@unpublished{Rafler2009,
  author    = {Rafler, Mathias},
  title     = {Gaussian loop- and polya processes : a point process approach},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-51638},
  year      = {2009},
  abstract  = {Zuf{\"a}llige Punktprozesse beschreiben eine (zuf{\"a}llige) zeitliche Abfolge von Ereignissen oder eine (zuf{\"a}llige) r{\"a}umliche Anordnung von Objekten. Deren wichtigster Vertreter ist der Poissonprozess. Der Poissonprozess zum Intensit{\"a}tsmaß, das Lebesgue-Maß ordnet jedem Gebiet sein Volumen zu, erzeugt lokal, d.h in einem beschr{\"a}nkten Gebiet B, gerade eine mit dem Volumen von B poissonverteilte Anzahl von Punkten, die identisch und unabh{\"a}ngig voneinander in B plaziert werden; im Mittel ist diese Anzahl (B). Ersetzt man durch ein Vielfaches a, so wird diese Anzahl mit dem a-fachen Mittelwert erzeugt. Poissonprozesse, die im gesamten Raum unendlich viele Punkte realisieren, enthalten bereits in einer einzigen Stichprobe gen{\"u}gend Informationen, um Statistik betreiben zu k{\"o}nnen: Bedingt man lokal bzgl. der Anzahl der Teilchen einer Stichprobe, so fragt man nach allen Punktprozessen, die eine solche Beobachtung h{\"a}tten liefern k{\"o}nnen. Diese sind Limespunktprozesse zu dieser Beobachtung. Kommt mehr als einer in Frage, spricht man von einem Phasen{\"u}bergang. Da die Menge dieser Limespunktprozesse konvex ist, fragt man nach deren Extremalpunkten, dem Rand. Im ersten Teil wird ein Poissonprozess f{\"u}r ein physikalisches Teilchenmodell f{\"u}r Bosonen konstruiert. Dieses erzeugt sogenannte Loops, das sind geschlossene Polygonz{\"u}ge, die dadurch charakterisiert sind, dass man an einem Ort mit einem Punkt startet, den mit einem normalverteilten Schritt l{\"a}uft und dabei nach einer gegebenen, aber zuf{\"a}lligen Anzahl von Schritten zum Ausgangspunkt zur{\"u}ckkehrt. F{\"u}r verschiedene Beobachtungen von Stichproben werden zugeh{\"o}rige Limespunktprozesse diskutiert. Diese Beobachtungen umfassen etwa das Z{\"a}hlen der Loops gem{\"a}aß ihrer L{\"a}nge, das Z{\"a}hlen der Loops insgesamt, oder das Z{\"a}hlen der von den Loops gemachten Schritte. Jede Wahl zieht eine charakteristische Struktur der invarianten Punktprozesse nach sich. In allen hiesigen F{\"a}llen wird ein charakteristischer Phasen{\"u}bergang gezeigt und Extremalpunkte werden als spezielle Poissonprozesse identifiziert. Insbesondere wird gezeigt, wie die Wahl der Beobachtung die L{\"a}nge der Loops beeinflusst. Geometrische Eigenschaften dieser Poissonprozesse sind der Gegenstand des zweiten Teils der Arbeit. Die Technik der Palmschen Verteilungen eines Punktprozesses erlaubt es, unter den unendlich vielen Loops einer Realisierung den typischen Loop herauszupicken, dessen Geometrie dann untersucht wird. Eigenschaften sind unter anderem die euklidische L{\"a}nge eines Schrittes oder, nimmt man mehrere aufeinander folgende Schritte, das Volumen des von ihnen definierten Simplex. Weiterhin wird gezeigt, dass der Schwerpunkt eines typischen Loops normalverteilt ist mit einer festen Varianz. Der dritte und letzte Teil befasst sich mit der Konstruktion, den Eigenschaften und der Statistik eines neuartigen Punktprozesses, der Polyascher Summenprozess genannt wird. Seine Konstruktion verallgemeinert das Prinzip der Polyaschen Urne: Im Gegensatz zum Poissonprozess, der alle Punkte unabh{\"a}ngig und vor allem identisch verteilt, werden hier die Punkte nacheinander derart verteilt, dass der Ort, an dem ein Punkt plaziert wird, eine Belohnung auf die Wahrscheinlichkeit bekommt, nach der nachfolgende Punkte verteilt werden. Auf diese Weise baut der Polyasche Summenprozess "T{\"u}rmchen", indem sich verschiedene Punkte am selben Ort stapeln. Es wird gezeigt, dass dennoch grundlegende Eigenschaften mit denjenigen des Poissonprozesses {\"u}bereinstimmen, dazu geh{\"o}ren unendliche Teilbarkeit sowie Unabh{\"a}ngigkeit der Zuw{\"a}chse. Zudem werden sein Laplace-Funktional sowie seine Palmsche Verteilung bestimmt. Letztere zeigt, dass die H{\"o}he der T{\"u}rmchen gerade geometrisch verteilt ist. Abschließend werden wiederum Statistiken, nun f{\"u}r den Summenprozess, diskutiert. Je nach Art der Beobachtung von der Stichprobe, etwa Anzahl, Gesamth{\"o}he der T{\"u}rmchen oder beides, gibt es in jedem der drei F{\"a}lle charakteristische Limespunktprozesse und es stellt sich heraus, dass die zugeh{\"o}rigen Extremalverteilungen wiederum Polyasche Summenprozesse sind.},
  language  = {en}
}
@unpublished{Rafler2008,
  author    = {Rafler, Mathias},
  title     = {Martin-Dynkin Boundaries of the Bose Gas},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-51667},
  year      = {2008},
  abstract  = {The Ginibre gas is a Poisson point process defined on a space of loops related to the Feynman-Kac representation of the ideal Bose gas. Here we study thermodynamic limits of different ensembles via Martin-Dynkin boundary technique and show, in which way infinitely long loops occur. This effect is the so-called Bose-Einstein condensation.},
  language  = {en}
}