Geri Dön

Exploration of bottom quark originated jet tagging with machine learning techniques

Makine öğrenimi teknikleriyle alt kuark kaynaklı jet etiketlemesinin incelenmesi

  1. Tez No: 928932
  2. Yazar: AYŞE ASU GÜVENLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAYLAN AKDOĞAN, PROF. DR. BORA IŞILDAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Fizik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, parçacık fiziğinde b kuark kaynaklı jetlerin sınıflandırılması problemine Makine Öğrenimi yöntemleri uygulanmıştır. Bu amaçla, özel olarak hazırlanmış bir veri seti üzerinde Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), XGBoost ve Retentive Networks modelleri test edilmiştir. Retentive Network tabanlı JetRetNet mimarisi, üç model arasında üstün performans göstermiştir. Performans değerlendirmeleri, DeepJet ve Particle Transformer gibi son teknoloji modellerle karşılaştırılarak gerçekleştirilmiştir. JetRetNet, bu modelleri aşamamakla birlikte, daha fazla veri ve optimizasyon ile gelecekte b jet etiketleme problemlerinde önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, Machine Learning methods are applied to the problem of classifying b quark-originated jets in particle physics. For this purpose, a custom dataset was specifically prepared, and Multi-Layer Perceptron (MLP), XGBoost, and Retentive Networks models were tested. Among these, the Retentive Network-based architecture, JetRetNet, demonstrated superior performance. Performance evaluations were conducted by comparing JetRetNet with state-of-the-art models such as DeepJet and Particle Transformer. While JetRetNet does not outperform these models, it shows significant potential for future applications in b-jet tagging with further data and optimization.

Benzer Tezler

  1. XTF formatlı yandan taramalı sonar verilerinin matlab yazılımları ile analizi ve deniz tabanı sınıflandırması

    Analysis of XTF-formatted side scan sonar data by using matlab algorithms and sea bottom classification

    MURAT ÖZTURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Deniz Jeolojisi ve Jeofiziği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BEDRİ ALPAR

  2. İkizdere-Ballıköy sahasının hidrotermal potansiyelinin incelenmesi

    Exploration of low temperature hydrothermal system in the anzer valley, İkizdere, Rize

    BURAK ACET TUNALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ABDULLAH KARAMAN

  3. Farklı ekosistem aktinobakteri izolatlarında yeni biyoaktif sekonder metabolitlerin araştırılması ve karakterizasyonu

    Exploration and characterization of new bioactive secondary metabolites in actinobacterial isolates from different ecosystems

    NESLİHAN AKARSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLIHAN KURT KIZILDOĞAN

  4. Çaldağı (Turgutlu-Manisa) demir-nikel-kobalt cevherleşmesinin jeolojik, jenetik incelenmesi ve değerlendirilmesi

    The Genetic studies and the exploration of iron-nickel-cobalt mineralisation in Çaldağı (Turgutlu-Manisa)

    MEHMET YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Jeoloji MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET AYHAN

  5. Computational design of reciprocal frame structures: Incorporating force variables into design process

    Kuvvet değişkenlerinin tasarım sürecine katılması ile karşılıklı çerçeve strüktürlerinin hesaplamalı tasarımı

    HANIM GÜLSÜM KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİL YAZICI