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高能物理数据分析
作者：[德] O.贝恩克，[德] K.克朗宁格，[德] G.肖特，[德] T.肖纳-赛德涅斯 著，朱永生，胡红波 译
出版社：中国科学技术大学出版社
出版时间：2019-03-01
ISBN：9787312045844
定价：¥78.00
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内容简介
本书介绍高能物理、粒子天体物理实验统计分析的相关知识，原书（英文版）由长期在欧洲核子研究中心（CERN）、美国费米国家加速器实验室（FNAL）、德国电子同步加速器中心（DESY）等国际高能物理研究中心各著名合作组从事数据分析的专家合作撰写。共分12章，包括基本概念、参数估计、假设检验、区间估计、分类、去弥散、约束拟合、系统不确定性的处理、理论不确定性、高能物理中常用的统计方法、分析演练和天文学中的应用。
作者简介
贝恩克（Olaf Behnke） 在DESY（德国电子同步加速器中心）任职的物理学家。在CERN（欧洲核子研究中心）的CP-LEAR实验和DESY的ARGUS、H1和ZEUS实验中从事研究工作。现任ZEUS合作组物理主席。 克朗宁格（Kevin Kröninger）在哥廷根大学从事ATLAS实验研究，专注于顶夸克性质的测量。 肖特（Gregory Schott） 德国卡尔斯鲁厄理工学院的物理学家。从事不同统计方法的比较和应用的研究，ROOSTATS软件包的作者之一（ROOSTATS是高能物理不同的数据分析方法的统计描述的通用工具），CMS合作组统计学委员会成员。 肖纳-赛德涅斯（Thomas Schörner-Sadenius） 在DESY（德国电子同步加速器中心）任职的物理学家。参与过DESY和CERN的OPAL，H1，ATLAS，ZEUS，CMS等合作组的实验研究。现为德国亥姆霍兹联盟Physics at the Terascale（德国高能对撞机物理项目联合体）分析中心的领导人。 【译者简介】 朱永生，中国科学院高能物理研究所研究员，博导（已退休），中国科学院大学兼职教授、研究顾问。1964年毕业于中国科学技术大学近代物理系。因参加北京正负电子对撞机北京谱仪的建造和实验研究获国家和中国科学院科技进步特等奖、中国科学院自然科学奖二等奖和北京市科学技术奖二等奖。享受国务院特殊津贴。在国际、国内quanwei学术刊物上发表论文二百多篇。（编）著有学术专著6部、译著3部。曾任《Chinese Physics C》和《中国科学G》（中文版和英文版）副主编。 胡红波，中国科学院高能物理研究所研究员。1985年北京大学物理系毕业，1991年获博士学位，2000年入选中国科学院“引进国外杰出人才”。曾任国际纯物理和应用物理学会（IUPAP）宇宙线分委员会（C4）委员。先后参加CERN的ALEPH和美国SLAC 的BaBar 实验，西藏羊八井中日ASγ、中意ARGO 国际合作的宇宙线实验和LHAASO宇宙线实验。2006年带领中方团队以国际zuigao精度测量了银河系北天区宇宙线的各项异性分布，其成果在《Science》上发表，被审稿人誉为该领域“里程碑”式的成果，并被评为2006年度中国科学院十大重要创新成果之一。
目录
【图书目录】
译者的话
前言
第1章 基本概念
1.1 引言
1.2 概率密度函数
1.3 理论分布
1.4 概率
1.5 统计推断和测量
1.6 习题
参考文献
第2章 参数估计
2.1 高能物理中的参数估计：引言
2.2 参数估计：定义和性质
2.3 极大似然法
2.4 小二乘法
2.5 极大似然拟合：不分区、分区、常规和广义的似然函数
2.6 贝叶斯参数估计
2.7 习题
参考文献
第3章 假设检验
3.1 基本概念
3.2 检验统计量的选择
3.3 临界域的选择
3.4 确定检验统计量的分布
3.5 p值
3.6 逆向假设检验
3.7 贝叶斯假设检验
3.8拟合优度检验
3.9结论
3.1 0习题
参考文献
第4章 区间估计
4.1 引言
4.2 置信区间构建的特征量
4.3 置信区间构建的频率方法
4.4 贝叶斯方法
4.5 不同区间构建的图形比较
4.6 搜寻实验中置信区间的作用
4.7 评述和建议
4.8习题
参考文献
第5章 分类
5.1 多变量分类简介
5.2 统计观点中的分类问题
5.3 多变量分类方法
