Global ETD Search

31	Models in Neutrino Physics : Numerical and Statistical Studies Bergström, Johannes January 2013 (has links) The standard model of particle physics can excellently describe the vast majorityof data of particle physics experiments. However, in its simplest form, it cannot account for the fact that the neutrinos are massive particles and lepton flavorsmixed, as required by the observation of neutrino oscillations. Hence, the standardmodel must be extended in order to account for these observations, opening up thepossibility to explore new and interesting physical phenomena. There are numerous models proposed to accommodate massive neutrinos. Thesimplest of these are able to describe the observations using only a small numberof effective parameters. Furthermore, neutrinos are the only known existing particleswhich have the potential of being their own antiparticles, a possibility that isactively being investigated through experiments on neutrinoless double beta decay.In this thesis, we analyse these simple models using Bayesian inference and constraintsfrom neutrino-related experiments, and we also investigate the potential offuture experiments on neutrinoless double beta decay to probe other kinds of newphysics. In addition, more elaborate theoretical models of neutrino masses have beenproposed, with the seesaw models being a particularly popular group of models inwhich new heavy particles generate neutrino masses. We study low-scale seesawmodels, in particular the resulting energy-scale dependence of the neutrino parameters,which incorporate new particles with masses within the reach of current andfuture experiments, such as the LHC. / Standardmodellen för partikelfysik beskriver den stora majoriteten data från partikelfysikexperimentutmärkt. Den kan emellertid inte i sin enklaste form beskrivadet faktum att neutriner är massiva partiklar och leptonsmakerna är blandande,vilket krävs enligt observationerna av neutrinooscillationer. Därför måste standardmodellenutökas för att ta hänsyn till detta, vilket öppnar upp möjligheten att utforska nya och intressanta fysikaliska fenomen. Det finns många föreslagna modeller för massiva neutriner. De enklaste av dessakan beskriva observationerna med endast ett fåtal effektiva parametrar. Dessutom är neutriner de enda kända befintliga partiklar som har potentialen att vara sinaegna antipartiklar, en möjlighet som aktivt undersöks genom experiment på neutrinolöst dubbelt betasönderfall. I denna avhandling analyserar vi dessa enkla modellermed Bayesisk inferens och begränsningar från neutrinorelaterade experiment och undersöker även potentialen för framtida experiment på neutrinolöst dubbelt betasönderfall att bergänsa andra typer av ny fysik. Även mer avancerade teoretiska modeller för neutrinomassor har föreslagits, med seesawmodeller som en särskilt populär grupp av modeller där nya tunga partiklargenererar neutrinomassor. Vi studerar seesawmodeller vid låga energier, i synnerhetneutrinoparametrarnas resulterande energiberoende, vilka inkluderar nya partiklarmed massor inom räckh°all för nuvarande och framtida experiment såsom LHC. / <p>QC 20130830</p> Neutrino mass lepton mixing Majorana neutrinos neutrino oscillations neutrinoless double beta decay statistical methods Bayesian inference model selection effective field theory Weinberg operator seesaw models inverse seesaw right-handed neutrinos renormalization group threshold effects. Neutrinomassor leptonblandning Majorananeutriner neutrinooscillationer neutrinol¨ost dubbelt betas¨onderfall statistiska metoder Bayesisk inferens modellval effektiv f¨altteori Weinbergoperator seesawmodeller invers seesaw högerhänta neutriner renormeringsgrupp tröskeleffekter.
