Комбинация результатов измерений Большого адронного коллайдера с помощью метода Байеса (летняя практика) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику) |
Katya (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
|mentor=Деркач Денис Александрович | |mentor=Деркач Денис Александрович | ||
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}} | |mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}} | ||
| − | |organization= | + | |organization=Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/148813333 | |hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/148813333 | ||
|email=dderkach@hse.ru | |email=dderkach@hse.ru | ||
Текущая версия на 00:36, 30 мая 2015
| Автор | Деркач Денис Александрович Профиль на сайте ВШЭ Электронная почта |
| Организация | Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
| Учебный год | 2015 |
| По теме задания можно сделать курсовую в следующем году обучения | |
Содержание
[убрать]Задание
Используя Байесовский статистический вывод, скомбинировать результаты нескольких измерений на Большом адронном коллайдере. Сделать вывод о согласии эксперимента с предсказанием модели. Для интегрирования распределений использовать метод Монте Карло с цепями Маркова.
Какие начальные требования?
Знание C++, английского языка. Базовые знания матанализа. Желательно знакомство с цепями Маркова для Монте-Карло. Желательно знакомство с элементами теории вероятностей.
Какие будут использоваться технологии?
Программные пакеты: Желательно знакомство с ROOT https://root.cern.ch/drupal/ Знакомство с Bayesian Analysis Toolkit: https://www.mppmu.mpg.de/bat/
Какая дополнительная литература понадобится?
Часть уравнений и результатов можно увидеть здесь