5.4 总体看法
5.5 系统不确定性的处理
5.6 习题
参考文献
第6章 去弥散
6.1 反演问题
6.2 正交化求解
6.3 正则化方法
6.4 离散余弦变换和投影法
6.5 迭代法去弥散
6.6 粒子物理中的去弥散问题
6.7 高能物理中使用的去弥散程序
6.8习题
参考文献
第7章 约束拟合
7.1 引言
7.2 消去法求解
7.3 拉格朗日乘子法
7.4 线性约束的拉格朗日乘子问题和二次型目标函数
7.5 拉格朗日乘子问题的迭代解
7.6 延伸阅读资料和网络资源
7.7 习题
参考文献
第8章 系统不确定性的处理
8.1 引言
8.2 系统不确定性的定义
8.3 系统不确定性的检测
8.4 系统不确定性的估计
8.5 如何避免系统不确定性
8.6 结论
8.7 习题
参考文献
第9章 理论不确定性
9.1 概论
9.2 因子化：QCD计算的基石
9.3 幂率修正
9.4 末态
9.5 从强子到部分子
9.6 习题
参考文献
第10章 高能物理中常用的统计方法
10.1 引言
10.2 效率的估计
10.3 矩阵法估计多个过程对于数据集的贡献
10.4 通过分布形状的比较估计参数：样板法
10.5 总体检验
10.6 实验者的偏见和实验数据的致盲
10.7 习题
参考文献
第11章 分析演练
11.1 引言
11.2 寻找Z′玻色子到μ子的衰变
11.3 测量
11.4 习题
参考文献
第12章 天文学中的应用
12.1 引言
12.2 应用的概述
12.3 嵌套抽样
12.4 展望和总结
12.5 习题
参考文献
撰稿人简介
索引
译者的话
前言
第1章 基本概念
1.1 引言
1.2 概率密度函数
1.3 理论分布
1.4 概率
1.5 统计推断和测量
1.6 习题
参考文献
第2章 参数估计
2.1 高能物理中的参数估计：引言
2.2 参数估计：定义和性质
2.3 极大似然法
2.4 小二乘法
2.5 极大似然拟合：不分区、分区、常规和广义的似然函数
2.6 贝叶斯参数估计
2.7 习题
参考文献
第3章 假设检验
3.1 基本概念
3.2 检验统计量的选择
3.3 临界域的选择
3.4 确定检验统计量的分布
3.5 p值
3.6 逆向假设检验
3.7 贝叶斯假设检验
3.8拟合优度检验
3.9结论
3.1 0习题
参考文献
第4章 区间估计
4.1 引言
4.2 置信区间构建的特征量
4.3 置信区间构建的频率方法
4.4 贝叶斯方法
4.5 不同区间构建的图形比较
4.6 搜寻实验中置信区间的作用
4.7 评述和建议
4.8习题
参考文献
第5章 分类
5.1 多变量分类简介
5.2 统计观点中的分类问题
5.3 多变量分类方法
5.4 总体看法
5.5 系统不确定性的处理
5.6 习题
参考文献
第6章 去弥散
6.1 反演问题
6.2 正交化求解
6.3 正则化方法
6.4 离散余弦变换和投影法
6.5 迭代法去弥散
6.6 粒子物理中的去弥散问题
6.7 高能物理中使用的去弥散程序
6.8习题
参考文献
第7章 约束拟合
7.1 引言
7.2 消去法求解
7.3 拉格朗日乘子法
7.4 线性约束的拉格朗日乘子问题和二次型目标函数
7.5 拉格朗日乘子问题的迭代解
7.6 延伸阅读资料和网络资源
7.7 习题
参考文献
第8章 系统不确定性的处理
8.1 引言
8.2 系统不确定性的定义
8.3 系统不确定性的检测
8.4 系统不确定性的估计
8.5 如何避免系统不确定性
8.6 结论
8.7 习题
参考文献
第9章 理论不确定性
9.1 概论
9.2 因子化：QCD计算的基石
9.3 幂率修正
9.4 末态
9.5 从强子到部分子
9.6 习题
参考文献
第10章 高能物理中常用的统计方法
10.1 引言
10.2 效率的估计
10.3 矩阵法估计多个过程对于数据集的贡献
10.4 通过分布形状的比较估计参数：样板法
10.5 总体检验
10.6 实验者的偏见和实验数据的致盲
10.7 习题
参考文献
第11章 分析演练
11.1 引言
11.2 寻找Z′玻色子到μ子的衰变
11.3 测量
11.4 习题
参考文献
第12章 天文学中的应用
12.1 引言
12.2 应用的概述
12.3 嵌套抽样
12.4 展望和总结
12.5 习题
参考文献
撰稿人简介
索引
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