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Tropical Lake Sentani in the Indonesian Province Papua consists of four separate basins and is surrounded by a catchment with a very diverse geology. We characterized the surface sediment (upper 5 cm) of the lake's four sub-basins based on multivariate statistical analyses (principal component analysis, hierarchical clustering) of major element compositions obtained by X-ray fluorescence scanning. Three types of sediment are identified based on distinct compositional differences between rivers, shallow/proximal and deep/distal lake sediments. The different sediment types are mainly characterized by the correlation of elements associated with redox processes (S, Mn, Fe), carbonates (Ca), and detrital input (Ti, Al, Si, K) derived by river discharge. The relatively coarse-grained river sediments mainly derive form the mafic catchment geology and contribution of the limestone catchment geology is only limited. Correlation of redox sensitive and detrital elements are used to reveal oxidation conditions, and indicate oxic conditions in river samples and reducing conditions for lake sediments. Organic carbon (TOC) generally correlates with redox sensitive elements, although a correlation between TOC and individual elements change strongly between the three sediment types. Pyrite is the quantitatively dominant reduced sulfur mineral, monosulfides only reach appreciable concentrations in samples from rivers draining mafic and ultramafic catchments. Our study shows large spatial heterogeneity within the lake's sub-basins that is mainly caused by catchment geology and topography, river runoff as well as the bathymetry and the depth of the oxycline. We show that knowledge about lateral heterogeneity is crucial for understanding the geochemical and sedimentological variations recorded by these sediments. The highly variable conditions make Lake Sentani a natural laboratory, with its different sub-basins representing different depositional environments under identical tropical climate conditions.
Understanding the recombination dynamics of organic and perovskite solar cells has been a crucial prerequisite in the steadily increasing performance of these promising new types of photovoltaics. Surface recombination in particular has turned out to be one of the last remaining roadblocks, which specifically reduces the open circuit voltage. In this study, the relationship between the rate of surface recombination and the density of charge carriers is analyzed, revealing a cubic dependence between these two parameters. This hypothesis is then tested and verified with the recombination dynamics of an organic solar cell known to exhibit significant surface recombination and a high energy proton irradiated CH3NH3PbI3 pemvskite solar cell during white light illumination. Incidentally, these results can also explain recombination orders exceeding the commonly known threshold for bimolecular recombination that have been observed in some studies without the need for a charge carrier dependent bimolecular recombination coefficient.
Estimation-of-distribution algorithms (EDAs) are randomized search heuristics that create a probabilistic model of the solution space, which is updated iteratively, based on the quality of the solutions sampled according to the model. As previous works show, this iteration-based perspective can lead to erratic updates of the model, in particular, to bit-frequencies approaching a random boundary value. In order to overcome this problem, we propose a new EDA based on the classic compact genetic algorithm (cGA) that takes into account a longer history of samples and updates its model only with respect to information which it classifies as statistically significant. We prove that this significance-based cGA (sig-cGA) optimizes the commonly regarded benchmark functions OneMax (OM), LeadingOnes, and BinVal all in quasilinear time, a result shown for no other EDA or evolutionary algorithm so far. For the recently proposed stable compact genetic algorithm-an EDA that tries to prevent erratic model updates by imposing a bias to the uniformly distributed model-we prove that it optimizes OM only in a time exponential in its hypothetical population size. Similarly, we show that the convex search algorithm cannot optimize OM in polynomial time.
Based on an analysis of continuous monitoring of farm animal behavior in the region of the 2016 M6.6 Norcia earthquake in Italy, Wikelski et al., 2020; (Seismol Res Lett, 89, 2020, 1238) conclude that animal activity can be anticipated with subsequent seismic activity and that this finding might help to design a "short-term earthquake forecasting method." We show that this result is based on an incomplete analysis and misleading interpretations. Applying state-of-the-art methods of statistics, we demonstrate that the proposed anticipatory patterns cannot be distinguished from random patterns, and consequently, the observed anomalies in animal activity do not have any forecasting power.
