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A1  - Riviere, A.
A1  - Rivoire, S.
A1  - Rob, L.
A1  - Roeser, U.
A1  - Rohlfs, R.
A1  - Rojas, G.
A1  - Romano, Patrizia
A1  - Romaszkan, W.
A1  - Romero, G. E.
A1  - Rosen, S.
A1  - Lees, S. Rosier
A1  - Ross, D.
A1  - Rouaix, G.
A1  - Rousselle, J.
A1  - Rousselle, S.
A1  - Rovero, A. C.
A1  - Roy, F.
A1  - Royer, S.
A1  - Rudak, B.
A1  - Rulten, C.
A1  - Rupinski, M.
A1  - Russo, F.
A1  - Ryde, F.
A1  - Sacco, B.
A1  - Saemann, E. O.
A1  - Saggion, A.
A1  - Safiakian, V.
A1  - Saito, K.
A1  - Saito, T.
A1  - Saito, Y.
A1  - Sakaki, N.
A1  - Sakonaka, R.
A1  - Salini, A.
A1  - Sanchez, F.
A1  - Sanchez-Conde, M.
A1  - Sandoval, A.
A1  - Sandaker, H.
A1  - Sant'Ambrogio, E.
A1  - Santangelo, A.
A1  - Santos, E. M.
A1  - Sanuy, A.
A1  - Sapozhnikov, L.
A1  - Sarkar, S.
A1  - Sartore, N.
A1  - Sasaki, H.
A1  - Satalecka, K.
A1  - Sawada, M.
A1  - Scalzotto, V.
A1  - Scapin, V.
A1  - Scarcioffolo, M.
A1  - Schafer, J.
A1  - Schanz, T.
A1  - Schlenstedt, S.
A1  - Schlickeiser, R.
A1  - Schmidt, T.
A1  - Schmoll, J.
A1  - Schovanek, P.
A1  - Schroedter, M.
A1  - Schultz, C.
A1  - Schultze, J.
A1  - Schulz, A.
A1  - Schure, K.
A1  - Schwab, T.
A1  - Schwanke, U.
A1  - Schwarz, J.
A1  - Schwarzburg, S.
A1  - Schweizer, T.
A1  - Schwemmer, S.
A1  - Segreto, A.
A1  - Seiradakis, J. -H.
A1  - Sembroski, G. H.
A1  - Seweryn, K.
A1  - Sharma, M.
A1  - Shayduk, M.
A1  - Shellard, R. C.
A1  - Shi, J.
A1  - Shibata, T.
A1  - Shibuya, A.
A1  - Shum, E.
A1  - Sidoli, L.
A1  - Sidz, M.
A1  - Sieiro, J.
A1  - Sikora, M.
A1  - Silk, J.
A1  - Sillanpaa, A.
A1  - Singh, B. B.
A1  - Sitarek, J.
A1  - Skole, C.
A1  - Smareglia, R.
A1  - Smith, A.
A1  - Smith, D.
A1  - Smith, J.
A1  - Smith, N.
A1  - Sobczynska, D.
A1  - Sol, H.
A1  - Sottile, G.
A1  - Sowinski, M.
A1  - Spanier, F.
A1  - Spiga, D.
A1  - Spyrou, S.
A1  - Stamatescu, V.
A1  - Stamerra, A.
A1  - Starling, R.
A1  - Stawarz, L.
A1  - Steenkamp, R.
A1  - Stegmann, Christian
A1  - Steiner, S.
A1  - Stergioulas, N.
A1  - Sternberger, R.
A1  - Sterzel, M.
A1  - Stinzing, F.
A1  - Stodulski, M.
A1  - Straumann, U.
A1  - Strazzeri, E.
A1  - Stringhetti, L.
A1  - Suarez, A.
A1  - Suchenek, M.
A1  - Sugawara, R.
A1  - Sulanke, K. -H.
A1  - Sun, S.
A1  - Supanitsky, A. D.
A1  - Suric, T.
A1  - Sutcliffe, P.
A1  - Sykes, J.
A1  - Szanecki, M.
A1  - Szepieniec, T.
A1  - Szostek, A.
A1  - Tagliaferri, G.
A1  - Tajima, H.
