Implicazioni dell'osservazione del processo γγ->WW sull'accoppiamento quartico tra bosoni vettori.

La seguente tesi studia il processo γγ → WW osservato per la prima volta dall’esperimento ATLAS nel 2017 facendo collidere due fasci di protoni con un’energia totale di 13 GeV. Grazie all’analisi dell’evento (in un dominio da 0 a 500 GeV in momento trasverso) è possibile misurare il valore (o trovare l’intervallo di confidenza) di determinati coefficienti associati alla lagrangiana in EFT. Si pensa infatti che questo evento, reso possibile anche dalla lagrangiana del Modello Standard, possa avvenire sfruttando teorie oltre il Modello Standard sull’accoppiamento quartico tra bosoni vettori, identificati da operatori di dimensione otto. Lo scopo ultimo dell’analisi è quello di trovare l’intervallo di confidenza all’interno del quale ci si aspetta di trovare questi coefficienti (associati agli operatori di dimensione otto), con livello di confidenza del 95%. Tali misurazioni sono estremamente importanti per la fisica teorica in quanto permettono di verificare la veridicità dei modelli teorici e accertarsi che questi ultimi siano compatibili con i dati. Lo scopo di questa tesi é antecedente alla misurazione e consiste, grazie alle simulazioni, nell’applicare dei processi di selezione e restringere il dominio delle distribuzioni dei dati (in momento trasverso), così da ottimizzare le misurazioni. E' stato trovato infatti che se si restringe il dominio del momento trasverso si riesce a misurare un più ampio e accurato range di valori per i coefficienti di EFT. Nello specifico questa tesi si é occupata di studiare alcuni di questi coefficienti (M), trovando la miglior regione per l’analisi ([180,500] GeV) e, per ogni coefficiente, il limite inferiore con un C.L. del 95%.

Studio delle interazioni nel rivelatore e selezione degli eventi nelle misure di sezione d'urto nell'esperimento FOOT

L’adroterapia è una tecnica di cura tumorale basata sull’irraggiamento della zona cancerosa tramite ioni pesanti e particelle cariche. Queste permettono di massimizzare il danno nella zona tumorale e limitare invece quello subito dalle cellule sane. Il più grande ostacolo risiede nella limitata reperibilità di informazioni in letteratura sulla frammentazione del target. I frammenti così prodotti infatti hanno una mobilità di µm e per questo motivo sono molto difficili da rivelare. In questo contesto nel 2017 l’esperimento FOOT, approvato dall’INFN nasce con l’obiettivo di misurare la sezione d’urto differenziale di tutti i prodotti emessi dalla frammentazione nucleare fra il fascio ed il paziente. Operando in condizione di cinematica inversa l’esperimento riesce a rivelare questi frammenti ed a misurarne l’abbondanza e l’energia. E’ stata effettuata a questo proposito, un’analisi dati volta ad eliminare le frammentazioni in aria precedenti ed interne al rivelatore MSD per poter ottenere misure più accurate delle sezioni d’urto di frammentazione.

Studio di tecniche di estrazione del segnale per barioni Λc+ ricostruiti nell’esperimento ALICE

Le recenti analisi dei dati raccolti ad ALICE dimostrano che la nostra comprensione dei fenomeni di adronizzazione dei sapori pesanti è ancora incompleta, perché le misure effettuate su collisioni pp, p-Pb e Pb-Pb non sono riproducibili da modelli teorici basati su altre tipologie di collisione come e+e−. In particolare, i risultati sembrano indicare che il principio di universalità, che assume che le funzioni di frammentazione di quark e gluoni siano indipendenti dal tipo di sistema interagente, non sia valido. Per questo motivo sono stati sviluppati nuovi modelli teorici e fenomenologici, capaci di riprodurre in modo più o meno accurato i dati sperimentali. Questi modelli differiscono tra di loro soprattutto a bassi valori di impulso trasverso pT . L’analisi dati a basso pT si rivela dunque di fondamentale importanza, in quanto permette di discriminare, tra i vari modelli, quelli che sono realmente in grado di riprodurre i dati sperimentali e quelli che non lo sono. Inoltre può fornire una conferma sperimentale dei fenomeni fisici su cui tale modello si basa. In questa tesi è stato estratto il numero di barioni Λ+c (yield ) prodotto in collisioni pp a √s = 13 TeV , nel range di impulso trasverso 0 < pT (Λ+c ) < 1 GeV/c. É stato fatto uso di una tecnica di machine learning che sfrutta un algoritmo di tipo Boosted Decision Trees (BDT) implementato dal pacchetto TMVA, al fine di identificare ed eliminare una grossa parte del fondo statistico e semplificare notevolmente l’analisi vera e propria. Il grado di attendibilità della misura è stata verificata eseguendo l’estrazione dello yield con due approcci diversi: il primo, modellando il fondo combinatoriale con una funzione analitica; successivamente con la creazione di un template statistico creato ad hoc con la tecnica delle track rotations.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Modellazione analitica e caratterizzazione sperimentale di cuscinetti ad aria per simulazioni di dinamiche rotazionali

