Bachelorarbeiten in der Arbeitsgruppe Prof. Husemann
In der Arbeitsgruppe von Prof. Husemann am Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP) des KIT forschen wir primär am CMS-Experiment am CERN. Die Schwerpunkte unserer Arbeit liegen in der Datenanalyse und dem Bau von Siliziumdetektoren. Wir bieten Bachelorarbeiten aus beiden Themengebieten an. Im folgenden finden Sie einige Themenvorschläge. Einige der Themen bieten wir in Zusammenarbeit mit anderen Arbeitsgruppen vom ETP oder vom Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE) an.
Datenanalyse
| 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: | Top-Physik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Python- und C++Programmierung, ROOT |
| Referent: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Ansprechpartner: | Prof. Dr. Ulrich Husemann |
| Letzte Änderung: | 29.01.2024 |
| 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: | 26.01.2024 |
| 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: | 26.01.2024 |