课程大纲

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粒子物理实验数据处理与分析

课程编码:070200M02019Y 英文名称:Data Processing and Analysis Techniques in Particle Physics 课时:50 学分:3.00 课程属性:一级学科普及课 主讲教师:刘北江

教学目的要求
本课程为物理学一级学科粒子物理与原子核物理专业研究生的专业普及课。物理学是一门实验科学,随着人们对物质结构的理解越来越深入,粒子物理与核物理实验变得更为复杂,为了获得高精度与可靠的实验结果,数据获取、分析与处理的基本方法是实验物理的重要环节。通过听课、阅读文献,希望学生了解核与粒子物理一些主要前沿实验的研究方向,熟悉探测器、电子学、触发及软件开发中的一些基本概念,掌握实验中数据处理及分析的基本方法。学会运用最常用的工具软件和方法,对粒子物理与核物理实验中产生的物理信号进行正确的分析和处理,获得可靠的物理结果。从而使学生为从事粒子物理与核物理的研究打下坚实的基础。

预修课程
粒子探测技术

大纲内容
第一章 引论 6学时
第1节 粒子物理研究前沿介绍
第2节 物理过程简介、概率与统计基础
第二章 实验数据类型、结构和数据存储 6学时
第1节 数据产生及处理流程
第2节 基本数据类型、存储等
第三章 数据处理 16学时
第1节 探测器模拟
第2节 带点粒子刻度与重建
第3节 中性粒子刻度与重建
第4节 粒子鉴别
第四章 物理分析方法与技术 8学时
第1节 信号与本底
第2节 拟合
第3节 误差分析
第五章 机器学习在粒子物理实验的应用 8学时
第1节 机器学习简介
第2节 机器学习在模拟中的应用
第3节 机器学习在重建中的应用
第4节 机器学习在分析中的应用
第六章 复习考试 6学时
第1节 复习讨论
第2节 期末考试

参考书
1、 Statistical Data Analysis Glen Cown 1998 Oxford Science Publications

课程教师信息
刘北江,中国科学院高能物理研究所研究员。2008年于中国科学院高能物理研究所获得博士学位。历任BESIII国际合作组轻强子物理组长、物理分析负责人,现任报告委员会主席。入选中科院青年创新促进会,获基金委优秀青年基金。主持科技部国家重点研发项目课题、基金委重点项目等。主要从事强子物理实验研究。担任国科大本科“原子物理学”、“粒子探测技术”助教。