Zobrazit minimální záznam

Identification of events with four top quarks in data from the LHC collider using machine learning algorithms
dc.contributor.advisorScheirich, Daniel
dc.creatorBulín, Vít
dc.date.accessioned2024-07-11T06:37:51Z
dc.date.available2024-07-11T06:37:51Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/191539
dc.description.abstractJet tagging is a method of analyzing accelerator collision products. It performs labeling of jets according to the flavor of quark from which they arose. The subject of the thesis is to use machine learning and deep learning algorithms to build a top-tagging neural network and to prepare this network for being used as a support mechanism for the identification of four top decay events. Our top-tagger architecture is based on the successful Transformer architecture. To achieve the final form of top-tagger several variations in architecture and several sets of hyperparameters were tried. Subsequently, the best-performing model was chosen. The result of our thesis constitutes of tested functioning top-tagger. Moreover, an optimal setting for further use in identifying four top events was found. The output of our neural network will be suitable to use as additional information to the input of more versatile classification models thus creating space for improvement of those classification models. 1en_US
dc.description.abstractJet tagging je metoda analýzy produktů ze srážek na urychlovačích, jejíž podsta- tou je označování původu jednotlivých jetů na základě vůně původního kvarku, z něhož vznikly. Tato práce se zabývá využitím algoritmů strojového a hlubokého učení na vy- tvoření neuronové sítě schopné top-taggingu a přípravou takové sítě na využití v rámci detekce případů s rozpady na čtveřici top kvarků. Pro vybudování top-taggeru je využita neuronová síť založená na architektuře modelu Transformer. Pro výsledný model bylo vyzkoušeno několik variací architektury, několik sad hyperparametrů a pomocí dosaže- ných výsledků na testovacích datech byl vybrán nejvýkonnější model. Výsledkem práce je otestovaný funkční top-tagger. Navíc bylo nalezeno doporučené nastavení modelu pro další využítí při identifikaci rozpadů na čtyři top kvarky. Výstup z našeho modelu bude možno využít jako nadstandardní informaci pro vstup do verzatilnějších klasifikačních neuronových sítí. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjecttop-tagging|4top-event|machine learning|deep learning|ATLAS Experimenten_US
dc.subjecttop-tagging|4top-event|strojové učení|hluboké učení|ATLAS Experimentcs_CZ
dc.titleIdentifikace případů se čtyřmi top kvarky v datech z urychlovače LHC pomocí algoritmů strojového učenícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2024
dcterms.dateAccepted2024-06-20
dc.description.departmentInstitute of Particle and Nuclear Physicsen_US
dc.description.departmentÚstav částicové a jaderné fyzikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId266892
dc.title.translatedIdentification of events with four top quarks in data from the LHC collider using machine learning algorithmsen_US
dc.contributor.refereePleskot, Vojtěch
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFyzikacs_CZ
thesis.degree.disciplinePhysicsen_US
thesis.degree.programPhysicsen_US
thesis.degree.programFyzikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Ústav částicové a jaderné fyzikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Institute of Particle and Nuclear Physicsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFyzikacs_CZ
uk.degree-discipline.enPhysicsen_US
uk.degree-program.csFyzikacs_CZ
uk.degree-program.enPhysicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csJet tagging je metoda analýzy produktů ze srážek na urychlovačích, jejíž podsta- tou je označování původu jednotlivých jetů na základě vůně původního kvarku, z něhož vznikly. Tato práce se zabývá využitím algoritmů strojového a hlubokého učení na vy- tvoření neuronové sítě schopné top-taggingu a přípravou takové sítě na využití v rámci detekce případů s rozpady na čtveřici top kvarků. Pro vybudování top-taggeru je využita neuronová síť založená na architektuře modelu Transformer. Pro výsledný model bylo vyzkoušeno několik variací architektury, několik sad hyperparametrů a pomocí dosaže- ných výsledků na testovacích datech byl vybrán nejvýkonnější model. Výsledkem práce je otestovaný funkční top-tagger. Navíc bylo nalezeno doporučené nastavení modelu pro další využítí při identifikaci rozpadů na čtyři top kvarky. Výstup z našeho modelu bude možno využít jako nadstandardní informaci pro vstup do verzatilnějších klasifikačních neuronových sítí. 1cs_CZ
uk.abstract.enJet tagging is a method of analyzing accelerator collision products. It performs labeling of jets according to the flavor of quark from which they arose. The subject of the thesis is to use machine learning and deep learning algorithms to build a top-tagging neural network and to prepare this network for being used as a support mechanism for the identification of four top decay events. Our top-tagger architecture is based on the successful Transformer architecture. To achieve the final form of top-tagger several variations in architecture and several sets of hyperparameters were tried. Subsequently, the best-performing model was chosen. The result of our thesis constitutes of tested functioning top-tagger. Moreover, an optimal setting for further use in identifying four top events was found. The output of our neural network will be suitable to use as additional information to the input of more versatile classification models thus creating space for improvement of those classification models. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Ústav částicové a jaderné fyzikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV