Monte-Carlo-Simulationen sind ein fundamentales Werkzeug in der Datenanalyse der Teilchenphysik. Dabei kann eine gute Simulation von Teilcheninteraktion, -Produktion und -Zerfall nur durch genaue Optimierungen erfolgen, indem die freien Parameter der Monte-Carlo-Algorithmen an existierende Daten angepasst werden.

In unserer Arbeitsgruppe wird die Optimierung von Monte-Carlo-Algorithmen mittels verschiedener statistischer Methoden der Bayesschen Datenanalyse durchgeführt, welche mit dem Baysian Analysis Toolkit in Julia (BAT.jl) implementiert werden, an dessen Entwicklung wir beteiligt sind. Dabei beschränken wir uns nicht nur auf Monte-Carlo-Algorithmen der Teilchenphysik, sondern forschen im Rahmen des SFB 1491 auch an der Optimierung von Simulationsalgorithmen für Luftschauer, die durch hochenergetische kosmische Strahlung induziert werden.

Wenn Sie Interesse haben, sich im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit auf der Schnittstelle zwischen Teilchen- und Astroteilchenphysik zu bewegen und an der Optimierung von Monte-Carlo-Algorithmen mit statistischen Methoden in einer modernen Programmiersprache teilzunehmen, nehmen Sie gerne direkt Kontakt mit uns auf.

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