TY - THES A1 - Malem-Shinitski, Noa T1 - Bayesian inference and modeling for point processes with applications from neuronal activity to scene viewing T1 - Bayessche Inferenz und Modellierung für Punktprozesse mit Anwendungen von neuronaler Aktivität bis Szenenbetrachtung N2 - Point processes are a common methodology to model sets of events. From earthquakes to social media posts, from the arrival times of neuronal spikes to the timing of crimes, from stock prices to disease spreading -- these phenomena can be reduced to the occurrences of events concentrated in points. Often, these events happen one after the other defining a time--series. Models of point processes can be used to deepen our understanding of such events and for classification and prediction. Such models include an underlying random process that generates the events. This work uses Bayesian methodology to infer the underlying generative process from observed data. Our contribution is twofold -- we develop new models and new inference methods for these processes. We propose a model that extends the family of point processes where the occurrence of an event depends on the previous events. This family is known as Hawkes processes. Whereas in most existing models of such processes, past events are assumed to have only an excitatory effect on future events, we focus on the newly developed nonlinear Hawkes process, where past events could have excitatory and inhibitory effects. After defining the model, we present its inference method and apply it to data from different fields, among others, to neuronal activity. The second model described in the thesis concerns a specific instance of point processes --- the decision process underlying human gaze control. This process results in a series of fixated locations in an image. We developed a new model to describe this process, motivated by the known Exploration--Exploitation dilemma. Alongside the model, we present a Bayesian inference algorithm to infer the model parameters. Remaining in the realm of human scene viewing, we identify the lack of best practices for Bayesian inference in this field. We survey four popular algorithms and compare their performances for parameter inference in two scan path models. The novel models and inference algorithms presented in this dissertation enrich the understanding of point process data and allow us to uncover meaningful insights. N2 - Punktprozesse sind eine gängige Methode zur Modellierung von Ereignismengen. Von Erdbeben bis zu Social-Media-Posts, von den neuronalen Spikes bis zum Zeitpunkt von Verbrechen, von Aktienkursen bis zur Ausbreitung von Krankheiten - diese Phänomene lassen sich auf das Auftreten von Ereignissen reduzieren, die in Punkten konzentriert sind. Häufig treten diese Ereignisse nacheinander auf und bilden eine Zeitreihe. Modelle von Punktprozessen können verwendet werden, um unser Verständnis solcher Ereignisse für Klassifizierung und Vorhersage zu vertiefen. Solche Modelle umfassen einen zugrunde liegenden Zufallsprozess, der die Ereignisse erzeugt. In dieser Arbeit wird die Bayes'sche Methodik verwendet, um den zugrunde liegenden generativen Prozess aus den beobachteten Daten abzuleiten. Wir leisten einen doppelten Beitrag: Wir entwickeln neue Modelle und neue Inferenzmethoden für diese Prozesse. Wir schlagen ein Modell vor, das die Familie der Punktprozesse erweitert, bei denen das Auftreten eines Ereignisses von den vorherigen Ereignissen abhängt. Diese Familie ist als Hawkes-Prozesse bekannt. Während in den meisten bestehenden Modellen solcher Prozesse davon ausgegangen wird, dass vergangene Ereignisse nur eine exzitatorische Wirkung auf zukünftige Ereignisse haben, konzentrieren wir uns auf den neu entwickelten nichtlinearen Hawkes-Prozess, bei dem vergangene Ereignisse exzitatorische und hemmende Wirkungen haben können. Nach der Definition des Modells stellen wir seine Inferenzmethode vor und wenden sie auf Daten aus verschiedenen Bereichen an, unter anderem auf die neuronale Aktivität. Das zweite Modell, das in dieser Arbeit beschrieben wird, betrifft einen speziellen Fall von Punktprozessen - den Entscheidungsprozess, der der menschlichen Blicksteuerung zugrunde liegt. Dieser Prozess führt zu einer Reihe von fixierten Positionen in einem Bild. Wir haben ein neues Modell entwickelt, um diesen Prozess zu beschreiben, motiviert durch das bekannte Exploration-Exploitation-Dilemma. Neben dem Modell stellen wir einen Bayes'schen Inferenzalgorithmus