A1  - Takahashi, H.
A1  - Takahashi, K.
A1  - Takalo, L.
A1  - Takami, H.
A1  - Talbot, C.
A1  - Tammi, J.
A1  - Tanaka, M.
A1  - Tanaka, S.
A1  - Tasan, J.
A1  - Tavani, M.
A1  - Tavernet, J. -P.
A1  - Tejedor, L. A.
A1  - Telezhinsky, Igor O.
A1  - Temnikov, P.
A1  - Tenzer, C.
A1  - Terada, Y.
A1  - Terrier, R.
A1  - Teshima, M.
A1  - Testa, V.
A1  - Tezier, D.
A1  - Thuermann, D.
A1  - Tibaldo, L.
A1  - Tibolla, O.
A1  - Tiengo, A.
A1  - Tluczykont, M.
A1  - Todero Peixoto, C. J.
A1  - Tokanai, F.
A1  - Tokarz, M.
A1  - Toma, K.
A1  - Torii, K.
A1  - Tornikoski, M.
A1  - Torres, D. F.
A1  - Torres, M.
A1  - Tosti, G.
A1  - Totani, T.
A1  - Toussenel, C.
A1  - Tovmassian, G.
A1  - Travnicek, P.
A1  - Trifoglio, M.
A1  - Troyano, I.
A1  - Tsinganos, K.
A1  - Ueno, H.
A1  - Umehara, K.
A1  - Upadhya, S. S.
A1  - Usher, T.
A1  - Uslenghi, M.
A1  - Valdes-Galicia, J. F.
A1  - Vallania, P.
A1  - Vallejo, G.
A1  - van Driel, W.
A1  - van Eldik, C.
A1  - Vandenbrouke, J.
A1  - Vanderwalt, J.
A1  - Vankov, H.
A1  - Vasileiadis, G.
A1  - Vassiliev, V.
A1  - Veberic, D.
A1  - Vegas, I.
A1  - Vercellone, S.
A1  - Vergani, S.
A1  - Veyssiere, C.
A1  - Vialle, J. P.
A1  - Viana, A.
A1  - Videla, M.
A1  - Vincent, P.
A1  - Vincent, S.
A1  - Vink, J.
A1  - Vlahakis, N.
A1  - Vlahos, L.
A1  - Vogler, P.
A1  - Vollhardt, A.
A1  - von Gunten, H. P.
A1  - Vorobiov, S.
A1  - Vuerli, C.
A1  - Waegebaert, V.
A1  - Wagner, R.
A1  - Wagner, R. G.
A1  - Wagner, S.
A1  - Wakely, S. P.
A1  - Walter, R.
A1  - Walther, T.
A1  - Warda, K.
A1  - Warwick, R.
A1  - Wawer, P.
A1  - Wawrzaszek, R.
A1  - Webb, N.
A1  - Wegner, P.
A1  - Weinstein, A.
A1  - Weitzel, Q.
A1  - Welsing, R.
A1  - Werner, M.
A1  - Wetteskind, H.
A1  - White, R.
A1  - Wierzcholska, A.
A1  - Wiesand, S.
A1  - Wilkinson, M.
A1  - Williams, D. A.
A1  - Willingale, R.
A1  - Winiarski, K.
A1  - Wischnewski, R.
A1  - Wisniewski, L.
A1  - Wood, M.
A1  - Woernlein, A.
A1  - Xiong, Q.
A1  - Yadav, K. K.
A1  - Yamamoto, H.
A1  - Yamamoto, T.
A1  - Yamazaki, R.
A1  - Yanagita, S.
A1  - Yebras, J. M.
A1  - Yelos, D.
A1  - Yoshida, A.
A1  - Yoshida, T.
A1  - Yoshikoshi, T.
A1  - Zabalza, V.
A1  - Zacharias, M.
A1  - Zajczyk, A.
A1  - Zanin, R.
A1  - Zdziarski, A.
A1  - Zech, Alraune
A1  - Zhao, A.
A1  - Zhou, X.
A1  - Zietara, K.
A1  - Ziolkowski, J.
A1  - Ziolkowski, P.
A1  - Zitelli, V.
A1  - Zurbach, C.
A1  - Zychowski, P.
