February 9, 2024 Bachelor Thesis Open Access

Tödter, Pascal

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{
  "abstract": "<p>Mit dieser Bachelorarbeit soll zuerst untersucht werden, wie gut sich Ereignisse mit einem neuronalen Netz in die Prozessklassen tt+H(bb), tt+Z(bb), oder tt+bb einsortieren lassen (Multiklassifikation). Da hier mit Simulationsdaten gearbeitet wird, ist es m&ouml;glich zu erfassen, wie gut die Vorhersage des Netzes mit dem &bdquo;wahren&ldquo; Prozess, der in diesem Ereignis stattgefunden hat, &uuml;bereinstimmt. Anschlie&szlig;end wird weitergehend untersucht, wie sich die<br>\nVorhersage des Netzes &auml;ndert, wenn es wie zuvor beschrieben durch eine Jet-Sortierung mehr Informationen erh&auml;lt. Abschlie&szlig;end erfolgt die Auswertung, ob sich die Klassifizierung mit Hinzugabe weiterer Informationen durch die Jet-Sortierung deutlich verbessert und es sich lohnt, ein neuronales Netz zu entwerfen, welches die Mutterteilcheninformation f&uuml;r die echten Messdaten aus dem CMS-Detektor bestimmt.</p>", 
  "author": [
    {
      "family": "T\u00f6dter, Pascal"
    }
  ], 
  "id": "22215", 
  "issued": {
    "date-parts": [
      [
        2024, 
        2, 
        9
      ]
    ]
  }, 
  "language": "deu", 
  "title": "Bedeutung von Informationen auf Parton-Ebene f\u00fcr die tt+X-Prozessklassifizierung mit neuronalen Netzen", 
  "type": "thesis"
}