vor, um die Modellparameter abzuleiten. Wir bleiben auf dem Gebiet der menschlichen Szenenbetrachtung und stellen fest, dass es in diesem Bereich keine bewährten Verfahren für die Bayes'sche Inferenz gibt. Wir geben einen Überblick über vier gängige Algorithmen und vergleichen ihre Leistungen bei der Ableitung von Parametern für zwei Scanpfadmodelle. Die in dieser Dissertation vorgestellten neuen Modelle und Inferenzalgorithmen bereichern das Verständnis von Punktprozessdaten und ermöglichen es uns, sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. KW - Bayesian inference KW - point process KW - statistical machine learning KW - sampling KW - modeling KW - Bayessche Inferenz KW - Modellierung KW - Punktprozess KW - Stichprobenentnahme aus einem statistischen Modell KW - statistisches maschinelles Lernen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-614952 ER - TY - THES A1 - Jankowski, £ukasz T1 - Modelling and simulation of light propagation in non-aged and aged step-index polymer optical fibres N2 - Kunststofflichtwellenleiter (POFs) stellen ein verhältnismäßig neues Medium zur optische Datenkommunikation über kurzen Strecken dar. Während ihrer Einsatzdauer unterliegen POFs unterschiedlichen Arten von Umweltbeanspruchungen, hauptsächlich durch hohe Temperatur, hohe Feuchtigkeit und mechanischen Belastungen. Zahlreiche experimentelle Forschungen beschäftigten sich mit der standardisierten Prüfung der Zuverlässigkeit von im Handel erhältlichen Fasern. Jedoch gab es bisher wenig Erfolg bei der Bemühung, zwei grundlegende optische Erscheinungen, Absorption und Streuung, die die Lichtausbreitung in Fasern stark beeinflussen, zu verstehen und praktisch zu modellieren: Diese beiden Effekte beschreiben nicht nur die Qualität neuer Fasern, sondern sie werden auch stark durch die Alterungsprozess beeinflusst. Der Hauptzweck dieser Doktorarbeit war es, ein praktisch verwendbares und theoretisch gut fundiertes Modell der Lichtausbreitung in nicht gealterten und gealterten POFs zu entwickeln und es durch optische Experimente zu verifizieren. Dabei wurden anwendungsorientierte Aspekte mit theoretischer POF-Modellierung kombiniert. Die Arbeit enthält die erste bekannte Anwendung der Wellenanalyse zur Untersuchung der winkelabhängigen Eigenschaften der Streuung in Lichtwellenleitern. Für die praktischen Experimente wurden mehrere POF-Proben unterschiedlicher Hersteller künstlich gealtert, indem sie bis 4500 Stunden bei 100 °C gelagert wurden (ohne Feuchtekontrolle). Die Parameter der jeweiligen Simulationen wurden mittels einer systematischen Optimierung an die gemessen optischen Eigenschaften der gealterten Proben angeglichen. Die Resultate deuten an, dass der Übertragungsverlust der gealterten Fasern in den ersten Tagen und Wochen der Alterung am stärksten durch eine wesentliche physikalische Verschlechterung der Kern-Mantel-Grenzfläche verursacht wird. Chemische Effekte des Alterungsprozesses scheinen im Faserkernmaterial zuerst nach einigen Monaten aufzutreten. N2 - This thesis discusses theoretical and practical aspects of modelling of light propagation in non-aged and aged step-index polymer optical fibres (POFs). Special attention has been paid in describing optical characteristics of non-ideal fibres, scattering and attenuation, and in combining application-oriented and theoretical approaches. The precedence has been given to practical issues, but much effort has been also spent on the theoretical analysis of basic mechanisms governing light propagation in cylindrical waveguides. As a result a practically usable general POF model based on the raytracing approach has been developed and implemented. A systematic numerical optimisation of its parameters has been performed to obtain the best fit between simulated and measured optical characteristics of numerous non-aged and aged fibre samples. The model was verified by providing good agreement, especially for the non-aged fibres. The relations found between aging time and optimal values of model parameters contribute to a better understanding of the aging mechanisms of POFs. T2 - Modelling and simulation of light propagation in non-aged and aged step-index polymer optical fibres KW - Modellierung KW - Lichtwellenleiter KW - Kunststofflichtwellenleiter KW - optische Fasern KW - POF KW - Streuung KW - Temperatur KW - Alterung KW - modelling optical fibres waveguides pof scattering temperature aging ageing Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001649 ER -