T1  - Introducing the CTA concept
T2  - Astroparticle physics
N2  - The Cherenkov Telescope Array (CTA) is a new observatory for very high-energy (VHE) gamma rays. CTA has ambitions science goals, for which it is necessary to achieve full-sky coverage, to improve the sensitivity by about an order of magnitude, to span about four decades of energy, from a few tens of GeV to above 100 TeV with enhanced angular and energy resolutions over existing VHE gamma-ray observatories. An international collaboration has formed with more than 1000 members from 27 countries in Europe, Asia, Africa and North and South America. In 2010 the CTA Consortium completed a Design Study and started a three-year Preparatory Phase which leads to production readiness of CTA in 2014. In this paper we introduce the science goals and the concept of CTA, and provide an overview of the project.
KW  - TeV gamma-ray astronomy
KW  - Air showers
KW  - Cherenkov Telescopes
Y1  - 2013
U6  - https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2013.01.007
SN  - 0927-6505
SN  - 1873-2852
VL  - 43
IS  - 2
SP  - 3
EP  - 18
PB  - Elsevier
CY  - Amsterdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Wessel, Niels
A1  - Konvicka, Jan
A1  - Weidermann, Frank
A1  - Nestmann, S.
A1  - Neugebauer, R.
A1  - Schwarz, U.
A1  - Wessel, A.
A1  - Kurths, Jürgen
T1  - Predicting thermal displacements in modular tool systems
N2  - In the last decade, there has been an increasing interest in compensating thermally induced errors to improve the manufacturing accuracy of modular tool systems. These modular tool systems are interfaces between spindle and workpiece and consist of several complicatedly formed parts. Their thermal behavior is dominated by nonlinearities, delay and hysteresis effects even in tools with simpler geometry and it is difficult to describe it theoretically. Due to the dominant nonlinear nature of this behavior the so far used linear regression between the temperatures and the displacements is insufficient. Therefore, in this study we test the hypothesis whether we can reliably predict such thermal displacements via nonlinear temperature-displacement regression functions. These functions are estimated firstly from learning measurements using the alternating conditional expectation (ACE) algorithm and then tested on independent data sets. First, we analyze data that were generated by a finite element spindle model. We find that our approach is a powerful tool to describe the relation between temperatures and displacements for simulated data. Next, we analyze the temperature-displacement relationship in a silent real experimental setup, where the tool system is thermally forced. Again, the ACE-algorithm is powerful to estimate the deformation with high precision. The corresponding errors obtained by using the nonlinear regression approach are 10-fold lower in comparison to multiple linear regression analysis. Finally, we investigate the thermal behavior of a modular tool system in a working milling machine and get again promising results. The thermally inducedaccuracy using this nonlinear regression analysis. Therefore, this approach seems to be very useful for the development of new modular tool systems. errors can be estimated with 1-2 micrometer
Y1  - 2004
SN  - 1054-1500
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Spahn, Frank
A1  - Krivov, Alexander V.
A1  - Sremcevic, Miodrag
A1  - Schwarz, U.
A1  - Kurths, Jürgen
T1  - Stochastic forces in circumplanetary dust dynamics
N2  - Charged dust grains in circumplanetary environments experience, beyond various deterministic forces, also stochastic perturbations caused, by fluctuations of the magnetic field, the charge of the grains, by chaotic rotation of aspherical grains, etc. Here we investigate the dynamics of a dust population in a circular orbit around a planet which is perturbed by a stochastic planetary magnetic field B', modeled by an isotropically Gaussian white noise. The resulting perturbation equations give rise to a modified diffusion of the inclinations i and eccentricities e. The diffusion coefficient is found to be D proportional to w^2 O /n^2 , where the gyrofrequency, the Kepler frequency, and the synodic frequency are denoted by w , O, and n, respectively. This behavior has been checked against numerical simulations. We have chosen dust grains (1 m in radius) ejected from Jupiter's satellite Europa in circular equatorial orbits around Jupiter and integrated numerically their trajectories over their typical lifetimes (100 years). The particles were exposed to a Gaussian fluctuating magnetic field B' with the same statistical properties as in the analytical treatment. These simulations have confirmed the analytical results. The theoretical studies showed the statistical properties of B' to be of decisive importance. To estimate them, we analyzed the magnetic field data obtained by the Galileo spacecraft magnetometer at Jupiter and found almost Gaussian fluctuations of about 5% of the mean field and exponentially decaying correlations. This results in a diffusion of orbital inclinations and eccentricities of the dust grains of about ten percent over the lifetime of the particles. For smaller dusty motes or for close-in particles (e.g., in Jovian gossamer rings) stochastics might well dominate the dynamics.
