Исследования. Суррогатное моделирование

Научно-исследовательская деятельность по статистическому и суррогатному моделированию.

1 Общая информация

• Суррогатное моделирование

2 Что сделано

• Статистическое моделирование мюонного рассеяния: \(\tau^{-} \to \mu^{-} + \mu^{-} + \mu^{-}\).
  • Было получено возможное нарушение Стандартной модели.
  • Были рассмотрены разные методы машинного обучения.
  • Показано преимущество стандартных методов машинного обучения над нейронными сетями.
• Был сделан анализ разных программных продуктов и средств создания пайплайнов для машинного обучения.
  • Проведено сравнение языков научного програмирования Python и Julia.
  • Сделан вывод о перспективности использования языка Julia для целей суррогатного моделирования.
• Мультимодельный подход к исследованию геометризации задач оптики был расширен за счёт суррогатного моделирования люнз.
  • Были выполнены дупломные проекты по данной тематики.
  • Также данная тематика используется при написании кандидатских и докторских диссертаций.

3 Направления исследований

3.1 Моделирование ускорителя

• Модель ускорителя идеальных частиц

  • https://cyberleninka.ru/article/n/model-uskoritelya-idealnyh-chastits

• Компьютерное моделирование компактного циклотрона

  • http://www1.jinr.ru/Pepan/v-46-6/04_smir.pdf

• Подбор оптимальных параметров методами суррогатного моделирования

3.2 Моделирование движения частич в ускорителе

• По набору параметров что-то получать ( скорость???, …. )

  • dataset получение массы по параметрам
  • https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/cern-electron-collision-data
  • https://www.kaggle.com/datasets/omidbaghchehsaraei/cern-dimuon-dataset

• Численное моделирование движения пылевых частиц в тракте ускорителя

  • http://repo.ssau.ru/bitstream/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Chislennoe-modelirovanie-dvizheniya-pylevyh-chastic-v-trakte-uskoritelya-64074/1/paper%20285_1580-1587.pdf

• Визуализация результатов (траектории частицы в ускорителе и др.)

• Классификация частиц по картинкам

  • https://www.kaggle.com/datasets/stephenmugisha/particle-collisions

3.3 Учебные примеры. Для какой-нибудь не сложной системы (волновод????) :

• Иммитационная модель
• Аналитическая модель (численное решение)
• Суррогатная модель на разных библиотеках и разными методами (реал нейр сетей для сур мод)
• Оценка качества
• Визуализация результатов

3.4 Работа с данными (не понятно как…)

• Обработка сырых данных
• Генерация данных