Geri Dön

Deep neural network applications in boosted H-BB(BAR) decays in proton-proton collisions at the LHC

LHC şartlarındaki proton–proton çarpışmalarında yükseltilmişH-BB(BAR) bozunumu ile derin sinir ağı uygulamaları

  1. Tez No: 696586
  2. Yazar: DOĞUKAN KIZBAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL GAMSIZKAN
  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: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yüksek Enerji ve Plazma Fiziği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Derin öğrenme hayatımıza daha fazla dahil oluyor ve gelecekte derin öğrenme uygulamalarının parçacık fiziği analizlerinde daha aktif bir rol oynayacağını düşünüyoruz. Bu nedenle, LHC şartlarındaki proton-proton çarpıştırmalarında oluşan yükseltilmiş Higgs bozonlarının bb kuark-karşıt kuark çiftlerine bozunmaları ve bu olayların QCD arka plan olaylarından ayrıştırılması üzerine derin öğrenme çalışması gerçekleştirdik. Bu çalışmada, evrişimli sinir Ağı ve grafik evrişimli sinir ağı olmak üzere iki farklı derin öğrenme algoritması kullandık. Hem Higgs bozonu sinyali hem de QCD arka plan verileri için CERN'in Open Data platformundan alınan verileri kullandık. Modellerimizin performanslarının detaylı bir karşılaştırmasını yapıyoruz.

Özet (Çeviri)

Deep learning is becoming more involved with our lives, and we think deep learning applications will play a more active role in particle physics analyses in the future. Therefore, we performed a deep learning study to differentiate between the decays of boosted Higgs bosons into bb quark-antiquark pairs and QCD background in proton-proton collisions at the LHC. We used two different deep learning algorithms in this study, which are convolutional neural network and graph convolutional neural network. For both the Higgs boson signal and QCD background data, we used data from CERN's Open Data platform. We make a detailed comparison of the performance of our models.

Benzer Tezler

  1. Cognition-enabling techniques for next-generation radar and electronic warfare systems

    Gelecek nesil radar ve elektronik harp sistemleri için bilişsellik-etkinleştirme teknikleri

    MUHARREM ARIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN

  2. Investigation of embedding methods on gnn basedrecommender models

    Çizge sinir ağı temelli öneri sistemleriüzerinde kullanılan gömme tipinin etkisinin araştırılması

    MUSTAFA AKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN

  3. Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  4. Kan bankalarında talep tahmini ve stokastik stok yönetimi

    Demand forecasting and stochastic inventory management in blood banks

    SEDA HATİCE GÖKLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA BORAN

  5. Optimizing emotion recognition in EEG signals using optimization algorithm and deep neural network

    Optimizasyon algoritması ve derin nöral ağı kullanarak EEG sinyallerinde duygu tanıma optimize edilmesi

    RADHWAN AL-JANABI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖVGÜ ÖZTÜRK ERGÜN