Description
Méthodes computationnelles utilisées dans l'analyse des données expérimentales. Introduction à la probabilité et aux variables aléatoires. Méthodes de Monte Carlo pour la simulation de processus aléatoires. Méthodes statistiques pour l'estimation de paramètres et les tests d'hypothèses. Intervalles de confiance. Classification de données multivariées. Méthodes de désenchevêtrement (unfolding). Exemples principalement tirés de la physique des particules et de la physique médicale.
Préalables
- Prérequis : être en troisième année dans un programme de physique et avoir la capacité de programmer en Python, Java, C ou C++, et permission du Département.
Conditions et modalités
- Prérequis : être en troisième année dans un programme de physique et avoir la capacité de programmer en Python, Java, C ou C++, et permission du Département.
- Offert aussi aux cycles supérieurs, avec des exigences différentes, sous le code PHYS 5002, pour lequel aucun crédit additionnel n'est accordé.
- Cours magistral de trois heures par semaine.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Computational methods used in analysis of experimental data. Introduction to probability and random variables. Monte Carlo methods for simulation of random processes. Statistical methods for parameter estimation and hypothesis tests. Confidence intervals. Multivariate data classification. Unfolding methods. Examples primarily from particle and medical physics.
- Prerequisite(s): third year standing in a physics program and an ability to program in Python, Java, C or C+ +, and permission of the Department.
- Also offered at the graduate level, with different requirements, as PHYS 5002 , for which additional credit is precluded.
- Lectures three hours a week.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/PHYS/