ML in nuclear physics

Цель

Цель заключается в определении класса прицельного параметра столкновения двух ядер с помощью методов ML. Изначально задача регрессии, но сведена к задаче классификации - разбили отрезок возможных значений прицельного параметра на классы. Есть некоторые ограничения на скорость работы алгоритма - нужно предсказывать класс параметра за $50$ нс = $50 * 10^{-9}$ с

Данные

Данные созданы генератором - 100 файлов по 2000 столкновений (событий) в каждом. Являются представлением того, куда и с какой скоростью разлетелись частицы после столкновения.

Файлы

• data_preprocessing.ipynb - предобработка одного файла данных с подробным описанием.
• list_experiment.py - задаются параметры нескольких экспериментов. Вызывается processing_one_experiment.py
• processing_one_experiment.py - обработка сырых файлов и запускается create_data_loop
• create_data_loop.py - преобразование одного события (столкновения) в вектор
• data.csv - очищенные данные для обучения модели.

New Note