Analisi statistica di grandi campioni

Nuovi percorsi per l’analisi statistica di grandi campioni di dati in Fisica delle Particelle

Nelle attuali ricerche di fisica delle particelle si usano programmi di elaborazione dei dati sviluppati ad-hoc nei decenni passati. Esplorare con i partecipanti la possibilità di usare nuovi strumenti, sviluppati di recente per le sfide dei big data, per affrontare analisi “classiche” nella ricerca di nuove particelle. In questo PCTO i ragazzi e le regazze replicheranno la scoperta del bosone di Higgs scrivendo autonomamente nuovi codici di analisi, che saranno poi proposti alla comunità dei fisici.

Prerequisiti

Buona conoscenza della meccanica (posizione, velocità, quantità di moto); trigonometria; programmazione (basi consolidate di linguaggio Python).

Obiettivi

Apprendere i fondamentali di analisi statistica di grandi moli di dati (quali discriminazione tra segnale e fondi, stima delle incertezza statistiche) prendendo ad esempio la scoperta del bosone di Higgs al CERN; apprendere concetti della fisica moderna. Scrivere un codice di elaborazione dei dati, replicando la scoperta di cui sopra; e produrre un manuale che permetta a studenti o a studiosi di utilizzare ed estendere l’uso di tali codici per le loro analisi.

Metodo e contenuti

Gli studenti e le studentesse applicheranno ed accresceranno conoscenze pregresse di programmazione al computer per analizzare dati ed estrarre conteggi di un processo “segnale” (bosone di Higgs) da processi di rumore di fondo.

Programma

Analisi statistica: distribuzione binomiale e poissoniana; cosa è un fondo che “mima” il segnale; come si discriminano statisticamente, con esempi dalla vita reale prima di entrare nello specifico delle particelle; nozioni di fisica delle particelle: basi di relatività speciale e di meccanica quantistica; concetto di probabilità di accadimento di un processo; Modello Standard (lo “zoo” delle particelle elementari da selezionare nella analisi);
parte tecnica: sviluppo di strumenti di elaborazione dei dati e di loro traduzione in grafici (istogrammi), comprensione della struttura dei dati maneggiati; scrittura di programmi in Python per eseguire l’analisi.

Struttura proponente

Dipartimento di Matematica e Fisica
Tutor esterno: Roberto Franceschini e Giuseppe Salamanna
Referente amministrativo: Francesca Paolucci
Sede: Via Della Vasca Navale, 84


Anno 2018-2019

Scuole partecipanti: Pasteur e Caffè
Classi: quarte
Numero di studenti e studentesse : 4

Link identifier #identifier__1139-1Percorsi per le competenze trasversali

Link identifier #identifier__58824-20Link identifier #identifier__174556-4Link identifier #identifier__159035-3Link identifier #identifier__103981-2Storico PCTO (ex ASL)

Francesca Paolucci 14 Maggio 2021