説明
実験データ解析で用いられる計算手法。確率と確率変数の入門。ランダム過程のシミュレーションのためのモンテカルロ法。パラメータ推定と仮説検定のための統計手法。信頼区間。多変量データの分類。アンフォールディング法。主に素粒子物理学および医用物理学の例。
前提条件
- 前提条件：物理学プログラムの3年次相当の履修レベルと、Python、Java、C、C++ のいずれかでのプログラミング能力、および学科の許可。
条件および詳細
- 前提条件：物理学プログラムの3年次相当の履修レベルと、Python、Java、C、C++ のいずれかでのプログラミング能力、および学科の許可。
- 大学院レベルでも異なる要件で PHYS 5002 として開講されることがあり、その場合追加の単位は認められない。
- 講義週3時間。
原語による参照テキスト
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.
出典と参照
日付と出典は、情報を確認する際の参考のために保持されています。翻訳は読みやすくするための提案であり、条件や要件については公式の出典が基準となります。
出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/PHYS/