Ultrasonic beam models in anisotropic media

This dissertation models the sound fields produced by ultrasonic transducers for immersion inspections where the sound fields pass through general curved interfaces into a general anisotropic material;The foundations for these models are discussed, including slowness surfaces for anisotropic materials and the reflection/transmission of plane waves at a planar fluid/anisotropic solid interface;Three beam models are developed. Two of these models---the boundary diffraction wave model and the multi-Gaussian model---rely on the paraxial approximation, resulting in models that are computationally very efficient. As a consequence, those models can be used to conduct parametric studies in a highly effective manner. The third model is a more \u27exact\u27 model, based on the numerical evaluation of an angular spectrum of plane waves integral with Hopkins\u27 method. This \u27exact\u27 model, although computationally less efficient than the paraxial models, can handle the special cases where the paraxial approximation can fail. The beam models are compared to each other for a variety of test cases and limitations of the paraxial models are discussed

Development of an ultra-low field magnetic resonance imaging scanner and DC SQUID based current sensors for the investigation of hyperpolarization techniques

Kernspinresonanzspektroskopie und Kernspinresonanztomographie sind etablierte Verfahren in der Strukturanalyse und der medizinischen Bildgebung. Aufgrund der hohen Kosten bei der Anschaffung und dem Betrieb der Spektrometer und Tomographen, welche haupts{\"a}chlich aus den ben{\"o}tigten supraleitenden Elektromagneten resultieren, gibt es ein wachsendes Interesse an kosteng{\"u}nstigen Ger{\"a}ten. Spektrometer und Tomographen auf Basis von normalleitenden Elektromagneten erlauben kosteng{\"u}nstige Systeme, was jedoch aufgrund der niedrigeren Magnetfeldst{\"a}rke und einer damit einhergehenden niedrigeren Probenpolarisierung zu Lasten des Messsignals geht. Um Signalverlust teilweise zu kompensieren werden in Niederfeldsystemen Detektoren auf Basis von gleichstrombetriebenen (DC) supraleitenden Quanteninterferometern (SQUIDs) verwendet, welche eine deutlich h{\"o}here Empfindlichkeit als konventionelle Detektionsspulen aus Kupfer besitzen. Zus{\"a}tzlich bieten neuartige Hyperpolarisierungsmethoden auf Basis von Parawasserstoff, welche bei niedrigen Magnetfeldst{\"a}rken im Bereich weniger mT anwendbar sind, die M{\"o}glichkeit, die Probenpolarisierung durch die {\"U}bertragung der Spinordnung von Parawasserstoff-Kernen auf Wasserstoff-Kerne der Probe um mehrere Gr{\"o}ssenordnungen zu erh{\"o}hen. Zur erfolgreichen Hyperpolarisierung