Search

A superconducting nanowire single-photon detector (SNSPD) is an emerging, and today commercially available technology, for photon-counting and quantum cryptography. Yet, the photon detection event is not fully understood and current modeling efforts require substantial computational resources which motivates studies of simpler models. This thesis introduces a model for vortex dynamics in thin-layered superconductors, such as SNSPDs, using a simplified approach, which leads to a 2D Coulomb gas model where the vortices are modeled as electrostatic charges. The model is carefully constructed from the method of images to describe a wire with open boundary conditions and an applied supercurrent. Subsequently, equilibrium and non-equilibrium properties are sampled with the Metropolis-Hastings algorithm and further analyzed and discussed. The suggested model is shown to be effective and successfully reproduces expected SNSPD behavior; most importantly critical behavior and voltage pulses which are directly measured during detection events. In conclusion, a 2D Coulomb gas model can be a preferred alternative for modeling vortex dynamics in SNSPDs at a small computational cost, motivating further development and studies., Supraledande nanotråd-enfotondetektorer (SNSPD:er) är en framväxande och idag kommersiellt tillgänglig teknologi som används för räknande av fotoner samt inom kvantkryptografi. Ändå är fotondetektionshändelsen inte helt förstådd och de nuvarande modelleringar kräver substantiell datorkraft vilket motiverar studier av enklare modeller. Det här examensarbetet introducerar en model för vortexdynamik i tunnskiktade supraledare såsom SNSPD:er genom ett förenklat tillvägagångssätt som leder till en 2D Coulombgas-modell där ett vortex modelleras som en elektrisk laddning. Modellen är noggrant konstruerad med öppna randvillkor och den så kallade frysta spegelbildsmetoden samt en pålagd superström. Då samlas mätvärden in på jämvikts- samt icke-jämviktsegenskaper hos systemet som vidare analyseras, jämförs och diskuteras. Den föreslagna modellen visas vara effektiv och reproducerar framgångsrikt förväntat beteende hos SNSPD:er; framför allt kritiskt beteende och spänningstoppar som direkt uppmäts i en fysisk detektionshändelse. Sammanfattningsvis, kan en 2D Coulombgas-modell vara ett föredraget alternativ för att modellera vortexdynamik hos SNSPD:er för en liten beräkningskostnad, vilket motiverar fler studier av detta.

Ljudigenkänning möjliggörs genom spektralanalys, som beräknas av den snabba fouriertransformen (FFT), och har under senare år nått stora genombrott i samband med ökningen av datorprestanda och artificiell intelligens. Tekniken är nu allmänt förekommande, i synnerhet inom bioakustik för identifiering av djurarter, en viktig del av miljöövervakning. Det är fortfarande ett växande vetenskapsområde och särskilt igenkänning av fågelsång som återstår som en svårlöst utmaning. Även de främsta algoritmer i området är långt ifrån felfria. I detta kandidatexamensarbete implementerades och utvärderades enkla algoritmer för att para ihop ljud med en ljuddatabas. En filtreringsmetod utvecklades för att urskilja de karaktäristiska frekvenserna vid fem tidsramar som utgjorde basen för jämförelsen och proceduren för ihopparning. Ljuden som användes var förinspelad fågelsång (koltrast, näktergal, kråka och fiskmås) så väl som egeninspelad mänsklig röst (4 unga svenska män). Våra resultat visar att framgångsgraden normalt är 50–70%, den lägsta var fiskmåsen med 30% för en liten databas och den högsta var koltrasten med 90% för en stor databas. Rösterna var svårare för algoritmen att särskilja, men de hade överlag framgångsgrader mellan 50% och 80%. Dock gav en ökning av databasstorleken generellt inte en ökning av framgångsgraden. Sammanfattningsvis visar detta kandidatexamensarbete konceptbeviset bakom fågelsångigenkänning och illustrerar såväl styrkorna som bristerna av dessa enkla algoritmer som har utvecklats. Algoritmerna gav högre framgångsgrad än slumpen (25%) men det finns ändå utrymme för förbättring eftersom algoritmen vilseleddes av ljud av samma frekvenser. Ytterligare studier behövs för att bedöma den utvecklade algoritmens förmåga att identifiera ännu fler fåglar och röster., Sound recognition is made possible through spectral analysis, computed by the fast Fourier transform (FFT), and has in recent years made major breakthroughs along with the rise of computational power and artificial intelligence. The technology is now used ubiquitously and in particular in the field of bioacoustics for identification of animal species, an important task for wildlife monitoring. It is still a growing field of science and especially the recognition of bird song which remains a hard-solved challenge. Even state-of-the-art algorithms are far from error-free. In this thesis, simple algorithms to match sounds to a sound database were implemented and assessed. A filtering method was developed to pick out characteristic frequencies at five time frames which were the basis for comparison and the matching procedure. The sounds used were pre-recorded bird songs (blackbird, nightingale, crow and seagull) as well as human voices (4 young Swedish males) that we recorded. Our findings show success rates typically at 50–70%, the lowest being the seagull of 30% for a small database and the highest being the blackbird at 90% for a large database. The voices were more difficult for the algorithms to distinguish, but they still had an overall success rate between 50% and 80%. Furthermore, increasing the database size did not improve success rates in general. In conclusion, this thesis shows the proof of concept and illustrates both the strengths as well as short-comings of the simple algorithms developed. The algorithms gave better success rates than pure chance of 25% but there is room for improvement since the algorithms were easily misled by sounds of the same frequencies. Further research will be needed to assess the devised algorithms' ability to identify even more birds and voices.