Trotz der zahlreichen astrophysikalisch und kosmologisch überzeugenden Beweise für Dunkle Materie bleibt ihre wahre Natur unbekannt. Eine Motivation für die Suche nach Dunkler Materie am Large Hadron Collider (LHC) und insbesondere mit dem ATLAS-Experiment ist die besonders vielversprechende Möglichkeit, dass Wechselwirkungen zwischen gewöhnlicher Materie und Dunkler Materie durch neue Spin-0-Teilchen vermittelt werden. Solche Teilchen würden das Standardmodell um einen potentiellen Dunklen Sektor erweitern, zu dem die Teilchen der Dunklen Materie gehören. ähnlich wie das Higgs-Boson interagieren diese neuen Mediatoren am stärksten mit den schwersten Teilchen über Kopplungen vom Yukawa-Typ, wodurch sie empfänglicher für die damit verbundene Produktion durch Quarks mit schwerem Flavour werden. Diese Dissertation präsentiert die Ergebnisse der statistischen Kombination von zwei Suchen, die auf die mit Dunkler Materie verbundene Produktion von einem Top-Quark-Paar oder einem einzelnen Top-Quark, jeweils zwei geladenen Leptonen im Endzustand, abzielen. Diese beiden Kanäle weisen komplementäre Eigenschaften auf, und eine Kombination kann die Empfindlichkeit gegenüber Dunkle-Materie-Signalen erheblich verbessern. Diese Kombination wird unter Verwendung von 139 fb-1 pp-Kollisionsdaten durchgeführt, die bei einer Schwerpunktsenergie von 13 TeV erzeugt und vom ATLAS-Detektor am LHC aufgezeichnet wurden. Die Ergebnisse der Kombination werden in Bezug auf vereinfachte Modelle für Dunklen Materie mit einem skalaren oder pseudoskalaren Spin-0-Mediator interpretiert. Die statistische Kombination weitet die bei einem Konfidenzniveau von 95% ausgeschlossenen Massen auf bis zu 350 GeV sowohl für skalare als auch für pseudoskalare Mediatoren aus. Die beobachteten Ausschlu{\ss}grenzen des Wirkungsquerschnitts werden für den ska\-laren (pseudoskalaren) Mediator um 20%(30%) gegenüber dem Besten des einzelnen Kanals verbessert. / Despite the multiple astrophysical and cosmological compelling evidences for Dark Matter, its true nature remains unknown. A motivation to dark matter searches at the Large Hadron Collider (LHC), and in particular in the ATLAS experiment, is the especially promising possibility that interactions between ordinary matter and dark matter are mediated by new spin-0 particles. Such particles would extend the Standard Model with a potential dark sector, to which dark matter particles belong. Similarly to the Higgs boson, these new mediators interact strongest with the heaviest particles via Yukawa-type couplings, making them more prone to associated production with heavy-flavour quarks. This thesis presents the results of the statistical combination of two searches targeting dark matter associated production with a top quark pair and a single top quark, targeting two charged leptons in the final state. These two channels present in fact complementary properties and a combination could enhance significantly the sensitivity to dark matter signals. This combination is carried out using 139 fb-1 of pp collision data produced at centre-of-mass of 13 TeV recorded by the ATLAS detector at the LHC. The results of the combination are interpreted in terms of simplified dark matter models with a spin-0 scalar or pseudoscalar mediator particle. The statistical combination extends the exclusion at 95 % Confidence Level (CL) of masses up to 350 GeV for both scalar and pseudoscalar mediators. The observed upper limits on the cross-section are improved up by 20 %(30 %) for scalar(pseudoscalar) mediator with respect to the best of the individual channel.

