Wir fixeren einen Körper k, der bezüglich eines nicht-archimedischen Absolutbetrags vollständig ist. In Kapitel 1 konstruieren wir eine Algebra U bestehend aus überkonvergenten Funktionen. Sie ist eine Unteralgebra der Tate-Algebra, wobei mittels einer sogenannten Filterfunktion, eine zusätzliche Wachstumsbedingung an die Koeffizienten der Potenzreihen in U gestellt wird. In diesem Kontext beweisen wir das folgende Resultat: U ist ein Noetherscher, Jacobsonscher, faktorieller Integritätsbereich, der bezüglich der Norm vollständig ist, und jedes Ideal in U ist abgeschlossen in der induzierten Topologie. In Kapitel 2 definieren wir die Kategorie der NMK-Algebren als die Kategorie der Quotienten der U. Indem wir in der größeren Kategorie der Frèchet-Räume arbeiten, beweisen wir die Noethernormalisierung und untersuchen die Morphismen zwishen NMK-Algebren. Schließlich zeigen wir, dass die Kategorie der NMK-Algebren abgeschlossen ist unter vervollständigten Tersorprodukten. In Kapitel 3 untersuchen wir geometrische Aspekte der Algebren U nämlich Eigenschaften der maximalen Ideale und die Regularität von U. Abschließend zeigen wir, dass für jedes U der assoziierte algebraische v exact in positiven Graden ist. / We fix a complete field k with respect to a non-Archimedean absolute value. In Chapter 1, we build the overconvergent function algebra U to be the subalgebra of the Tate algebra by putting a growth condition on the coefficients of the power series using a decreasing function which we call a filter function (satisfying certain conditions). With this setting we prove the following result: U is a Noetherian, Jacobson, unique factorization domain and it is complete with respect to the norm on it, moreover every ideal of U is closed with respect to the induced topology. In Chapter 2, we define a category of NMK-algebras as the category of all quotients of U. Working in the larger category of Frèchet spaces, we establish Noether normalization and investigate the morphisms between NMK-algebras. Finally, we show that the category of NMK-algebras is closed under completed tensor products. We investigate certain geometric aspects of the algebra U in Chapter 3, such as the properties of maximal ideals and regularity of U. Further, we show that for each U the associated algebraic de Rham complex is exact in positive degrees.

Wir geben eine rigorose Konstruktion von analytisch-regularisierten Feynman-Integralen im D-dimensionalen Minkowski-Raum als meromorphe Distributionen in den externen Impulsen, sowohl in der Impuls- als auch in der parametrischen Darstellung. Wir zeigen, dass ihre Pole durch die üblichen Power-counting Formeln gegeben sind, und dass ihr singulärer Träger in mikrolokalen Verallgemeinerungen der (+alpha)-Landauflächen enthalten ist. Als weitere Anwendungen geben wir eine Konstruktion von dimensional regularisierten Integralen im Minkowski-Raum und beweisen Diskontinuitätsformeln für parametrische Amplituden. / We give a rigorous construction of analytically regularized Feynman integrals in D-dimensional Minkowski space as meromorphic distributions in the external momenta, both in the momentum and parametric representation. We show that their pole structure is given by the usual power-counting formula and that their singular support is contained in a microlocal generalization of the alpha-Landau surfaces. As further applications, we give a construction of dimensionally regularized integrals in Minkowski space and prove discontinuity formula for parametric amplitudes.