Brownian motion and viscoelastic anomalous diffusion in homogeneous environments are intrinsically Gaussian processes. In a growing number of systems, however, non-Gaussian displacement distributions of these processes are being reported. The physical cause of the non-Gaussianity is typically seen in different forms of disorder. These include, for instance, imperfect "ensembles" of tracer particles, the presence of local variations of the tracer mobility in heteroegenous environments, or cases in which the speed or persistence of moving nematodes or cells are distributed. From a theoretical point of view stochastic descriptions based on distributed ("superstatistical") transport coefficients as well as time-dependent generalisations based on stochastic transport parameters with built-in finite correlation time are invoked. After a brief review of the history of Brownian motion and the famed Gaussian displacement distribution, we here provide a brief introduction to the phenomenon of non-Gaussianity and the stochastic modelling in terms of superstatistical and diffusing-diffusivity approaches.
Autour de 1990 en France et de 2005 en Allemagne, deux nouvelles catégories sont introduites dans le champ de la statistique de la population. Toutes deux, « immigré » et « Person mit Migrationshintergrund », font appel au registre de la migration pour qualifier un groupe de population. Notre analyse montre que ces deux événements sont révélateurs d’un changement de signification des catégorisations statistiques de la migration dans les deux pays, de la description de la mobilité vers l’observation de l’altérité de la population, changement lié au contexte de la politique publique dite d’« intégration » qui se développe en France et en Allemagne dans les années 1990-2000. La thèse interroge ainsi la manière dont la statistique rend la migration socialement pertinente pour construire l’altérité. Pour pouvoir comprendre le virage entrepris dans les nomenclatures statistiques et le resituer dans une perspective de longue durée, nous avons postulé qu’il fallait aller chercher dans l’histoire de la statistique ce qui avait tenu lieu de classification principale de la population, en lieu et place des nouvelles catégories inventées au tournant des XXe et XXIe siècles. Nous nous sommes donc interrogée sur la genèse et l’institutionnalisation des catégories de l’altérité et de la mobilité dans la période 1880-1914, alors que la France et l’Allemagne, à l’époque le Deutsches Kaiserreich, se constituent en États-nations et en empires coloniaux. Pour observer ces processus empiriquement, nous avons choisi de comparer les pratiques de catégorisation de l’altérité et la mobilité (1) en France et en Allemagne, (2) à deux périodes différentes, 1880-1914 et 1990-2010, et (3) dans le contexte métropolitain et colonial. L’analyse socio-historique comparée d’après la méthodologie de la comparaison en contexte a reposé sur une asymétrie assumée entre les deux périodes étudiées : tandis qu’il s’agissait de reconstruire la genèse des catégories « immigré » et « Person mit Migrationshintergrund » à deux moments distincts temporellement en France et en Allemagne, l’analyse de la période 1880-1914 a consisté à mettre au jour ruptures et continuités historiques des principes de classification sur l’ensemble de la période dans une perspective croisée. La démarche n’est ni chronologique ni rétrospective : elle contraste deux configurations historiques pour tenter d’identifier des ressemblances et des différences. Nos résultats montrent qu’entre 1880 et 1914, la catégorie de migration est majoritairement associée à un phénomène de mobilité dans les discours politiques et statistiques. À cette époque, la focale se porte sur l’émigration, redéfinie comme un déplacement géographique en dehors des frontières de la nation et de l’Empire. Le transport des « émigrants », catégorie de population qui nourrit le débat et les tableaux statistiques, fait l’objet des problématisations politiques. Les statistiques relatives à l’émigration comme mobilité étaient alors séparées de l’observation de la composition de la population, à travers le critère de la nationalité dans le contexte métropolitain et des schémas « raciaux » dans le contexte colonial. En 1990 en France et 2005 en Allemagne, le registre de la migration est mobilisé cette fois pour observer statistiquement la composition de la population. Nos résultats ont permis de mettre au jour trois principes de construction de l’altérité dans les deux pays et dans les deux périodes étudiées : un principe national, un principe colonial et un principe migratoire. La thèse développe ainsi une approche renouvelée des interactions entre observation statistique et politique publique, en testant empiriquement sur le terrain des statistiques relatives à la migration l’hypothèse de la « circularité du savoir et de l’action » mise au point par Alain Desrosières