Model based clustering method as a new multivariate technique in high energy physics

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F13%3A00210459" target="_blank" >RIV/68407700:21340/13:00210459 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Model based clustering method as a new multivariate technique in high energy physics

Popis výsledku v původním jazyce

Analysis of the experimental data has one of the most important roles in High Energy Physics. Commonly used multivariate techniques as Boosted Decision Trees or Bayesian Neural Networks are based on learning algorithms using Monte Carlo generated samples. We implemented a new Model Based Clustering (MBC) method including the use of Bayesian statistics and modified iterative EM algorithm for weighted data that have never been applied in this area. This greatly promising method was developed especially for the data collected from the D0 experiment, which was one of two large particle physics experiments at the pp- Tevatron collider at Fermilab. We optimized and tested proposed method in the single top search using a data sample of 9.7 fb-1 of integratedluminosity, which corresponds to the entire Run II D0 dataset.

Název v anglickém jazyce

Model based clustering method as a new multivariate technique in high energy physics

Popis výsledku anglicky

Analysis of the experimental data has one of the most important roles in High Energy Physics. Commonly used multivariate techniques as Boosted Decision Trees or Bayesian Neural Networks are based on learning algorithms using Monte Carlo generated samples. We implemented a new Model Based Clustering (MBC) method including the use of Bayesian statistics and modified iterative EM algorithm for weighted data that have never been applied in this area. This greatly promising method was developed especially for the data collected from the D0 experiment, which was one of two large particle physics experiments at the pp- Tevatron collider at Fermilab. We optimized and tested proposed method in the single top search using a data sample of 9.7 fb-1 of integratedluminosity, which corresponds to the entire Run II D0 dataset.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LG12020" target="_blank" >LG12020: Využití pokročilé statistické analýzy a nestatistických separačních metod pro detekování fyzikálních procesů v datech snímaných urychlovači elementárních částic.</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

SPMS 2013 Stochastic and Physical Monitoring Systems Proceedings

ISBN

978-80-01-05383-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

151-156

Název nakladatele

ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Nebřich

Datum konání akce

24. 6. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—