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| 高能物理中的数据分析 | 发布于:2015/02/03 | |
| 高能物理学自从上世纪中叶诞生以来，以基本粒子及其相互作用为研究目标，已经取得了诸如建立了统一弱、电与强相互作用的标准模型这类无比辉煌的成果，极大地深化了人们对物质最深层次结构的认识。回顾这一伟大历程，不难看到这些成果无不是在对世界范围内许多高能实验室特别是一些大型加速器以及对撞机上所提供的数量浩瀚的实验数据进行复杂而细致的分析基础之上取得的。基本粒子的行为遵从量子力学，同时各种反应和探测过程又要受到环境和条件（背景）的不可控制的影响，因此对它们的描写充满随机性。比如，对于两个粒子的碰撞或者甚至一个粒子的衰变，我们不可能确定性地预言究竟会发生什么，而只能给出各种可能结果的概率。我们必须透过这些随机性，寻求对于复杂过程的清晰了解，从而获得精确的科学结论。正因为如此，高能物理实验数据的分析工作，不仅对于高能物理实验家，而且对于那些密切依靠实验结果的理论家们都是至关重要的。实际上，几乎所有的高能物理的异常精确结果都是借助于高度技巧的统计方法得到的。在粒子物理领域，统计推理是数据分析的最基本的步骤。 近年来，研发了许多新的统计技术以及相关的复杂的软件包。对于从事高能物理研究的科学家，尽快掌握这些统计知识的需求急速增长。本书正是服务于这一目的。 本书内容共分12章：1. 基本概念（R.Barlow）；2. 参量估计（O.Behnke and L.Moncta）；3. 假设检验（G.Schott）；4. 间隔估算（L.Demortier）；5. 分类（H.Voss）；6. 展开（V. Blobel）；7. 约束拟合（B.List）；8. 如何处理系统的不确定性（R.Wanke）；9.理论的不确定性（M.Diehl）；10. 高能物理常用的一些统计方法（C.Hensel 和 K.Kroninger）； 11. 分析选析（A.Heijboer 和 I.van Vulpen）；12. 在天文学中的应用（H.B.Prosper）。 本书注重适用性，阐述尽可能具体，各章内容中插入了许多特定的设计实例。每章后面都提供了一些练习题，提示、解答和一些必要的软件（可以在出版商提供的网页上找到）。本书适用于实验类型的高能物理相关专业的研究生和实验工作者。 丁亦兵，教授 （中国科学院大学）来源：国外科技新书评介 |
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