der zu untersuchenden Proben werden Polarisierungstransfer-Katalysatoren ben{\"o}tigt. In dieser Arbeit wird zum Einen die Konzeption und der Aufbau eines Ultra-Niederfeld Kernspinresonanzspektrometers/-tomographen mit einem DC SQUID basierten Magnetfeldsensor zur kontrollierten Charakterisierung von neu entwickelten Polarisierungstransfer-Katalysatoren f{\"u}r Hyperpolarisierungsanwendungen vorgestellt. Der gesamte Aufbau wurde durch weitestgehende Vermeidung von metallischen Komponenten auf m{\"o}glichst niedrige Magnetfeldrauschwerte $S_B^{1/2}$ und homogene Magnetfelder hin optimiert, was sich in einem Magnetfeldrauschen $S_B^{1/2}=1.15\,\textrm{fT/Hz}^{1/2}$ im Bereich wei{\ss}en Rauschens und Linienbreiten der Kernspinresonanz $<1\,$Hz zeigt. Zum Anderen wurden im Rahmen der Arbeit DC SQUID basierte Stromsensoren zur Erfassung der Kernspinresonanz-Signale entworfen, welche auf dem Niedertemperatur-Supraleiter Niob basieren. Dabei konnte sowohl ein Supraleiter/Normalleiter/Supraleiter (SNS) als auch auf einen Supraleiter/Isolator/Supraleiter (SIS) Herstellungsprozess zur{\"u}ckgegriffen werden. Der Stromsensorentwurf wurde an die kritische Stromdichte $j_c$ des jeweiligen Herstellungsprozesses angepasst, was in unterschiedlichen SQUID-Induktivit{\"a}ten und dadurch in verschiedenen Ankoppelschemata der Signalaufnehmer-Spulen an das SQUID resultiert. Transport- und Rauscheigenschaften wurden bei einer Temperatur von $T = 4.2\,$K bestimmt. F{\"u}r die SNS basierten Stromsensoren konnte eine Eingansempfindlichkeit $1/M_{in}=37.8\,\mu$A gefunden werden, was in Kombination mit einem Flussrauschen $S_{\Phi}^{1/2} = 590\,\textrm{n}\Phi_0\textrm{/Hz}^{1/2}$ im Bereich wei{\ss}en Rauschens zu einer Stromempfindlichkeit $S_{i}^{1/2} = 21.9\,\textrm{pA/Hz}^{1/2}$ f{\"u}hrt. Mit SIS basierten Stromsensoren konnte eine Eingansempfindlichkeit $1/M_{in}<1\,\mu$A erreicht werden. Die tats{\"a}chliche Stromempfindlichkeit konnte jedoch nicht bestimmt werden, da aufgrund von herstellungsbedingten Schichtisolationsproblemen sehr hohe Flussrauschwerte resultierten. Anhand von hyperpolarisiertem Pyridin konnte ein Signalverstärkungsfaktor von $\leq200$ gemessen werden. Daran anschlie{\ss}end wurden drei weitere Probensubstanzen untersucht, welche sowohl $^1$H- $^{19}$F-Kerne enthalten und in Hochfeldmessungen vielversprechende Resultate zeigten. Dabei zeigten zwei Probensubstanzen ein Verhalten des Polarisationstransfers, wie er gem{\"a}{\ss} der etablierten Theorie auf Basis von J-Kopplung. Die dritte Probe hingegen zeigt ein Verhalten, was nicht mit J-Kopplung der Kerne erkl{\"a}rt werden kann und auf alternative Hyperpolarisierungsmechanismen schlie{\ss}en l{\"a}sst