Y1  - 2003
UR  - http://www.agu.org/pubs/current/je/
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Sitz, Andre
A1  - Schwarz, Udo
A1  - Kurths, Jürgen
A1  - Voss, Henning U.
T1  - Estimation of parameters and unobserved components for nonlinear systems from noisy time series
N2  - We study the problem of simultaneous estimation of parameters and unobserved states from noisy data of nonlinear time-continuous systems, including the case of additive stochastic forcing. We propose a solution by adapting the recently developed statistical method of unscented Kalman filtering to this problem. Due to its recursive and derivative-free structure, this method minimizes the cost function in a computationally efficient and robust way. It is found that parameters as well as unobserved components can be estimated with high accuracy, including confidence bands, from heavily noise-corrupted data.
Y1  - 2002
UR  - http://pre.aps.org/
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Schwarz, D.
A1  - Kissele, P.
A1  - Pfeil, Wolfgang
A1  - Pisch, S.
A1  - Bornscheuer, U.
A1  - Schmid, Rolf D.
T1  - Evidence that nonbilayer phase probensity of the membrane is important for thr side chain cleavage of cytochrome P450SCC (CYP11A1)
Y1  - 1997
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Voss, Henning U.
A1  - Kurths, Jürgen
A1  - Schwarz, Udo
T1  - Reconstruction of grand minima of solar activity from radiocarbon data : linear and nonlinear signal analysis
N2  - Using a special technique of data analysis, we have found out 34 grand minima of solar activity in a 7,700 years long C14 record. The method used rests on a proper filtering of the C14 record and the extrapolation of verifiable results for the later history back in time. Additionally, we have applied a method of nonlinear dynamics, the recurrence rate, to back up the results. Our findings are not contradictory to the record of grand minima by Eddy, but constitute a considerable extension. Hence, it has become possible to look closer at the validity of models. This way, we have tested esp. the model of Barnes et al. There are hints for that the grand minima might solely be driven by the 209--year period found in the C14 record.
Y1  - 1996
UR  - http://www.agnld.uni-potsdam.de/~shw/Paper/vks.ps.gz
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Voss, Henning U.
A1  - Kurths, Jürgen
A1  - Schwarz, Udo
T1  - Reconstruction of grand minima of solar activity from radiocarbon data : linear and nonlinear signal analysis
T3  - Preprint NLD
Y1  - 1996
VL  - 28
PB  - Univ.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Feudel, Ulrike
A1  - Jansen, Wolfgang
A1  - Kurths, Jürgen
A1  - Schwarz, Udo
A1  - Voss, Henning U.
T1  - Solar variability : simple models and proxy data
Y1  - 1997
SN  - 4-274-90187-4
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Timmer, Jens
A1  - Schwarz, Udo
A1  - Voss, Henning U.
A1  - Wardinski, Ingo
A1  - Belloni, Tomaso
A1  - Hasinger, Günther
A1  - VanDerKlis, Michael
A1  - Kurths, Jürgen
T1  - Linear and Nonlinear Time Series Analysis of the Black Hole Candidate Cygnus X-1
N2  - We analyze the variability in the x-ray lightcurves of the black hole candidate Cygnus X-1 by linear and nonlinear time series analysis methods. While a linear model describes the overall second order properties of the observed data well, surrogate data analysis reveals a significant deviation from linearity. We discuss the relation between shot noise models usually applied to analyze these data and linear stochastic autoregressive models. We debate statistical and interpretational issues of surrogate data testing for the present context. Finally, we suggest a combination of tools from linear and nonlinear time series analysis methods as a procedure to test the predictions of astrophysical models on observed data.
Y1  - 2000
UR  - http://pre.aps.org/
ER  -