Improvement of signal significance of Ds± meson's signalvia using artificial neural network
Ds± mezonuna ait değişmez kütle sinyalinin yapay sinir ağıkullanılarak iyileştirilmesi
- Tez No: 673261
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDA BEDDALL, PROF. DR. AHMET BİNGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parçacık fiziği, Parçacık hızlandırma, Yazılım, Particle physic, Particle acceleration, Software
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Analizin amacı Büyük Elektron-Pozitron Çarpıştırıcısı'nda bulunan ALEPH dedektörü ile kaydedilen datalarda bulunan Ds mezonuna ait sinyalin iyileştirilmesidir. Ds mezonu, Ds± → π± + φ bozunum kanalı vasıtasıyla yapılandırılmıştır. φ mezonu da φ→K+K - bozunum kanalı vasıtasıylayapılandırılmıştır. Analiz iki kısımda incelenebilir. İlk kısım bozunum kanalındaki parçacıkların yapılandırılmasından ve sınıflandırmada kullanılacak değişkenlere ait değerlerin kaydedilmesinden ibarettir. İkinci kısmı, sınıflandırmada kullanılacak optimum metodun seçilmesi ve sınıflandırmada kullanılacak değerlerin katsayılarının hesaplanması oluşturmaktadır. Sinyal iyileştirmesi sınıflandırma yapıldıktan sonra icra edilmiştir. Sınıflandırma, ROOT Data Analiz yazılımı bünyesinde çalışan TMVA analiz yazılımı vasıtasıyla yapılmıştır. Optimum sınıflandırma algoritması olarak Artırılmış Karar Ağaçları algoritması seçilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of the analysis is to improve the significance of the Ds ± meson signal in ALEPH data which is recorded at LEP in the Ds± → π± + φ where φ mesons are reconstructed from φ →K+ K- decay channel. The analysis covers two phases. In first phase, reconstruction of particles in the decay channel is performed and input variables are stored to be used in classification. This phase is the machine learning part of the analysis. The second phase is the selection of an optimum algorithm for classification of signal and background. Improvement of significance of Ds meson's signal is performed after selection of the optimum algorithm and the evaluation of coefficients for relevant input variables which are stored in first phase. Classification is performed with the Toolkit for Multivariate Analysis (TMVA) which operates under the ROOT data analysis framework. TMVA includes many classification algorithms; the Boosted Decision Tree method is chosen as the optimum classification method.
Benzer Tezler
- Elazığ - Sivrice ve Gezin civarının yeraltı yapısının gravite verileri kullanılarak modellenmesi
Modelling of the subsurface structures of Elazığ - Sivrice and Gezin region by using gravity data
NEDİM GÖKHAN AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGAY İŞSEVEN
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- High impedance fault detection in medium voltage distribution systems using wavelet transform
Dalgacık dönüşümü kullanılarak orta gerilim dağıtım sistemlerinde yüksek empedanslı arıza tespiti
BARAA MAKKAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Jet grouting, enjeksiyon ve taş kolon uygulamalarının taşıma gücü ve oturma davranışlarının sayısal yöntemlerle karşılaştırılması
Comparison of jet grouting, cement grouting and stone column applications with numerical methods in terms of bearing capacity and total settlement
MUSTAFA ATICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERRAK TEYMÜR
- Sayısal dik genlik modülasyonlu işaretlerin çoklu kafes yapıda tasarımı ve hata başarımlarının incelenmesi
Design and performance analysis of quadrature amplitude modulated signals based on multiple trellis coded modulation technique
UFUK ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. ÜMİT AYGÖLÜ