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BAT 2.0: Entwicklung und Anwendungen

Fachliche Zuordnung Kern- und Elementarteilchenphysik, Quantenmechanik, Relativitätstheorie, Felder
Förderung Förderung von 2018 bis 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 400959267
 
Erstellungsjahr 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die statistische Datenanalyse ist ein zentrales Werkzeug in allen Bereichen der wissenschaftlichen Forschung. Das Theorem von Bayes erlaubt eine konsistente Formulierung von Fragen, welche in der Datenanalyse typischerweise gestellt werden, insbesondere zur Bestimmung von Parametern und dem Vergleich von Modellen. Die Auswertung der entsprechenden Schlüsselgrößen, z.B. der a posteriori-Wahrscheinlichkeiten und der Evidenz, ist allerdings oft schwierig, insbesondere für komplexe Modelle mit vielen Parametern, wie sie oft in der Wissenschaft vorkommen. Letztere sind meist nur mit individuell gefertigten Softwarewerkzeugen zugänglich. Die zunehmende Menge an Daten, welche in wissenschaftlichen Experimenten erzeugt wird, muss von der Entwicklung von Werkzeugen begleitet werden, welche diese Daten verarbeiten können. Das erste Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines robusten Werkzeugs für die Bayesianische Inferenz, BAT.jl, welches in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen verwendet werden kann. Dieses Werkzeug muss eine schnelle und verlässliche Berechnung von statistischen Größen für hoch-dimensionale und komplexe Modelle ermöglichen. Gleichzeitig muss es eine Plattform zur Entwicklung, dem Vergleich und der Anwendung verschiedener Algorithmen bieten, welche vergleichbare und kontrollierte Bedingungen garantiert. Weiterhin muss das Werkzeug plattformunabhängig sein und nicht auf die spezifischen Anforderungen eines bestimmten Arbeitsfelds ausgerichtet sein. Das zweite Ziel des Projekts ist die Anwendung dieses Werkzeugs auf eine bestimmte Klasse von Problemen, und zwar der Parameterabschätzung von komplexen Physikmodellen, um damit das volle Potential der Software zu zeigen und Fallbeispiele herauszuarbeiten. Dafür muss ein aus BAT.jl abgeleitetes Werkzeug weiterentwickelt werden, der EFTfitter.jl, mit welchem Modelle an Daten angepasst werden können. Diese Anwendung befindet sich an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Modellierung, statistischer Inferenz und numerischen Methoden. Sie soll außerdem als Vertreter einer Klasse von Problemen agieren, welche oft in der Wissenschaft vorkommen, und soll somit den interdisziplinären Charakter des Projekts hervorheben. Das dritte Ziel des Projekts ist die Anwendung von EFTfitter.jl auf zwei konkrete Probleme im Bereich der Teilchenphysik: Das erste Problem ist die Abschätzung der freien Parameter in Modellen der effektiven Feldtheorie, welches zusätzliche Beiträge von Operatoren der Dimension sechs enthält. Das Modell soll mit einer Vielzahl von experimentellen Daten aus dem Bereich der Top-Quark- und Bottom-Quark-Physik verglichen werden. Das zweite Problem ist die Bestimmung der freien Parameter von Monte Carlo-Generatoren (Tuning). Hier wurde der Herwig-Eventgenerator ausgesucht und eine vergleichsweise große Auswahl an Observablen genutzt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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