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Ziel dieser Arbeit ist theoretische Eigenschaften verschiedener Bootstrap Methoden zu untersuchen. Als Ergebnis führen wir die Konvergenzraten des Bootstrap-Verfahrens ein, die sich auf die Differenz zwischen der tatsächlichen Verteilung einer Statistik und der Resampling-Näherung beziehen. In dieser Arbeit analysieren wir die Verteilung der l2-Norm der Summe unabhängiger Vektoren, des Summen Maximums in hoher Dimension, des Wasserstein-Abstands zwischen empirischen Messungen und Wassestein-Barycenters. Um die Bootstrap-Konvergenz zu beweisen, verwenden wir die Gaussche Approximations technik. Das bedeutet dass man in der betrachteten Statistik eine Summe unabhängiger Vektoren finden muss, so dass Bootstrap eine erneute Abtastung dieser Summe ergibt. Ferner kann diese Summe durch Gaussche Verteilung angenähert und mit der Neuabtastung Verteilung als Differenz zwischen Kovarianzmatrizen verglichen werden. Im Allgemeinen scheint es sehr schwierig zu sein, eine solche Summe unabhängiger Vektoren aufzudecken, da einige Statistiken (zum Beispiel MLE) keine explizite Gleichung haben und möglicherweise unendlich dimensional sind. Um mit dieser Schwierigkeit fertig zu werden, verwenden wir einige neuartige Ergebnisse aus der statistischen Lerntheorie. Darüber hinaus wenden wir Bootstrap bei Methoden zur Erkennung von Änderungspunkten an. Im parametrischen Fall analysieren wir den statischen Likelihood Ratio Test (LRT). Seine hohen Werte zeigen Änderungen der Parameter Verteilung in der Datensequenz an. Das Maximum von LRT hat eine unbekannte Verteilung und kann mit Bootstrap kalibriert werden. Wir zeigen die Konvergenzraten zur realen maximalen LRT-Verteilung. In nicht parametrischen Fällen verwenden wir anstelle von LRT den Wasserstein-Abstand zwischen empirischen Messungen. Wir testen die Genauigkeit von Methoden zur Erkennung von Änderungspunkten anhand von synthetischen Zeitreihen und Elektrokardiographiedaten. Letzteres zeigt einige Vorteile des nicht parametrischen Ansatzes gegenüber komplexen Modellen und LRT. / The objective of this thesis is to explore theoretical properties of various bootstrap methods. We introduce the convergence rates of the bootstrap procedure which corresponds to the difference between real distribution of some statistic and its resampling approximation. In this work we analyze the distribution of Euclidean norm of independent vectors sum, maximum of sum in high dimension, Wasserstein distance between empirical measures, Wassestein barycenters. In order to prove bootstrap convergence we involve Gaussian approximation technique which means that one has to find a sum of independent vectors in the considered statistic such that bootstrap yields a resampling of this sum. Further this sum may be approximated by Gaussian distribution and compared with the resampling distribution as a difference between variance matrices. In general it appears to be very difficult to reveal such a sum of independent vectors because some statistics (for example, MLE) don't have an explicit equation and may be infinite-dimensional. In order to handle this difficulty we involve some novel results from statistical learning theory, which provide a finite sample quadratic approximation of the Likelihood and suitable MLE representation. In the last chapter we consider the MLE of Wasserstein barycenters model. The regularised barycenters model has bounded derivatives and satisfies the necessary conditions of quadratic approximation. Furthermore, we apply bootstrap in change point detection methods. In the parametric case we analyse the Likelihood Ratio Test (LRT) statistic. Its high values indicate changes of parametric distribution in the data sequence. The maximum of LRT has a complex distribution but its quantiles may be calibrated by means of bootstrap. We show the convergence rates of the bootstrap quantiles to the real quantiles of LRT distribution. In non-parametric case instead of LRT we use Wasserstein distance between empirical measures. We test the accuracy of change point detection methods on synthetic time series and electrocardiography (ECG) data. Experiments with ECG illustrate advantages of the non-parametric approach versus complex parametric models and LRT.

Wir betrachten die Detektion und Lokalisation von plötzlichen Änderungen in der Kovarianzstruktur hochdimensionaler zufälliger Daten. Diese Arbeit schlägt zwei neuartige Ansätze für dieses Problem vor. Die Vorgehensweise beinhaltet im Wesentlichen Verfahren zum Test von Hypothesen, welche ihrerseits die Wahl geeigneter kritischer Werte erfordern. Dafür werden Kalibrierungsschemata vorgeschlagen, die auf unterschiedlichen Nichtstandard-Bootstrap-Verfahren beruhen. Der eine der beiden Ansätze verwendet Techniken zum Schätzen inverser Kovarianzmatrizen und ist durch Anwendungen in der neurowissenschaftlichen Bildgebung motiviert. Eine Beschränkung dieses Ansatzes besteht in der für die Schätzung der „Precision matrix“ wesentlichen Voraussetzung ihrer schwachen Besetztheit. Diese Bedingung ist im zweiten Ansatz nicht erforderlich. Die Beschreibung