TY - THES A1 - Möhring, Jan T1 - Stochastic inversion for core field modeling using satellite data N2 - Magnetfeldmodellierung mit Kugelflächenfunktionen basiert auf der Inversion nach hunderten bis tausenden von Parametern. Dieses hochdimensionale Problem kann grundsätzlich als ein Optimierungsproblem formuliert werden, bei dem ein globales Minimum einer gewissen Zielfunktion berechnet werden soll. Um dieses Problem zu lösen, gibt es eine Reihe bekannter Ansätze, dazu zählen etwa gradientenbasierte Verfahren oder die Methode der kleinsten Quadrate und deren Varianten. Jede dieser Methoden hat verschiedene Vor- und Nachteile, beispielsweise bezüglich der Anwendbarkeit auf nicht-differenzierbare Funktionen oder der Laufzeit zugehöriger Algorithmen. In dieser Arbeit verfolgen wir das Ziel, einen Algorithmus zu finden, der schneller als die etablierten Verfahren ist und sich auch für nichtlineare Probleme anwenden lässt. Solche nichtlinearen Probleme treten beispielsweise bei der Abschätzung von Euler-Winkeln oder bei der Verwendung der robusteren L_1-Norm auf. Dazu untersuchen wir die Anwendbarkeit stochastischer Optimierungsverfahren aus der CMAES-Familie auf die Modellierung des geomagnetischen Feldes des Erdkerns. Es werden sowohl die Grundlagen der Kernfeldmodellierung und deren Parametrisierung anhand einiger Beispiele aus der Literatur besprochen, als auch die theoretischen Hintergründe der stochastischen Verfahren gegeben. Ein CMAES-Algorithmus wurde erfolgreich angewendet, um Daten der Swarm-Satellitenmission zu invertieren und daraus das Magnetfeldmodell EvoMag abzuleiten. EvoMag zeigt gute Übereinstimmung mit etablierten Modellen, sowie mit Observatoriumsdaten aus Niemegk. Wir thematisieren einige beobachtete Schwierigkeiten und präsentieren und diskutieren die Ergebnisse unserer Modellierung. N2 - Geomagnetic field modeling using spherical harmonics requires the inversion for hundreds to thousands of parameters. This large-scale problem can always be formulated as an optimization problem, where a global minimum of a certain cost function has to be calculated. A variety of approaches is known in order to solve this inverse problem, e.g. derivative-based methods or least-squares methods and their variants. Each of these methods has its own advantages and disadvantages, which affect for example the applicability to non-differentiable functions or the runtime of the corresponding algorithm. In this work, we pursue the goal to find an algorithm which is faster than the established methods and which is applicable to non-linear problems. Such non-linear problems occur for example when estimating Euler angles or when the more robust L_1 norm is applied. Therefore, we will investigate the usability of stochastic optimization methods from the CMAES family for modeling the geomagnetic field of Earth's core. On one hand, basics of core field modeling and their parameterization are discussed using some examples from the literature. On the other hand, the theoretical background of the stochastic methods are provided. A specific CMAES algorithm was successfully applied in order to invert data of the Swarm satellite mission and to derive the core field model EvoMag. The EvoMag model agrees well with established models and observatory data from Niemegk. Finally, we present some observed difficulties and discuss the results of our model. T2 - Stochastische Inversion für Kernfeldmodellierung mit Satellitendaten KW - Geomagnetismus KW - Kernfeldmodellierung KW - Optimierung KW - Evolutionsstrategien KW - Inverse Probleme KW - Geomagnetism KW - Core Field Modeling KW - Optimization KW - Evolution Strategies KW - Inverse Problems Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-498072 ER - TY - CHAP A1 - Geske, Ulrich A1 - Wolf, Armin T1 - Preface N2 - The workshops on (constraint) logic programming (WLP) are the annual meeting of the Society of Logic Programming (GLP e.V.) and bring together researchers interested in logic programming, constraint programming, and related areas like databases, artificial intelligence and operations research. In this decade, previous workshops took place in Dresden (2008), Würzburg (2007), Vienna (2006), Ulm (2005), Potsdam (2004), Dresden (2002), Kiel (2001), and Würzburg (2000). Contributions to workshops deal with all theoretical, experimental, and application aspects of constraint programming (CP) and logic programming (LP), including foundations of constraint/ logic programming. Some of the special topics are constraint solving and optimization, extensions of functional logic programming, deductive databases, data mining, nonmonotonic reasoning, , interaction of CP/LP with other formalisms like agents, XML, JAVA, program analysis, program transformation, program verification, meta programming, parallelism and concurrency, answer set programming, implementation and software techniques (e.g., types, modularity, design patterns), applications (e.g., in production, environment, education, internet), constraint/logic programming for semantic web systems and applications, reasoning on the semantic web, data modelling for the web, semistructured data, and web query languages. KW - Logic Programming KW - Constraint Solving KW - Logics KW - Deduction KW - Planing KW - Optimization Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-41401 ER - TY - CHAP ED - Geske, Ulrich ED - Wolf, Armin T1 - Proceedings of the 23rd Workshop on (Constraint) Logic Programming 2009 N2 - The workshops on (constraint) logic programming (WLP) are the annual meeting of the Society of Logic Programming (GLP e.V.) and bring together researchers interested in logic programming, constraint programming, and related areas like databases, artificial intelligence and operations research. The 23rd WLP was held in Potsdam at September 15 – 16, 2009. The topics of the presentations of WLP2009 were grouped into the major areas: Databases, Answer Set Programming, Theory and Practice of Logic Programming as well as Constraints and Constraint Handling Rules. KW - Logic Programming KW - Constraint Solving KW - Logics KW - Deduction KW - Planing KW - Optimization Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-37977 SN - 978-3-86956-026-7 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -