Матеріали курсів "Програмні коди" (магістри, 2 курс, 2026)

Записи занять

Додакткові матеріали:

• 27.01.2026 Використовували CMS open data МК файл для процесів із ttbar та методи ROOT TTree::GetEntry(), TTree::Draw(), RdataFrame для побудови розподілів різних кінматичних змінних і обчислення ефективності обмежень на поперечний імпульс лептонів. Розбирали різницю між імперативним та декларативним стилями програмування.
  • слайди1 слайди2
  • код
• 03.02.2026 Розбирали різницю між імперативним та декларативним стилями програмування. Малювали графіки кінематичних розподілів топ і антитоп кварків, рахували кореляцію між px(top) i px(antitop).
  • слайди
  • код
  • Домашнє завдання: порахувати кореляцію між px(top) i px(antitop) використовуючи декларативний стиль програмування (без циклу по подіях).
• 10.02.2026 Рахували кореляцію між px(top) i px(antitop) з використанням RDataFrame. Малювали графіки кореляцій імпульсів px, py нейтрино на генераторному рівні і МЕТ на детекторному рівні.
  • код
  • ноутбук гугл коллаб
  • Домашнє завдання: порахувати кореляцію (до числа) між px(nu)+px(nubar) та px(MET), py(nu)+py(nubar) та py(MET).
• 17.02.2026 Рахували кореляційні матриці для різних величин, використовували argparse.
  • код
  • код
• 24.02.2026 Рахували метчінг20260312 (співставлення) між генераторним і реконструйованими рівнями для лептонів.
  • код
• 03.03.2026 Рахували метчінг (співставлення) між генераторним і реконструйованими рівнями для лептонів, записували нове дерево, рахували кореляції та роздільну здатність.
  • код
  • код
• 12.03.2026 Рахували метчінг (співставлення) між генераторним і реконструйованими рівнями використовуючи RDataFrame (C++ код).
  • код
  • код
  • код
• 20.03.2026 Рахували метчінг (співставлення) для електронів і мюонів, розглядали анфолдінг TUnfold
  • код
  • слайди по TUnfold
• 24.03.2026 Продовжували розглядати анфолдінг TUnfold, рахували матрицю відгуку
  • слайди по TUnfold
  • код по TUnfold
  • код по TUnfold
  • код для матриці відгуку
• 27.03.2026 Рахували матрицю відгуку, розподіли на реконструйованому і генераторному рівнях, чистоту та стабільність
  • код для матриці відгуку
  • [Данило] продивились стандартну опцію фітування гістограм Гауссом. Відмітили собі, що фітування гістограм залежить від кількості бінів. Тому виникла необхідність перейти до методики без бінового фітування RooFit. На відміну від фйітування гістограм, то тут використовується вже не $\chi^2$ а unbinned maximum likelihood fits. Демонстраційний зразок є в репозиторії під назвою 'gauss_fit.C'.
• 21.04.2026
  • [Данило]
  • [Кирило] Презентація демонструє практичний pipeline обробки експериментальних даних фізичного експерименту SuperNEMO з використанням фреймворку ROOT (CERN). Розглядаються чотири послідовних скрипти на C++: фільтрація сирих даних Falaise, побудова гістограм і карт вершин, розрахунок активностей джерел ²⁰⁷Bi з урахуванням радіоактивного розпаду, та геометричні ефективності реєстрації. Презентація показує реальний робочий код, запуск на кластері без попередньої компіляції через ROOT-інтерпретатор, передачу даних між модулями через ROOT-файли та комбінацію стандартних операцій з ручним малюванням кольорових карт — все для аналізу лічильників калібрування детектора - Посилання на презентацію