Bachelorarbeiten zur Datenanalyse
| Thema: | Optimizing Signal Selection and Neutron Identification for B0 → p anti-nℓν Decays at Belle II |
| Zusammenfassung: | This thesis project centers on optimizing signal selection criteria to reduce background processes that exhibit similar experimental signatures to B0 → p anti-nℓν (2 charged tracks, missing energy, and activity in the Belle II electromagnetic calorimeter (ECL)). As a bachelor student, you will perform a detailed study of one of the major sources of background for this analysis, namely B0 -> D* p anti-n. You will investigate various kinematic variables that can be used to distinguish signal decays from this decay mode along with other potential background processes. You will explore different methods to identify a neutron in the Belle II detector, e.g., using boosted decision trees with information from the ECL as well as other Belle II subdetector components. By the end of your thesis, you will have contributed to several necessary steps that are essential to completing a physics analysis at Belle II. |
| Sie lernen kennen: | Python programming, data analysis, machine learning |
| Referent: | Prof. Dr. Torben Ferber |
| Ansprechpartner: | Dr. Raynette Van Tonder |
| Letzte Änderung: | 14.02.2025 |
| Thema: | Suche nach zusätzlichen Higgs-Bosonen |
| Zusammenfassung: | Zusammen mit den Arbeitsgruppen Klute/Quast/Wolf am ETP arbeiten wir an einer Suche nach zwei Higgs-Bosonen im Rahmen eines Modells jenseits des Standardmodells der Teilchenphysik. Wir beschäftigen uns dabei mit Endzuständen bestehend aus zwei Tau-Leptonen und zwei B-Quarks. In Ihren Bachelorarbeit können Sie sich an verschiedensten Projekten und Fragestellungen innerhalb dieser Analyse beteiligen. |
| Sie lernen kennen: | Higgs-Physik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Python- und C++-Programmierung, ROOT |
| Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Ansprechpartner: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Letzte Änderung: | 16.01.2025 |
| Thema: | Top+X-Produktion |
| Zusammenfassung: | Eine genaue Vermessung der assoziierten Produktion von Z-Bosonen oder Bottom-Quarks mit Top-Quark-Antiquark-Paaren ist eine wichtige Methode, um unser Verständnis der Elementarteilchen genau zu prüfen und mögliche neue Effekte aufzudecken. Wir führen dazu aktuell Präzisionsmessungen mit dem CMS-Experiment am Large Hadron Collider (CERN) durch, wobei Monte-Carlo-Simulationen sowie Techniken des maschinellen Lernens eine zentrale Rolle spielen. Sie können mit einer Bachelorarbeit direkt zu diesen Messungen beitragen. |
| Sie lernen kennen: | Top-Physik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Python- und C++-Programmierung, ROOT |
| Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Ansprechpartner: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Letzte Änderung: | 16.01.2025 |
| Thema: | Ladungsasymmetrie in der assoziierten Produktion von W- und Higgs-Bosonen |
| Zusammenfassung: | Die Ladungsasymmetrie bei der Produktion eines Higgs-Bosons in Verbindung mit einem W+- oder W--Boson (WH-Produktion) bietet eine Möglichkeit die Kopplung des Charm-Quarks an das Higgs-Boson zu messen. Experimentell besteht eine der größten Herausforderungen bei dieser Messung in der Unterdrückung und Abschätzung des Untergrunds, der durch nicht-prompte Leptonen erzeugt wird. Nicht-prompte Leptonen sind Teilchen, die fälschlicherweise als Leptonen identifiziert werden, oder echte Leptonen, die durch die Hadronisierung von leichten oder schweren Quarks entstehen. Derzeit können Simulationen solche Prozesse nicht zuverlässig modellieren, so dass sie mit datengetriebenen Techniken abgeschätzt werden müssen. In dieser Bachelorarbeit soll eine Alternative zum traditionellen Ansatz der WH-Analyse (im Kanal, in dem das Higgs-Boson in ein W-Bosonen-Paar zerfällt) mit anderen Anforderungen an die Identifizierung von Leptonen getestet werden. Dies beinhaltet die Bewertung der neuen datengetriebenen Schätzung, die Anwendung der entsprechenden Korrekturen, die Überprüfung der Übereinstimmung zwischen den Vorhersagen und den Daten und den Vergleich der Leistung mit dem traditionellen Ansatz. |
