mycoreobjectrosdok_disshab_0000003116rosdok_disshab_0000003116rosdokdisshabrosdok_derivate_00002189252024-02-12T11:00:01.863Z2024-02-07T13:15:20.724ZMCRJANITOReditorFGpublished1rosdok_derivate_0000218925truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id000045331880223775Oau2024-02-072024-02-07T13:21:50ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.8 [SCM: "0dd72eb2002cd5e1d4341cacf34e92f44f7894b4" "v2.8" "2023-10-12T16:45:19+0200"] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftComputational challenges in many-particle simulations of extreme matterA profound understanding of warm dense matter properties is essential to unraveling the mysteries of planetary and stellar formation, evolution, and interior structure, as well as establishing inertial confinement fusion as a potential energy source. This thesis employs modern machine-learning approaches to leverage the capabilities of new laser and X-ray facilities. In the context of scattering experiments, the dynamic structure factor of the ions and electrons is employed to connect density functional theory simulations with scattering experiments on different energy scales.Ein tiefgreifendes Verständnis der Eigenschaften warmer dichter Materie ist wichtig, um die Geheimnisse der Planeten- und Sternentstehung sowie Evolution zu enträtseln und die Trägheitsfusion als potenzielle Energiequelle zu etablieren. In dieser Arbeit werden moderne Ansätze des maschinellen Lernens angewandt, um die Möglichkeiten neuer Laser- und Röntgenanlagen zu nutzen. Im Zusammenhang mit Streuexperimenten wird der dynamische Strukturfaktor der Ionen und Elektronen verwendet, um Dichtefunktionaltheorie-Simulationen mit Streuexperimenten auf verschiedenen Energieskalen zu verbinden.Maximilian TobiasSchörner1995 -VerfasserInaut13172579950000-0001-7925-8917RonaldRedmer1958 -AkademischeR BetreuerIndgs136161324Universität RostockSiegfriedGlenzer1966 -AkademischeR BetreuerIndgs172759005Stanford UniversitySandroScandoloAkademischeR BetreuerIndgsInternational Centre for Theoretical PhysicsThomasTschentscherAkademischeR BetreuerIndgsEuropean XFEL38329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg2147083-2Universität Rostock. 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This thesis employs modern machine-learning approaches to leverage the capabilities of new laser and X-ray facilities. In the context of scattering experiments, the dynamic structure factor of the ions and electrons is employed to connect density functional theory simulations with scattering experiments on different energy scales.Ein tiefgreifendes Verständnis der Eigenschaften warmer dichter Materie ist wichtig, um die Geheimnisse der Planeten- und Sternentstehung sowie Evolution zu enträtseln und die Trägheitsfusion als potenzielle Energiequelle zu etablieren. In dieser Arbeit werden moderne Ansätze des maschinellen Lernens angewandt, um die Möglichkeiten neuer Laser- und Röntgenanlagen zu nutzen. Im Zusammenhang mit Streuexperimenten wird der dynamische Strukturfaktor der Ionen und Elektronen verwendet, um Dichtefunktionaltheorie-Simulationen mit Streuexperimenten auf verschiedenen Energieskalen zu verbinden.20232023Enthält ZeitschriftenartikelRonald Redmer (Universität Rostock) ; Siegfried Glenzer (Stanford University) ; Sandro Scandolo (International Centre for Theoretical Physics) ; Thomas Tschentscher (European XFEL)[{"name":"Redmer, Ronald","affil":"Universität Rostock"},{"name":"Glenzer, Siegfried","affil":"Stanford University"},{"name":"Scandolo, Sandro","affil":"International Centre for Theoretical Physics"},{"name":"Tschentscher, Thomas","affil":"European XFEL"}]vorgelegt von Maximilian Tobias Schörnerepub.dissertation1 Schoerner_Dissertation_2024.pdf 28883772 9041aa400e9d03969453b2b770e63d4e rosdok/id000045331880223775Oau2024-02-072024-02-07T13:21:50ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.8 [SCM: "0dd72eb2002cd5e1d4341cacf34e92f44f7894b4" "v2.8" "2023-10-12T16:45:19+0200"] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftComputational challenges in many-particle simulations of extreme matterA profound understanding of warm dense matter properties is essential to unraveling the mysteries of planetary and stellar formation, evolution, and interior structure, as well as establishing inertial confinement fusion as a potential energy source. This thesis employs modern machine-learning approaches to leverage the capabilities of new laser and X-ray facilities. In the context of scattering experiments, the dynamic structure factor of the ions and electrons is employed to connect density functional theory simulations with scattering experiments on different energy scales.Ein tiefgreifendes Verständnis der Eigenschaften warmer dichter Materie ist wichtig, um die Geheimnisse der Planeten- und Sternentstehung sowie Evolution zu enträtseln und die Trägheitsfusion als potenzielle Energiequelle zu etablieren. In dieser Arbeit werden moderne Ansätze des maschinellen Lernens angewandt, um die Möglichkeiten neuer Laser- und Röntgenanlagen zu nutzen. 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