Axionartige Teilchen sind pseudoscalare Teilchen welche in Theorien jenseits des Standardmodells vorhergesagt werden. Falls ein axionartiges Teilchen innerhalb eines kosmischen magnetischen Felds gebildet wird, wird dieses nicht durch das Hintergrundlicht absorbiert. Daher kann es kosmische Distanzen überbrücken bevor es wieder in ein Photon zurück oszilliert. Dieser Effekt erhöht die Reichweite der Gammastrahlung im Universum. Im Rahmen dieser Dissertation werden Daten des Fermi Large Area Telescopes, aufgenommen über eine Zeitraum von sechs Jahren, systematisch analysiert. Hierbei wird nach axionartigen Teilchen mit Hilfe von Transparenzeffekten des Universums gesucht. In diesem Zusammenhang werden verschiedene Modelle des extragalaktischen Hintergrundlichts mit und ohne Berücksichtigung axionartiger Teilchen verglichen. Hierfür werden Likelihood-Funktionen für das höchst energetische Photon verschiedener entfernter Quelle kombiniert. Diese sind aktive galaktische Kerne mit einer Rotverschiebung z ≥0.1 des Second Catalog of Hard Fermi-LAT Sources. Unter den Annahmen einer intergalaktischen magnetischen Feldstärke von B = 1 nG und einer Kohärenzlänge von s = 1 Mpc wurde keine Veränderungen der Transparenz durch axionähnliche Teilchen nachgewiesen. Für eine Masse eines axionartigen Teilchens mit m≅ 3.0 neV wird eine Photonen-Axion Kopplungskonstante über 10(^11) GeV(^−1) ausgeschlossen. / Axion-like particles, pseudo-scalar particles that arise in theories beyond the Standard Model, mix with photons in the presence of magnetic fields. If an axion-like particle is produced within a cosmic magnetic field, it evades extragalactic background light absorption and thus it can survive cosmological distances until oscillating back into a photon. This leads to an increased transparency of the Universe to gamma rays. In the scope of this thesis, we search for transparency effects compatible with the existence of axion-like particles with six years of data from the Fermi Large Area Telescope. We derive and combine the likelihoods of the highest-energy photon events from a sample of hard distant sources, in order to compare models that include axion-like particles and models with only extragalactic background light. The sources are active galactic nuclei from the Second Catalog of Hard Fermi sources at redshift z≥0.1. For values of the intergalactic magnetic field strength B = 1 nG and coherence length s = 1 Mpc, we find no evidence for a modified transparency induced by axion-like particles and therefore we set upper limits. We exclude photon-axion coupling constants above 10(^11) GeV(^−1) for axion masses m≅ 3.0 neV.

In den Materialwissenschaften läuten Künstliche-Intelligenz Methoden einen Paradigmenwechsel in Richtung Big-data zentrierter Forschung ein. Datenbanken mit Millionen von Einträgen, sowie hochauflösende Experimente, z.B. Elektronenmikroskopie, enthalten eine Fülle wachsender Information. Um diese ungenützten, wertvollen Daten für die Entdeckung verborgener Muster und Physik zu nutzen, müssen automatische analytische Methoden entwickelt werden. Die Kristallstruktur-Klassifizierung ist essentiell für die Charakterisierung eines Materials. Vorhandene Daten bieten vielfältige atomare Strukturen, enthalten jedoch oft Defekte und sind unvollständig. Eine geeignete Methode sollte diesbezüglich robust sein und gleichzeitig viele Systeme klassifizieren können, was für verfügbare Methoden nicht zutrifft. In dieser Arbeit entwickeln wir ARISE, eine Methode, die auf Bayesian deep learning basiert und mehr als 100 Strukturklassen robust und ohne festzulegende Schwellwerte klassifiziert. Die einfach erweiterbare Strukturauswahl ist breit gefächert und umfasst nicht nur Bulk-, sondern auch zwei- und ein-dimensionale Systeme. Für die lokale Untersuchung von großen, polykristallinen Systemen, führen wir die strided pattern matching Methode ein. Obwohl nur auf perfekte Strukturen trainiert, kann ARISE stark gestörte mono- und polykristalline Systeme synthetischen als auch experimentellen Ursprungs charakterisieren. Das Model basiert auf Bayesian deep learning und ist somit probabilistisch, was