title: The use of artificial neural networks to solve problems of high energy physics
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Иванов Андрей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ivanov Andrej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гурьев Валентин Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gurev Valentin Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Andrianov Sergej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:26:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:26:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047666
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26405
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В выпускной квалификационной работе разработана нейронная сеть на языке программирования Рythоn и выполнено экспериментальное исследование применения искусственных нейронных сетей для распознавания глюонных струй.
  В первой главе дан краткий обзор применения искусственных нейронных сетей в физике высоких энергий. Показано, что нейронные сети эффективнее традиционных методов обработки экспериментальных данных в задачах распознавания классов событий.
  Во втором разделе рассмотрены вопросы физики адронных струй. Дано описание особенностей глюонных струй. Предложен новый способ идентификации глюонных струй нейронными сетями.
  В третьем разделе выполнена практическая реализация искусственной нейронной сети. Программное обеспечение разработано на языке Python и использует некоторые математические пакеты со свободной лицензией. Выполнено тестирование нейронной сети. Выполнены эксперименты с нейронной сетью. Показано, что предложенный вариант сети имеет такую же вероятность распознавания глюонных струй, что и существующие решения, но более высокую скорость обработки данных.
  В приложении приведен листинг кода программного обеспечения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the diploma paper (graduation work), software in the Python programming language was developed and an experimental study of the use of artificial neural networks for recognition of gluon jets was carried out.
  The first chapter gives a brief overview of the use of artificial neural networks in high-energy physics. It is shown that neural networks are more effective than traditional methods of processing experimental data in recognition of classes of events.
  In the second section, problems of the physics of hadron jets are considered. A description of the features of gluon jets is given. A new method for identifying gluon jets by neural networks is proposed.
  The third section contains the practical implementation of an artificial neural network. The software is developed in Python and uses some popular math packages. Neural network testing performed. Experiments with a neural network were performed. It is shown that the proposed variation of the network has the same probability of recognition of gluon jets as existing solutions, but a higher data processing speed.
  The appendix contains software code
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание глюонных струй
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: физика высоких энергий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сети прямого распространения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование событий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gluon recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: high energy physics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feedforward neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: event modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The use of artificial neural networks to solve problems of high energy physics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение искусственных нейронных сетей для решения проблем физики высоких энергий
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Gurev_Bachelor_Graduate_Work.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26405/1/Gurev_Bachelor_Graduate_Work.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 758,71 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_o_vypusknoj_kvalifikacionnoj_rabote_bakalavra_4_kursa_Gurev.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26405/2/reviewSV_Otzyv_o_vypusknoj_kvalifikacionnoj_rabote_bakalavra_4_kursa_Gurev.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 18,51 kB