| Sie lernen kennen: | Higgs-Physik, Datenanalyse, Python, C++, ROOT |
| Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Ansprechpartner: | Dr. Nicolò Trevisani |
| Letzte Änderung: | 12.02.2024 |
| Thema: | Maschinelles Lernen in der Teilchenphysik |
| Zusammenfassung: | In der Teilchenphysik werden seit vielen Jahren multivariate Methoden eingesetzt. Mit neuartigen Methoden des "tiefen" maschinellen Lernens ergeben sich derzeit für die Teilchenphysik viele neue Möglichkeiten. Probieren Sie es in einer Bachelorarbeit selbst aus! |
| Sie lernen kennen: | Maschinelles Lernen, Python-Programmierung |
| Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Ansprechpartner: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Letzte Änderung: | 16.01.2025 |
| Thema: | B-Tagging: Identifikation von Bottom-Quark-Jets mit modernen Algorithmen |
| Zusammenfassung: | Top-Quarks zerfallen fast ausschliesslich unter Abstrahlung eines W-Bosons in ein Bottom-Quark und aufgrund der hohen Masse der Bottom-Quarks koppelt auch das Higgs-Boson bevorzugt an diese. Die möglichst gute Identifizierung von b-Jets, also Jets, die aus der Hadronisierung eines Bottom-Quarks entstehen, ist daher eine zentrale Voraussetzung für Physik-Analysen im Top-Quark- oder Higgs-Boson-Bereich. Moderne Algorithmen können solche Heavy-Flavor-Jets bereits auf Trigger-Level („Level 1“ (L1) und „High Level Trigger“ (HLT)) erkennen und somit die Auswahl der für Top- und Higgs-Physik interessanten Kollisionsereignisse signifikant verbessern. Genauso wichtig wie das Funktionieren dieser Algorithmen ist auch ihre Kalibration sowie das sehr genaue Verständnis ihrer Performanz, um eventuelle systematische Einflüsse in den analysierten Datensätzen mit einbeziehen zu können. In unserer Arbeitsgruppe werden wichtige technische Beiträge zur Entwicklung und Verbesserung der Algorithmen, die von CMS zur Identifikation von b-Jets eingesetzt werden, geleistet. Interessierte können im Rahmen ihrer Bachelor- oder Masterarbeit in diesem Themenfeld mitarbeiten. |
| Sie lernen kennen: | C++- und Python-Programmierung, B-Tagging, Top- und Higgs-Physik |
| Referent: | Prof. Dr. Thomas Müller |
| Ansprechpartner: | Dr. Soureek Mitra |
| Letzte Änderung: | 19.05.2022 |
| Thema: | Neue Ansätze für die Messung der Top-Quark-Masse bei CMS |
| Zusammenfassung: | Auch 25 Jahre nach seiner Entdeckung am Tevatron-Beschleuniger des Fermilab in Chicago hat das Top-Quark nichts von seiner Anziehungskraft verloren. Suchen nach neuer Physik jenseits des Standardmodells der Teilchenphysik konnten bisher keine neuen Teilchen oder Wechselwirkungen finden. So rücken Präzisionsmessungen bekannter Teilchen in den Fokus, in der Hoffnung, Abweichungen zu den vorhergesagten Eingeschaften zu entdecken, die auf Beiträge neuer, bisher unbekannter Physik hinweisen. Als schwerstes derzeit bekanntes Elementarteilchen nimmt das Top-Quark eine Sonderrolle im Standardmodell ein. Es zerfällt nahezu instantan, was die Beobachtung eines quasi "nackten" Quarks ermöglicht. Die Masse des Top-Quarks ist bereits sehr genau experimentell bestimmt worden. Wir wollen die Top-Quark-Masse indirekt über die Helizität der im Top-Quark-Zerfall entstehenden W-Bosonen messen und somit eine unabhängige Massenbestimmung vornehmen. Interessierte können im Rahmen ihrer Bachelor- oder Masterarbeit an dieser Analyse mitarbeiten. |
| Sie lernen kennen: | C++- und Python-Programmierung, ROOT, Datenanalyse, Top-Physik |
| Referent: | Prof. Dr. Thomas Müller |
| Ansprechpartner: | Dr. Thorsten Chwalek, Dr. Nils Faltermann |
| Letzte Änderung: | 19.05.2022 |