die systematische Berechnung von Unsicherheiten erlaubt, welche mit der Kristallordnung von metallischen Nanopartikeln in Elektronentomographie-Experimenten korrelieren. Die Anwendung von unüberwachtem Lernen auf interne Darstellungen des neuronalen Netzes enthüllt Korngrenzen und nicht ersichtliche Regionen, die über interpretierbare geometrische Eigenschaften verknüpft sind. Diese Arbeit ermöglicht die Analyse atomarer Strukturen mit starken Rauschquellen auf bisher nicht mögliche Weise. / In materials science, artificial-intelligence tools are driving a paradigm shift towards big data-centric research. Large computational databases with millions of entries and high-resolution experiments such as electron microscopy contain large and growing amount of information. To leverage this under-utilized - yet very valuable - data, automatic analytical methods need to be developed. The classification of the crystal structure of a material is essential for its characterization. The available data is structurally diverse but often defective and incomplete. A suitable method should therefore be robust with respect to sources of inaccuracy, while being able to treat multiple systems. Available methods do not fulfill both criteria at the same time. In this work, we introduce ARISE, a Bayesian-deep-learning based framework that can treat more than 100 structural classes in robust fashion, without any predefined threshold. The selection of structural classes, which can be easily extended on demand, encompasses a wide range of materials, in particular, not only bulk but also two- and one-dimensional systems. For the local study of large, polycrystalline samples, we extend ARISE by introducing so-called strided pattern matching. While being trained on ideal structures only, ARISE correctly characterizes strongly perturbed single- and polycrystalline systems, from both synthetic and experimental resources. The probabilistic nature of the Bayesian-deep-learning model allows to obtain principled uncertainty estimates which are found to be correlated with crystalline order of metallic nanoparticles in electron-tomography experiments. Applying unsupervised learning to the internal neural-network representations reveals grain boundaries and (unapparent) structural regions sharing easily interpretable geometrical properties. This work enables the hitherto hindered analysis of noisy atomic structural data.

Die vorliegende Arbeit beschreibt einen semi-analytischen Ansatz zur Modellierung der Dichteverteilung von DM im Galaktischen Halo. Aus den verschiedenen Substrukturmodellen wird die γ-Strahlungsintensität, welche die Erde erreicht, berechnet. Eine Spannbreite plausibler γ-Strahlungsintensitäten aufgrund der Paarvernichtung Galaktischer DM wird vorgeschlagen, welche die Vorhersagen verschiedener früherer Studien umfasst, und es werden die durchschnittlichen Massen, Abstände und ausgedehnten Strahlungsprofile der γ-strahlungsintensivsten DM-Verdichtungen berechnet. Schließlich werden die DM-Modelle für eine umfassende Berechnung der Nachweismöglichkeit Galaktischer Substrukturen mit CTA verwendet. Die instrumentelle Sensitivität zum Nachweis der γ-strahlungsintensivsten DM-Substruktur wird für eine mit CTA geplanten großflächigen Himmelsdurchmusterung außerhalb der Galaktischen Ebene berechnet. Die Berechnung wird mit CTA Analyse- Software und einer Methode durchgeführt, welche auf einer Likelihood beruht. Eine alternative, ebenfalls Likelihood-basierte Analysemethode wird entwickelt, mit welcher DM-Substrukturen als äumliche Anisotropien im Multipolspektrum des Datensatzes einer Himmelsdurchmusterung nachgewiesen werden können. Die Analysen ergeben, dass eine Himmelsdurchmusterung mit CTA und eine anschließende Suche nach γ-Strahlung von DM-Substrukturen Wirkungsquerschnitte für eine Paarvernichtung in der Größenordnung von (σv) > 1 × 10−24 cm3 s−1 für eine DM-Teilchenmasse von mχ ∼ 500 GeV auf einem Vertrauensniveau von 95% ausschließen kann. Diese Sensitivität ist vergleichbar mit Langzeitbeobachtungen einzelner Zwerggalaxien mit CTA. Eine modellunabhängige Analyse ergibt, dass eine Himmelsdurchmusterung