32	Optimization and Bayesian Modeling of Road Distance for Inventory of Potholes in Gävle Municipality / Optimering och bayesiansk modellering av bilvägsavstånd för inventering av potthål i Gävle kommun Lindblom, Timothy Rafael, Tollin, Oskar January 2022 (has links) Time management and distance evaluation have long been a difficult task for workers and companies. This thesis studies 6712 pothole coordinates in Gävle municipality, and evaluates the minimal total road distance needed to visit each pothole once, and return to an initial pothole. Road distance is approximated using the flight distance and a simple random sample of 113 road distances from Google Maps. Thereafter, the data from the sample along with a Bayesian approach is used to find a distribution of the ratio between road distance and flight distance. Lastly, a solution to the shortest distance is devised using the Nearest Neighbor algorithm (NNA) and Simulated Annealing (SA). Computational work is performed with Markov Chain Monte Carlo (MCMC). The results provide a minimal road distance of 717 km. / Tidshantering och distansutvärdering är som regel en svår uppgift för arbetare och företag. Den här uppsatsen studerar 6712 potthål i Gävle kommun, och utvärderar den bilväg som på kortast sträcka besöker varje potthål och återgår till den ursprungliga startpunkten. Bilvägsavståndet mellan potthålen uppskattas med hjälp av flygavståndet, där ett obundet slumpmässigt urval av 113 bilvägsavstånd mellan potthålens koordinatpunkter dras. Bilvägsdistanser hittas med hjälp av Google Maps. Därefter används data från urvalet tillsammans med en bayesiansk modell för att hitta en fördelning för förhållandet mellan bilvägsavstånd och flygavstånd. Slutligen framförs en lösning på det kortaste bilvägsavståndet med hjälp av en Nearest Neighbour algoritm (NNA) samt Simulated Annealing (SA). Statistiskt beräkningsarbete utförs med Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Resultaten ger en kortaste bilvägssträcka på 717 km. Traveling salesman problem Bayesian inference Simulated annealing Nearest neighbour algorithm Markov Chain Monte Carlo MCMC Potholes Haversine formula Metropolis-Hastings Posterior predictive distribution Handelsresande problemet bayesiansk inferens simulerad anlöpning nearest neighbour algorithm Markov Chain Monte Carlo MCMC potthål storcirkelavstånd Metropolis-Hastings posterior predictive distribution Probability Theory and Statistics Sannolikhetsteori och statistik
33	Revision of an artificial neural network enabling industrial sorting Malmgren, Henrik January 2019 (has links) Convolutional artificial neural networks can be applied for image-based object classification to inform automated actions, such as handling of objects on a production line. The present thesis describes theoretical background for creating a classifier and explores the effects of introducing a set of relatively recent techniques to an existing ensemble of classifiers in use for an industrial sorting system.The findings indicate that it's important to use spatial variety dropout regularization for high resolution image inputs, and use an optimizer configuration with good convergence properties. The findings also demonstrate examples of ensemble classifiers being effectively consolidated into unified models using the distillation technique. An analogue arrangement with optimization against multiple output targets, incorporating additional information, showed accuracy gains comparable to ensembling. For use of the classifier on test data with statistics different than those of the dataset, results indicate that augmentation of the input data during classifier creation helps performance, but would, in the current case, likely need to be guided by information about the distribution shift to have sufficiently positive impact to enable a practical application. I suggest, for future development, updated architectures, automated hyperparameter search and leveraging the bountiful unlabeled data potentially available from production lines. artificial neural networks machine learning deep learning connectionism pattern recognition machine learning automation image analysis information technology applied mathematics mathematical optimization information theory mathematical statistics mathematical models stochastic models probabilities chance approximations algorithms computer programs computer software signal processing high performance computing numerical methods high technology industries sustainable development artificiella neurala nätverk maskininlärning djup maskininlärning konnektionism mönsterigenkänning automatisering bildanalys informationsteknik tillämpad matematik optimering informationsteori statistisk inferens matematiska modeller stokastiska modeller sannolikhetskalkyl slumpen approximationer algoritmer datorprogram programvara signalbehandling högpresterande beräkningar numeriska metoder teknikutveckling maskinindustri högteknologisk industri maskinhandel skrothandel bärkraftig utveckling Robotics Robotteknik och automation Probability Theory and Statistics Sannolikhetsteori och statistik Other Computer and Information Science Annan data- och informationsvetenskap Signal Processing Signalbehandling

Page generated in 0.5213 seconds