La complessità dei satelliti e la difficoltà nell’analizzare e risolvere eventuali malfunzionamenti che occorrono dopo la messa in funzione, comportano la necessità di completare estensive campagne di verifica sperimentale prima del lancio in orbita. Nel caso del sistema di determinazione e controllo di assetto (ADCS) è necessario riprodurre a terra le condizioni di microgravità e quasi totale assenza di attrito che si riscontrano in orbita. Per simulare l’ambiente spaziale a terra si usano quindi dei banchi prova progettati e costruiti appositamente per questo scopo: vengono solitamente impiegati dei cuscinetti ad aria sferici, piani oppure di entrambi i tipi per dare al sistema da verificare gradi di libertà rotazionali. Il Laboratorio Microsatelliti Microsistemi Spaziali dell’Università di Bologna ha sviluppato un banco prova in cui possono essere utilizzati alternativamente due cuscinetti sferici, uno realizzato in PVC e l’altro in alluminio. Al fine di certificare l’affidabilità dei risultati ottenuti dalle prove sperimentali, è necessario caratterizzare tutte le fonti di disturbo e in particolare verificare che i disturbi introdotti dai cuscinetti siano sufficientemente bassi da assicurare una fedele simulazione dell’ambiente spaziale. Nel presente elaborato è descritta la progettazione e la realizzazione di una piattaforma sperimentale necessaria per quantificare le coppie di disturbo dei due cuscinetti utilizzati presso il laboratorio. I risultati sperimentali ottenuti sono stati comparati con un modello analitico ricavato da precedenti conclusioni pubblicate nella letteratura scientifica. In seguito, la tesi esamina l’approccio utilizzato per stimare le coppie di disturbo e compara i risultati per entrambi i cuscinetti disponibili. Il lavoro svolto mette a servizio del laboratorio gli strumenti necessari a dimensionare i cuscinetti che verranno sviluppati e utilizzati in futuro.

Progettazione di un banco di prova per radar UWB per l'analisi non distruttiva dei danni sui materiali compositi

Breve introduzione sui radar, sistemi Ultra WideBand, controlli non distruttivi e progettazione di un banco di prova per radar UWB per l'analisi non distruttiva dei danni sui materiali compositi.

Progetto e sviluppo di un banco di prova per sistemi di determinazione e controllo d'assetto di CubeSat

Progettazione di dettaglio di un banco di prova per testare sistemi ADCS per CubeSat: Alma Test-Bed. Ci si è concentrati sul progetto di un primo nucleo di AlmaTB in grado di testare il controllo di tipo magnetico. Fanno parte di AlmaTB una gabbia di Helmholtz, un air-bearing system, un CubeSat di test, un metrology system. La gabbia di Helmholtz è un apparato costituito da tre coppie di bobine, una per ogni asse spaziale, che serve ad annullare il campo magnetico locale e simulare quello che si troverà in orbita attorno alla Terra. Un software ricava i dati del campo magnetico terrestre da modello IGRF a determinate coordinate e quota e fornisce agli alimentatori del set di bobine l'indicazione della corrente da distribuire. L'air-bearing system è un cuscinetto d'aria generato da un compressore che serve a ricreare le caratteristiche condizioni dell'ambiente spaziale di microgravità e attrito quasi-zero. Il CubeSat di test sarà montato su questo sistema. Il CubeSat di test, nella prima versione di AlmaTB, contiene i sensori e gli attuatori di tipo magnetico per determinare e controllare l'assetto di un nanosatellite. Il magnetometro presente all'interno è utilizzato anche come controllo del funzionamento della gabbia di Helmholtz. Il metrology system traccia i movimenti e l'inclinazione del CubeSat. Questo fornisce il riferimento di assetto vero, in modo da capire se il sistema ADCS lavora correttamente. Una volta che il banco di prova sarà completato e operativo sarà possibile testare algoritmi di determinazione e controllo di assetto che utilizzano diversi dispositivi tra sensori e attuatori disponibili nel mock-up. Su una workstation sono installati i software di controllo ed elaborazione dati. Si è scelto di procedere con un approccio di tipo "chiavi in mano", cioè scegliendo, quando disponibile, sistemi già completi e disponibili sul mercato. La prima versione di AlmaTB nasce dall'importante, vasto lavoro di matching tra i diversi apparati.