mit CTA Anisotropien im diffusen γ-Strahlungshintergrund oberhalb von 100 GeV für relative Schwankungen von CPF > 10−2 nachweisen kann. / In the current understanding of structure formation in the Universe, the Milky Way is embedded in a clumpy halo of dark matter (DM). Regions of high DM density are expected to emit enhanced γ-radiation from the DM relic annihilation. This γ-radiation can possibly be detected by γ-ray observatories on Earth, like the forthcoming Cherenkov Telescope Array (CTA). This dissertation presents a semi-analytical density modeling of the subclustered Milky Way DM halo, and the γ-ray intensity at Earth from DM annihilation in Galactic subclumps is calculated for various substructure models. It is shown that the modeling approach is able to reproduce the γ-ray intensities obtained from extensive dynamical DM simulations, and that it is consistent with the DM properties derived from optical observations of dwarf spheroidal galaxies. A systematic confidence margin of plausible γ-ray intensities from Galactic DM annihilation is estimated, encompassing a variety of previous findings. The average distances, masses, and extended emission profiles of the γ-ray-brightest DM clumps are calculated. The DM substructure models are then used to draw reliable predictions for detecting Galactic DM density clumps with CTA, using the most recent benchmark calculations for the performance of the instrument. A Likelihood-based calculation with CTA analysis software is applied to find the instrumental sensitivity to detect the γ-ray-brightest DM clump in the projected CTA extragalactic survey. An alternative Likelihood-based analysis method is developed, to detect DM substructures as anisotropies in the angular power spectrum of the extragalactic survey data. The analyses predict that the CTA extragalactic survey will be able to probe annihilation cross sections of ⟨σv⟩ > 1 × 10−24 cm3 s−1 at the 95% confidence level for a DM particle mass of mχ ∼ 500 GeV from DM annihilation in substructures. This sensitivity is compatible with long-term observations of single dwarf spheroidal galaxies with CTA. Independent of a particular source model, it is found that the CTA extragalactic survey will be able to detect anisotropies in the diffuse γ-ray background above 100 GeV at a relative amplitude of CP_F > 10−2.

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In der vorliegenden Arbeit wird die Dynamik geordneter modulierter Phasen außerhalb des thermischen Gleichgewichts untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf einem zweidimensionalen, streifenbildenden System, genannt Modell B mit Coulomb-Wechselwirkung, welches aus einem geordneten Anfangszustand unter dem Einfluß eines Rauschterms relaxiert. Aus den mittels numerischer Simulationen gewonnenen Daten wird die lokale Orientierung der Streifen extrahiert und deren raum-zeitliche Korrelationsfunktionen berechnet. Wir beobachten eine langsame Dynamik und Alterungseffekte in der Zwei-Zeit-Autokorrelationsfunktion, welche einer Skalenform folgt, die aus kritischen Systemen bekannt ist. Dies geht einher mit dem Wachstum einer räumlichen Korrelationslänge senkrecht zu den Streifen. Zu sehr späten Zeiten klingt die zugehörige räumliche Korrelationsfunktion mit einem Potenzgesetz ab. Weiterhin wird der Einfluß der Systemgröße und verschiedener Seitenverhältnisse auf die Dynamik des Orientierungsfeldes studiert, wobei ein Wachstumsprozeß parallel zur Ausrichtung der Streifen identifiziert wird. Es zeigt sich, daß dieser Prozeß für die Nichtgleichgewichtsdynamik entscheidend ist. Zwei weitere Modelle für modulierte Phasen werden in ähnlicher Weise untersucht. Die Swift-Hohenberg-Gleichung in der Variante mit erhaltenem sowie nicht erhaltenem Ordnungsparameter zeigt ebenfalls Alterungseffekte in der Dynamik der Streifenorientierung. In einem System, welches zweidimensionale hexagonale Muster bildet, werden Alterungseffekte in der Autokorrelationsfunktion der Verschiebung beobachtet. Jedoch sättigt die zugehörige räumliche Korrelationslänge bei einem endlichen Wert, was auf eine Unterbrechung der Alterung hindeutet.

