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Originaltitel:
Development of Advanced Statistical Algorithms and Application to the AWAKE Experiment at CERN 
Übersetzter Titel:
Entwicklung von fortgeschrittenen statistischen Methoden und Anwendungen für das AWAKE Experiment am CERN 
Jahr:
2022 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Physik 
Betreuer:
Caldwell, Allen C. (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Caldwell, Allen C. (Prof. Dr.); Jenko, Frank (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
PHY Physik 
Stichworte:
Bayesian Analysis, Markov Chain Monte Carlo, Plasma Wakefield Acceleration 
TU-Systematik:
MAT 620 
Kurzfassung:
Analysis of the data with the help of statistical methods is a key element of modern scientific research. The first part of this thesis presents the development of two algorithms for the Bayesian evidence estimation and parallelization of Markov Chain Monte Carlo methods. The second part of this thesis presents a detailed analysis of the incoming proton bunch parameters in the AWAKE experiment at CERN using advanced statistical algorithms. 
Übersetzte Kurzfassung:
Datenanalyse mit der Hilfe von statistischen Methoden ist ein Schlüsselelement von moderner Wissenschaft. Der erste Teil dieser Dissertation präsentiert die Entwicklung von zwei Algorithmen für „Bayesian evidence“ Abschätzungen und Parallelisierung von Markov-Chain Monte Carlo Methoden. Der zweite Teil der Dissertation zeigt eine detaillierte Analyse der einkommenden Protonbündelparameter des AWAKE Experiments am CERN unter Zuhilfenahme fortgeschrittener statistischen Algorithmen. 
Mündliche Prüfung:
03.02.2022 
Dateigröße:
23561382 bytes 
Seiten:
127 
Letzte Änderung:
28.02.2022