Geri Dön

Improvement of signal significance of Ds± meson's signalvia using artificial neural network

Ds± mezonuna ait değişmez kütle sinyalinin yapay sinir ağıkullanılarak iyileştirilmesi

  1. Tez No: 673261
  2. Yazar: MUSTAFA KOŞMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDA BEDDALL, PROF. DR. AHMET BİNGÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER USTA

  2. Nonlinear dynamic analysis of eeg-signals using synchronization techniques

    Eeg sinyallerinin senkronizasyon teknikleri kullanılarak doğrusal olmayan dinamik analizi

    ALİ EED MOHAMMAD OLAMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  3. Çelik profil üretimi yapan bir firmada yalın dönüşüm ve otonom bakım uygulaması

    Lean transformation and autonomous maintenance implementation in a steel profile production company

    BETÜL HALK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET RIZA ADALI

  4. Sönümlemeli kanallarda kafes kodlamalı sistemler için birleşik serpiştirme tekniği

    Combined interleaving technique for trellis coded systems in feding channels

    ERSİN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ

  5. Lokal ileri küçük hücreli dışı akciğer kanserinde protein kinaz b/akt ileti yolunun prognozla ilişkisi

    Prognostic significance of protein kinase b/akt pathway in patients with non-small cell lung cancer

    ŞULE KARABULUT GÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    OnkolojiSağlık Bakanlığı

    Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı

    UZMAN ALPASLAN MAYADAĞLI