In der vorliegenden Arbeit wird die Dynamik geordneter modulierter Phasen außerhalb des thermischen Gleichgewichts untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf einem zweidimensionalen, streifenbildenden System, genannt Modell B mit Coulomb-Wechselwirkung, welches aus einem geordneten Anfangszustand unter dem Einfluß eines Rauschterms relaxiert. Aus den mittels numerischer Simulationen gewonnenen Daten wird die lokale Orientierung der Streifen extrahiert und deren raum-zeitliche Korrelationsfunktionen berechnet. Wir beobachten eine langsame Dynamik und Alterungseffekte in der Zwei-Zeit-Autokorrelationsfunktion, welche einer Skalenform folgt, die aus kritischen Systemen bekannt ist. Dies geht einher mit dem Wachstum einer räumlichen Korrelationslänge senkrecht zu den Streifen. Zu sehr späten Zeiten klingt die zugehörige räumliche Korrelationsfunktion mit einem Potenzgesetz ab. Weiterhin wird der Einfluß der Systemgröße und verschiedener Seitenverhältnisse auf die Dynamik des Orientierungsfeldes studiert, wobei ein Wachstumsprozeß parallel zur Ausrichtung der Streifen identifiziert wird. Es zeigt sich, daß dieser Prozeß für die Nichtgleichgewichtsdynamik entscheidend ist. Zwei weitere Modelle für modulierte Phasen werden in ähnlicher Weise untersucht. Die Swift-Hohenberg-Gleichung in der Variante mit erhaltenem sowie nicht erhaltenem Ordnungsparameter zeigt ebenfalls Alterungseffekte in der Dynamik der Streifenorientierung. In einem System, welches zweidimensionale hexagonale Muster bildet, werden Alterungseffekte in der Autokorrelationsfunktion der Verschiebung beobachtet. Jedoch sättigt die zugehörige räumliche Korrelationslänge bei einem endlichen Wert, was auf eine Unterbrechung der Alterung hindeutet.

From a physical perspective biological cells consist of active soft matter that exist in a thermodynamic state far from equilibrium. Not only in muscles but also during cell proliferation, wound healing, embryonic development, and many other physiological tasks, generation of forces on the scale of whole cells is required. To date, cellular contractions have been ascribed to adhesion dependent processes such as myosin driven stress fiber formation and the development of focal adhesion complexes. In this thesis it is shown for the first time that contractions can occur independently of focal adhesions in single suspended cells. To measure mechanical properties of suspended cells the Optical Stretcher – a dualbeam laser trap – was used with phase contrast video microscopy which allowed to extract the deformation of the cell for every single frame. For fluorescence imaging confocal laser scanning microscopy was employed. The ratio of the fluorescence of a temperature sensitive and a temperature insensitive rhodamine dye was utilized to determine the temperatures inside the optical trap during and after Optical Stretching. The rise in temperature at a measuring power of 0.7W turned out to be enough to open a temperature sensitive ion channel transfected into an epithelial cell line. In this way a massive Ca2+ influx was triggered during the Optical Stretcher experiment. A new setup combining Optical Stretching and confocal laser scanning microscopy allowed fluorescence imaging of these Ca2+ signals while the cells were deformed by optically induced surface forces, showing that the Ca2+ influx could be manipulated with adequate drugs. This model system was then employed to investigate the influence of Ca2+ on the observed contractions, revealing that they are partially triggered by Ca2+. A phenomenological mathematical model based on the fundamental constitutive equation for linear viscoelastic materials extended by a term accounting for active contractions allowed to quantify the activity of the measured cells. The skewness and the median of the strain distributions were shown to depend on the activity of the cells. The introduced model reveals that even in measurements, that seemingly are describable by passive viscoelasticity, active contractililty might be superimposed. Ignoring this effect will lead to erroneous material properties and misinterpretation of the data. Taken together, the findings presented in this thesis demonstrate that active processes are an essential part of cellular mechanics and cells can contract even independently of adhesions. The results provide a method that allows to quantify active contractions of suspended cells. As the proposed model is not based on specific assumptions on force generating processes, it paves the way for a thorough investigation of different influences, such as cytoskeletal structures and intra-cellular signaling processes, to cellular contractions. The results present an important contribution for better mechanical classification of cells in future research with possible implications for medical diagnosis and therapy.