of the spectrum. Nevertheless we find new candidates for oscillations at ν ≈ 9.2 Hz (SGR 1806-20) and ν ≈ 7.7 Hz (SGR 1900+14). In case these oscillations are real, state of the art theoretical models of magnetars favour relatively weak magnetic fields in the range of B ≈ 6×1013−3×1014 G

Denoising, deconvolving and decomposing multi-domain photon observations- The D4PO algorithm

Astronomical imaging based on photon count data is a non-trivial task. In this context we show how to denoise, deconvolve, and decompose multi-domain photon observations. The primary objective is to incorporate accurate and well motivated likelihood and prior models in order to give reliable estimates about morphologically different but superimposed photon flux components present in the data set. Thereby we denoise and deconvolve photon counts, while simultaneously decomposing them into diffuse, point-like and uninteresting background radiation fluxes. The decomposition is based on a probabilistic hierarchical Bayesian parameter model within the framework of information field theory (IFT). In contrast to its predecessor D$^3$PO, D$^4$PO reconstructs multi-domain components. Thereby each component is defined over its own direct product of multiple independent domains, for example location and energy. D$^4$PO has the capability to reconstruct correlation structures over each of the sub-domains of a component separately. Thereby the inferred correlations implicitly define the morphologically different source components, except for the spatial correlations of the point-like flux. Point-like source fluxes are spatially uncorrelated by definition. The capabilities of the algorithm are demonstrated by means of a synthetic, but realistic, mock data set, providing spectral and spatial information about each detected photon. D$^4$PO successfully denoised, deconvolved, and decomposed a photon count image into diffuse, point-like and background flux, each being functions of location as well as energy. Moreover, uncertainty estimates of the reconstructed fields as well as of their correlation structure are provided employing their posterior density function and accounting for the manifolds the domains reside on

Qualifikationsrahmen Wirtschaftsingenieurwesen

Qualifikationsrahmen, Wirtschaftsingenieurwese

Status Update of the SINBAD-ARES Linac Under Construction at DESY

ARES (Accelerator Research Experiment at Sinbad) is a linear accelerator for the production of low charge (from few pC to sub-pC) electron bunches with 100 MeV energy, fs and sub-fs duration and excellent arrival time stability. This experiment is currently under construction at DESY Hamburg and it is foreseen to start operation by the beginning of 2018 with the commissioning of the RF-gun. After an initial beam characterization phase, ARES will provide high temporal resolution probes for testing novel acceleration techniques, such as Laser driven plasma Wake-Field Acceleration (LWFA), Dielectric Laser Acceleration (DLA) and THz driven acceleration. In this work we present an overview of the present design of the linac with a special focus on 3D integration and planned installation phases of the beamline

Status of the ARES RF Gun at SINBAD: From its Characterization and Installation Towards Commissioning

The SINBAD facility (Short and INnovative Bunches and Accelerators at DESY) is foreseen to host multiple experiments relating to the production of ultra-short electron bunches and novel high gradient acceleration techniques. The SINBAD-ARES linac will be a conventional S-band linear RF accelerator allowing the production of low charge (0.5 pC - tens pC) ultra-short electron bunches (FWHM length ≤ fs - few fs) with 100 MeV energy. The instal-lation of the linac will proceed in stages. In this paper we report on the status of the characterization of the ARES RF gun and the installations of the related infrastructure