Valente, Lorenzo
(2020)
Reconstruction of non-prompt charmed baryon Λc with boosted decision trees technique.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Fisica [L-DM270]
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Abstract
L'esperimento ALICE studia la fisica dell'interazione forte a estreme densità di energia attraverso la collisione di ioni pesanti.
In tali condizioni è possibile la formazione dello stato della materia chiamato plasma di quark e gluoni. A causa della ridotta vita media di tale stato, lo studio è molto complesso ed è pertanto possibile condurlo solo in modo indiretto sulla base delle modalità di raffreddamento e dalle particelle rilasciate nel processo. Uno dei principali metodi d’indagine è lo studio di adroni contenenti quark pesanti (charm e beauty) e di come queste particelle, prodotte nei primi stadi della collisione, interagiscono con questo stato della materia. L'obiettivo della tesi è la ricostruzione del barione charmato Λc e la distinzione del segnale non-prompt da quello prompt attraverso la tecnica dei Boosted Decision Trees. L'analisi è stata condotta attraverso l'approccio di analisi multivariata in cui è possibile considerare le proprietà di più eventi contemporaneamente, ricavando il maggior numero di informazioni attraverso tecniche di machine learning.
Abstract
L'esperimento ALICE studia la fisica dell'interazione forte a estreme densità di energia attraverso la collisione di ioni pesanti.
In tali condizioni è possibile la formazione dello stato della materia chiamato plasma di quark e gluoni. A causa della ridotta vita media di tale stato, lo studio è molto complesso ed è pertanto possibile condurlo solo in modo indiretto sulla base delle modalità di raffreddamento e dalle particelle rilasciate nel processo. Uno dei principali metodi d’indagine è lo studio di adroni contenenti quark pesanti (charm e beauty) e di come queste particelle, prodotte nei primi stadi della collisione, interagiscono con questo stato della materia. L'obiettivo della tesi è la ricostruzione del barione charmato Λc e la distinzione del segnale non-prompt da quello prompt attraverso la tecnica dei Boosted Decision Trees. L'analisi è stata condotta attraverso l'approccio di analisi multivariata in cui è possibile considerare le proprietà di più eventi contemporaneamente, ricavando il maggior numero di informazioni attraverso tecniche di machine learning.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Valente, Lorenzo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
quark gluon plasma,ALICE,Λc,Boosted Decision Trees
Data di discussione della Tesi
24 Luglio 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Valente, Lorenzo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
quark gluon plasma,ALICE,Λc,Boosted Decision Trees
Data di discussione della Tesi
24 Luglio 2020
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