Een van de grootste uitdagingen in de deeltjesfysica is het interpreteren van grote datasets die uit veel verschillende waarneembare objecten bestaan ​​in de context van modellen met verschillende parameters.

Een nieuw artikel gepubliceerd in EPJ Plus , geschreven door Ursula Laa van het Instituut voor Statistiek aan de BOKU Universiteit, Wenen, en Duits Valencia van de School voor Natuurkunde en Sterrenkunde, Monash University, Clayton, Australië, kijkt naar de vereenvoudiging van grote datasets en veel parameterproblemen met behulp van tools om te splitsen grote parameterruimten in een klein aantal regio's.

"We hebben onze tools toegepast op het zogenaamde B-anomalieprobleem. In dit probleem is er een groot aantal experimentele resultaten en een theorie die ze voorspelt in termen van verschillende parameters", zegt Laa. "Het probleem heeft veel aandacht gekregen omdat de voorkeursparameters om de waarnemingen te verklaren niet overeenkomen met die voorspeld door het standaardmodel van de deeltjesfysica, en als zodanig zouden de resultaten nieuwe fysica impliceren."

Valencia gaat verder door uit te leggen dat de paper laat zien hoe de Pandemonium-tool een interactieve grafische manier kan bieden om de verbanden tussen kenmerken in de waarnemingen en regio's van parameterruimte te bestuderen.

"In het B-anomalieprobleem kunnen we bijvoorbeeld duidelijk de spanning visualiseren tussen twee belangrijke waarneembare zaken die in het verleden zijn onderscheiden", zegt Valencia. "We kunnen ook zien welke verbeterde metingen het beste zijn om die spanning aan te pakken.

"Dit kan zeer nuttig zijn bij het prioriteren van toekomstige experimenten om onopgeloste vragen aan te pakken."

Laa legt uit dat de methoden die door het duo zijn ontwikkeld en gebruikt van toepassing zijn op veel andere problemen, met name voor modellen en waarneembare zaken die minder goed worden begrepen dan de toepassingen die in het artikel worden besproken, zoals multi-Higgs-modellen.

"Een uitdaging is de visualisatie van multidimensionale parameterruimten; de huidige interface stelt de gebruiker alleen in staat om interactief hoogdimensionale gegevensruimten te visualiseren", besluit Laa. "De uitdaging is om dit te automatiseren, wat in toekomstig werk zal worden aangepakt, met behulp van technieken uit dimensiereductie." + Verder verkennen

Nieuwe geowetenschappelijke modelleringstool geeft meer holistische resultaten in voorspellingen