Wie der klimapolitische Patient Japan den Anweisungen des umweltökonomischen Dok-tors folgte: Eine Analyse nationaler Treibhausgas-Emissionshandelssysteme in Japan

Dem globalen Verbreitungstrend folgend werden klimapolitische Emissionshandelssysteme seit dem Jahr 2005 auch in Japan getestet. Die ökologischen und ökonomischen Erfolge sind allerdings bescheiden geblieben. Welche Ausgestaltungsmerkmale haben zu den Defiziten in den etablierten Systemen geführt und wie können sie modifiziert werden, um zukünftig ein klimapolitisch wirksames und gesamtgesellschaftlich kostengünstiges nationales Emissions-handelssystem zu implementieren? Zur Beantwortung diese Frage orientiert sich der Beitrag im Wesentlichen an praxisorientierten Design- und allokationstheoretischen Wirkungsanaly-sen. So kann gezeigt werden, dass für die Implementierung eines ökologisch effektiven und ökonomisch effizienten Emissionshandelssystems in Japan auf der Basis der bereits etablier-ten Infrastruktur vor allem Handlungsbedarf im Bereich der Verbindlichkeit der Teilnahme, der Zielfestlegung sowie der Erstvergabe und der Gültigkeit der Lizenzen besteht.

Optimal intrinsic descriptors for non-rigid shape analysis

We propose novel point descriptors for 3D shapes with the potential to match two shapes representing the same object undergoing natural deformations. These deformations are more general than the often assumed isometries, and we use labeled training data to learn optimal descriptors for such cases. Furthermore, instead of explicitly defining the descriptor, we introduce new Mercer kernels, for which we formally show that their corresponding feature space mapping is a generalization of either the Heat Kernel Signature or the Wave Kernel Signature. I.e. the proposed descriptors are guaranteed to be at least as precise as any Heat Kernel Signature or Wave Kernel Signature of any parameterisation. In experiments, we show that our implicitly defined, infinite-dimensional descriptors can better deal with non-isometric deformations than state-of-the-art methods

Policy options for a decarbonisation of passenger cars in the EU: recommendations based on a literature review

In this policy paper we discuss policy instruments which can help to decarbonise passenger cars in the European Union. We elaborate to what extent these policy instruments are effective, technology-neutral, predictable, cost-effective and enforceable. Based on these criteria, we develop recommendations for the European Union and its Member States on (1) how to shape their policy frameworks in order to achieve existing climate change mitigation targets; (2) how to support car manufacturers in selling innovative and competitive products; and (3) how to encourage consumers in Europe to purchase appropriate vehicles. We conclude that favourable policy instruments are used, but there is a strong need for adjustment and further development. The effectiveness of the current EU emission standard should be further increased by turning away from granting "super-credits" and introducing a size-based (instead of weight-based) credit system. Moreover, its overall ambition is questionable and the existing compliance mechanisms should be sharpened. Fuel taxes are an effective means to push consumers to buy energy-efficient cars. However, a sharp increase may not have the desired effects. Instead, the Member States should harmonise their excise duties at the level of those Member States, which currently impose the highest taxes (Netherlands, Italy). This includes the abolition of any diesel tax bonus. An introduction and harmonisation of vehicle taxes (purchase and circulation) should be based on a vehicle's energy consumption. Additionally, reformation efforts should aim to change the taxation of company cars in a way that vehicle sizes are reduced over time. Ambitious Member States may also want to introduce a sales quota for electric vehicles. Sales quotas are a very cost-effective policy instrument provided that the mandated technology will achieve a certain market share. This may be assumed for battery-electric vehicles. Further supportive instruments that should be considered are eco-labelling, public procurement and purchase incentives. However, the latter instrument's effectiveness is debatable and its implementation should therefore not be a Member State's priority

Estimating Model Uncertainty of Neural Networks in Sparse Information Form

We present a sparse representation of model uncertainty for Deep Neural Networks (DNNs) where the parameter posterior is approximated with an inverse formulation of the Multivariate Normal Distribution (MND), also known as the information form. The key insight of our work is that the information matrix, i.e. the inverse of the covariance matrix tends to be sparse in its spectrum. Therefore, dimensionality reduction techniques such as low rank approximations (LRA) can be effectively exploited. To achieve this, we develop a novel sparsification algorithm and derive a cost-effective analytical sampler. As a result, we show that the information form can be scalably applied to represent model uncertainty in DNNs. Our exhaustive theoretical analysis and empirical evaluations on various benchmarks show the competitiveness of our approach over the current methods

Estimating Model Uncertainty of Neural Networks in Sparse Information Form

We present a sparse representation of model uncertainty for Deep Neural Networks (DNNs) where the parameter posterior is approximated with an inverse formulation of the Multivariate Normal Distribution (MND), also known as the information form. The key insight of our work is that the information matrix, i.e. the inverse of the covariance matrix tends to be sparse in its spectrum. Therefore, dimensionality reduction techniques such as low rank approximations (LRA) can be effectively exploited. To achieve this, we develop a novel sparsification algorithm and derive a cost-effective analytical sampler. As a result, we show that the information form can be scalably applied to represent model uncertainty in DNNs. Our exhaustive theoretical analysis and empirical evaluations on various benchmarks show the competitiveness of our approach over the current methods.Comment: Accepted to the Thirty-seventh International Conference on Machine Learning (ICML) 202