Fizik (DR) (İngilizce)
Doktora TYYÇ: 8. Düzey QF-EHEA: 3. Düzey EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: PHYS6003
Ders İsmi: Analysis Methods in Particle Physics
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
AKTS
10
Öğretim Dili: İngilizce
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm/Program Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Doktora TYYÇ:8. Düzey QF-EHEA:3. Düzey EQF-LLL:8. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Doç. Dr. ANDREW JOHN BEDDALL
Dersi Veren(ler): Doç. Dr. Andrew Beddall
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Öğrenciye analiz yöntemlerinin temel ilkeleri ve bunların seçilen alanlara uygulanması tanıtılacaktır. Teorik çıkarımlar verilecek ve pratik uygulamalarla gösterilecektir.
Dersin İçeriği: Değişmez kütle spektrumları, parçacıkların sayımı, anlamlı sinyal, arka plan ayırma teknikleri, ROC eğrileri, kütle spektrumlarının modellenmesi, Monte Carlo, ölçüm çözünürlüğü, kalibrasyon, sinyal yakalama ve üst limitler, çok değişkenli ayrım, parçacık tanılama yöntemleri.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Parçacık fiziğine yönelik analiz araçlarının oluşturulmasında olasılık ve istatistik bilgisini uygulayacak.
2) Parçacık fiziğinde yaygın olarak kullanılan bazı analiz yöntemlerini öğrenmiş olacak.
3) Pratik ödevler ve projeler aracılığıyla analiz konusunda deneyim kazandım.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Introduction to the course -
2) Analysis objects, photon conversion tomography -
3) Invariant mass spectra -
4) Counting particles, signal significance -
5) Background rejection techniques, likelihood, ROC curves -
6) Modeling mass spectra -
7) Mid-term project -
8) Monte Carlo, measuring resolution, calibration -
9) Signal hunting and upper limits -
10) Methods in particle identification -
11) Multivariate discrimination -
12) Final project -

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: "Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists", Gerhard Bohm, Günter Zech. https://bib-pubdb1.desy.de/record/389738
Luca Lista "Statistical Methods for Data Analysis in Particle Physics" Second Edition; Spinger .
Diğer Kaynaklar: --

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes

1

2

3

Program Kazanımları
1) Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanında temel ve güncel kuramlar ile deneysel yöntemlere hakim olma. 1 2
2) Edinilen kuramsal bilgilerin uygulama alanında etkili olarak kullanılması. 2
3) Deneysel çalışmalarda analiz araçlarını ve donanımları kullanma yetkinliği. 2 3
4) Parçacık algıçları ve/veya parçacık hızlandırıcıları hakkında ileri seviyede tasarım yetkinliği.
5) Veri okuma, veri analizi ve veri işleme konularına hakim olma. 3 3
6) Yüksek Enerji ve Parçacık Fiziği alanında bağımsız araştırma yapma yetkinliği. 1 2
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. 2 2

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

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. 1
2) Edinilen kuramsal bilgilerin uygulama alanında etkili olarak kullanılması.
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.

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 14 % 60
Projeler 3 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 100
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI %
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Aktiviteye Hazırlık Aktivitede Harçanan Süre Aktivite Gereksinimi İçin Süre İş Yükü
Ders Saati 14 0 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 0 6 84
Proje 3 2 10 36
Ödevler 14 0 3 3 84
Toplam İş Yükü 246