bachelorThesis
Caracterización de datos e identificación de patrones en partículas del gran colisionador de hadrones.
Fecha
2022-09Autor
Lascano Torres, Jelena Lissette
León Jordán, José Gregorio
Institución
Resumen
El presente proyecto realiza el estudio y análisis de conjuntos de datos de partículas subatómicas provenientes del colisionador de partículas LHC del CERN con el propósito de caracterizar los datos e identificar patrones. Específicamente para el estudio se consideró uno de los detectores que originan estos conjuntos de datos, el CMS, que genera datos a partir del choque de partículas que se produce a altas energías y a velocidades cercanas a la de la luz. Se estudiaron alrededor de 80 conjuntos de datos para caracterizarlos y obtener una clasificación de acuerdo a la familia, al tipo y la cantidad de partículas estudiadas. Se realizó la adaptación de un algoritmo de agrupación dinámico para realizar mediciones a cuatro conjuntos de datos seleccionados y obtener patrones basados en la energía y la masa de las partículas. Los resultados obtenidos son satisfactorios y permiten adquirir un conocimiento previo para futuros trabajos de investigación en este contexto. This project carries out the study and analysis of data sets of subatomic particles from the CERN LHC particle collider with the purpose of characterizing the data and identifying patterns. Specifically for the study, one of the detectors that originate these data sets was considered, the CMS, which generates data from the collision of particles that occurs at high energies and at speeds close to the speed of light. Around 80 data sets were studied to characterize them and obtain a classification according to the family, type and quantity of particles studied. The adaptation of a dynamic clustering algorithm was carried out to perform measurements on four selected data sets and obtain patterns based on the energy and mass of the particles. The results obtained are satisfactory and allow acquiring prior knowledge for future research work in this context.