| Fizik (DR) (İngilizce) | |||||
| Doktora | TYYÇ: 8. Düzey | QF-EHEA: 3. Düzey | EQF-LLL: 8. Düzey | ||
| Ders Kodu: | PHYS6203 | ||||
| Ders İsmi: | Statistical Methods in Particle Physics | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | İngilizce | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Zorunlu | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ANDREW JOHN BEDDALL | ||||
| Dersi Veren(ler): | Doç. Dr. Andrew Beddall | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Topics in probability and statistics are introduced through their definitions leading to the development of common statistical methods with emphasis placed on using these tools to solve problems in engineering and physics. Some special applications in particle physics are studied. |
| Dersin İçeriği: | Probability theory, random numbers and Monte Carlo methods, transformation methods, probability distribution functions, cumulative probability distributions, Bayesian probability, parameter estimation, model fitting, goodness of fit estimation, combining measurements and error propagation, confidence intervals, hypothesis testing, applications in particles physics. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Identify the probabilistic nature of a system and calculate the probability of possible outcomes 2) Build a rudimentary Monte Carlo model of a probabilistic system 3) Identify and use a variety of probability distributions 4) Apply Bayesian statistics to problems in engineering and particle physics 5) Estimate model parameters 6) Fit models to experimental data and determine the goodness of fit 7) Combine experimental results with a correct treatment of errors 8) Form confidence intervals for a model parameter 9) Form hypothesis tests 10) Apply the knowledge learned in class to special topics particle physics |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriiş. Güvenilirlik Blok Şeması. | |
| 2) | Şartlı olasılık | |
| 3) | Rastgele Değişkenler ve Beklenti değerleri. Rastgele değişkenler oluşturmak için Monte Carlo yöntemleri. | |
| 4) | Revizyon / Birinci ara sınav | |
| 5) | Özel Ayrık Olasılık Dağılımları (I & II) | |
| 6) | Özel Sürekli Olasılık Dağılımları (I & II) | |
| 7) | Örnekleme (I & II) | |
| 8) | Tartışma / İkinci ara sınav | |
| 9) | Hipotez testi. Güven Aralıkları (I). | |
| 10) | Güven Aralıkları (II). Modelleme ve parametre tahmini. | |
| 11) | Tekrar / Final Sınavı |
| Ders Notları / Kitaplar: | Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists Bohm, G.; Zech, G. https://bib-pubdb1.desy.de/record/389738 Luca Lista "Statistical Methods for Data Analysis in Particle Physics" Second Edition; Spinger. |
| Diğer Kaynaklar: | Various web references are given in the lectures. |
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | ||||||||||
| 1) Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanında temel ve güncel kuramlar ile deneysel yöntemlere hakim olma. | ||||||||||
| 2) Edinilen kuramsal bilgilerin uygulama alanında etkili olarak kullanılması. | ||||||||||
| 3) Deneysel çalışmalarda analiz araçlarını ve donanımları kullanma yetkinliği. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 4) Parçacık algıçları ve/veya parçacık hızlandırıcıları hakkında ileri seviyede tasarım yetkinliği. | ||||||||||
| 5) Veri okuma, veri analizi ve veri işleme konularına hakim olma. | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 6) Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanında bağımsız araştırma yapma yetkinliği. | ||||||||||
| 7) Parçacık Algıçları ve Parçacık Hızlandırıcıları ile ilgili Ar-Ge ve/veya Ür-Ge tecrübesine sahip olma. | ||||||||||
| 8) Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanındaki deneysel ve fenomenolojik araştırma faaliyetlerinin gerektirdiği kolaboratif çalışma yetkinliği. | ||||||||||
| 9) Veri analizinden algıç ve hızlandırıcı tasarımına kadar parçacık fiziği araştırma ve uygulamalarının gerektirdiği yazılım ve donanımı kavrama, kullanma ve geliştirme yetkinliği. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanında temel ve güncel kuramlar ile deneysel yöntemlere hakim olma. | 2 |
| 2) | Edinilen kuramsal bilgilerin uygulama alanında etkili olarak kullanılması. | 1 |
| 3) | Deneysel çalışmalarda analiz araçlarını ve donanımları kullanma yetkinliği. | 3 |
| 4) | Parçacık algıçları ve/veya parçacık hızlandırıcıları hakkında ileri seviyede tasarım yetkinliği. | |
| 5) | Veri okuma, veri analizi ve veri işleme konularına hakim olma. | 2 |
| 6) | Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanında bağımsız araştırma yapma yetkinliği. | |
| 7) | Parçacık Algıçları ve Parçacık Hızlandırıcıları ile ilgili Ar-Ge ve/veya Ür-Ge tecrübesine sahip olma. | |
| 8) | Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanındaki deneysel ve fenomenolojik araştırma faaliyetlerinin gerektirdiği kolaboratif çalışma yetkinliği. | |
| 9) | Veri analizinden algıç ve hızlandırıcı tasarımına kadar parçacık fiziği araştırma ve uygulamalarının gerektirdiği yazılım ve donanımı kavrama, kullanma ve geliştirme yetkinliği. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 16 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 2 | % 40 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 62.5 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 150 |
| Ödevler | 14 | 150 |
| Ara Sınavlar | 2 | 4 |
| Final | 1 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 369.5 | |