beider Ansätze wird gefolgt durch ihre theoretische Untersuchung, welche unter schwachen Voraussetzungen die vorgeschlagenen Kalibrierungsschemata rechtfertigt und die Detektion von Änderungen der Kovarianzstruktur gewährleistet. Die theoretischen Resultate für den ersten Ansatz basieren auf den Eigenschaften der Verfahren zum Schätzen der Präzisionsmatrix. Wir können daher die adaptiven Schätzverfahren für die Präzisionsmatrix streng rechtfertigen. Alle Resultate beziehen sich auf eine echt hochdimensionale Situation (Dimensionalität p >> n) mit endlichem Stichprobenumfang. Die theoretischen Ergebnisse werden durch Simulationsstudien untermauert, die durch reale Daten aus den Neurowissenschaften oder dem Finanzwesen inspiriert sind. / We consider the detection and localization of an abrupt break in the covariance structure of high-dimensional random data. The study proposes two novel approaches for this problem. The approaches are essentially hypothesis testing procedures which requires a proper choice of a critical level. In that regard calibration schemes, which are in turn different non-standard bootstrap procedures, are proposed. One of the approaches relies on techniques of inverse covariance matrix estimation, which is motivated by applications in neuroimaging. A limitation of the approach is a sparsity assumption crucial for precision matrix estimation which the second approach does not rely on. The description of the approaches are followed by a formal theoretical study justifying the proposed calibration schemes under mild assumptions and providing the guaranties for the break detection. Theoretical results for the first approach rely on the guaranties for inference of precision matrix procedures. Therefore, we rigorously justify adaptive inference procedures for precision matrices. All the results are obtained in a truly high-dimensional (dimensionality p >> n) finite-sample setting. The theoretical results are supported by simulation studies, most of which are inspired by either real-world neuroimaging or financial data.

Wir untersuchen die analytische Struktur von Feynman Integralen als mengenwertige holomorphe Funktionen mit topologischen Methoden, spezifisch mit Techniken für singuläre Integrale. Der Hauptfokus liegt auf dem Ein-Schleifen-Fall. Zunächst geben wir einen gründlichen Überblick über die Theorie der singulären Integrale und füllen einige Lücken in der Literatur. Anschließend untersuchen wir die Topologie von endlichen Vereinigungen und Schnitten von bestimmten nicht-degenerierten affinen komplexes Quadriken, welche die relevante Geometrie von Ein-Schleifen Feynman Integralen darstellen. Wir etablieren einige grundsätzliche topologische Eigenschaften und führen eine Kompaktifizierung von Bündeln solcher Räume und eine Whitney Stratifizierung dieser ein. Des Weiteren berechnen wir die Homologiegruppen der Fasern durch eine Dekomposition in die auftretenden Schnitte komplexer Sphären. Das Einführen einer CW-Dekomposition einer spezifischen Faser führt zu einer kombinatorischen Studie, welche es uns erlaubt explizite Generatoren in Sinne dieser CW-Strukture zu berechnen. Unter Verwendung dieser Generatoren berechnen wir die relevanten Schnittindizes, welche im Ramifizierungsproblem auftreten. Durch Anwendung dieser Resultate auf Ein-Schleifen Feynman Integrale finden wir die klassischen Landau Gleichungen wieder und erhalten einen vollständigen Beweis von Cutkoskys Theorem. Des Weiteren untersuchen wir, wie viel dieses Mechanismus sich auf den Mehr-Schleifen Fall überträgt. Insbesondere betrachten wir zwei Beispiele von Mehr-Schleifen Integralen und erhalten Resultate die über den aktuellen Stand der Literatur hinaus gehen. / We investigate the analytic structure of Feynman integrals as multivalued holomorphic functions with topological methods, specifically with techniques for singular integrals. The main focus lies on the one-loop case. First, we conduct a thorough review of the theory of singular integrals, filling some gaps in the literature. Then, we investigate the topology of finite unions and intersections of certain non-degenerate affine complex quadrics which constitute the relevant geometry of one-loop Feynman integrals. We establish some basic topological properties and introduce a compactification of bundles of such spaces and a Whitney stratification thereof. Furthermore, we compute the homology groups of the fibers via a decomposition into the direct sum of all occurring intersections of complex spheres. Introducing a CW-decomposition of a specific fiber leads to a combinatorial study, allowing us to obtain explicit generators in terms of this CW-structure. Using these generators, we compute the relative intersection indices that occur in the ramification problem. Applying these results to one-loop Feynman integrals, we retrieve the classical Landau equations and obtain a full proof of Cutkosky's Theorem. Furthermore, we investigate how much of this machinery applies to the multi-loop case. In particular, we consider two examples of multi-loop integrals and obtain results beyond the current state of the literature.