TMVA: The Toolkit for Multivariate Data Analysis eith ROOT

Multivariate classi cation methods based on machine learning techniques have become a fundamental ingredient to most physics analyses. The classi cation techniques themselves have also signi cantly evolved in recent years. Statisticians have found new ways to tune and to combine classi ers to further gain in performance. Integrated into the analysis framework ROOT, TMVA is a toolkit offering a large variety of multivariate classi cation algorithms. TMVA manages the simultaneous training, testing and performance evaluation of all the classi ers with a user-friendly interface, and also steers the application of the trained classi ers to data

PDE-Foam - a probability-density estimation method using self-adapting phase-space binning

Probability Density Estimation (PDE) is a multivariate discrimination technique based on sampling signal and background densities defined by event samples from data or Monte-Carlo (MC) simulations in a multi-dimensional phase space. In this paper, we present a modification of the PDE method that uses a self-adapting binning method to divide the multi-dimensional phase space in a finite number of hyper-rectangles (cells). The binning algorithm adjusts the size and position of a predefined number of cells inside the multi-dimensional phase space, minimising the variance of the signal and background densities inside the cells. The implementation of the binning algorithm PDE-Foam is based on the MC event-generation package Foam. We present performance results for representative examples (toy models) and discuss the dependence of the obtained results on the choice of parameters. The new PDE-Foam shows improved classification capability for small training samples and reduced classification time compared to the original PDE method based on range searching.Comment: 19 pages, 11 figures; replaced with revised version accepted for publication in NIM A and corrected typos in description of Fig. 7 and

Research and Design of a Routing Protocol in Large-Scale Wireless Sensor Networks

无线传感器网络，作为全球未来十大技术之一，集成了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理和自组织网技术，可实时感知、采集、处理、传输网络分布区域内的各种信息数据，在军事国防、生物医疗、环境监测、抢险救灾、防恐反恐、危险区域远程控制等领域具有十分广阔的应用前景。 本文研究分析了无线传感器网络的已有路由协议，并针对大规模的无线传感器网络设计了一种树状路由协议，它根据节点地址信息来形成路由，从而简化了复杂繁冗的路由表查找和维护，节省了不必要的开销，提高了路由效率，实现了快速有效的数据传输。 为支持此路由协议本文提出了一种自适应动态地址分配算——ADAR（AdaptiveDynamicAddre...As one of the ten high technologies in the future, wireless sensor network, which is the integration of micro-sensors, embedded computing, modern network and Ad Hoc technologies, can apperceive, collect, process and transmit various information data within the region. It can be used in military defense, biomedical, environmental monitoring, disaster relief, counter-terrorism, remote control of haz...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院通信工程系_通信与信息系统学号：2332007115216

Energy measurement of hadrons with the CERN ATLAS calorimeter

Zsfassung in dt. SpracheDer Large Hadron Collider am europäischen Zentrum für Teilchenphysik, CERN, erzeugt Proton-Proton-Kollisionen mit einer Schwerpunktsenergie von 14 TeV. ATLAS, eines der vier großen Experimente am LHC ist ein vielseitiger Detektor mit dem die Energie und die Richtung von Teilchen gemessen werden kann die in den Proton-Proton-Kollisionen entstehen.Das Hauptziel dieser Dissertation ist es die Genauigkeit zu ermitteln mit der, beim momentanen Verständnis für die Wechselwirkungen von Hadronen mit Materie und bei der momentanen Beschreibung des Ansprechverhaltens des zentralen ATLAS Kalorimeters, die Korrekturen, die zur vollständigen Energiemessung von Pionen notwendig sind, vorhergesagt werden können.Für den kombinierten Strahl-Test 2004 (CTB) wurde ein kompletter Abschnitt der zentralen Region des ATLAS Detektors mit all seinen Teil-Detektoren in der H8 Strahl-Linie des CERN SPS Beschleunigers installiert. Pionen und Elektronen mit Energien von 1 bis 350 GeV wurden gemessen.Die Fähigkeit der Monte Carlo (MC) Simulationen, die grundlegenden Observablen zu beschreiben, wurde im Strahl-Test überprüft. Es wurde herausgefunden, daß die Beschreibung der longitudinalen Entwicklung des Schauers vom Fragmentationsmodell und die totale deponierte Energie sowie die radiale Ausdehnung des Schauers von den intranuklearen Kaskadenmodellen gut wiedergegeben wird. Mit dem optimierten Simulations-Modell wird die totale rekonstruierte Energie für eine Strahl-Energie von 20 GeV und höher auf 1% genau beschrieben. Die mittleren Energien in den einzelnen Schichten des Kalorimeters werden auf 10 bis 20% genau beschrieben.Um die Qualität des Schemas zur hadronischen Kalibration zu bewerten, wurde es mit MC Simulationen und mit Daten getestet. Es konnte gezeigt werden, daß das vollständig korrigierte Signal von Pionen für MC (Daten) innerhalb von 2% (5%) von der ursprünglichen Pionenergie für eine Strahlenergie von E>20 GeV liegt. Die Auflösung kann um ca. 10 (10) bis 15% (40%) im Vergleich zum unkorrigierten Signal in MC (Daten) verbessert werden. Die MC Simulationen haben Probleme die gemessene Energie-Auflösung zu beschreiben. Es wird allerdings erwartet, daß die Abweichung von MC zu Daten geringer wird, wenn für die Berechnung der Korrekturen für die hadronische Kalibration zu den neuersten Versionen von GEANT4 (dem Programm zur Erstellung von MC Simulationen) gewechselt wird.Über das Standardschema von ATLAS um Pionen zu Kalibrieren hinaus gehend wurde eine neuartige Technik zur Korrektur von Energieverlusten Aufgrund von totem Material entwickelt mit dem Verbesserungen von Linearität und Auflösung erzielt werden konnte.The ATLAS detector is a multi-purpose detector measuring the energy and direction of particles produced in proton-proton collisions at a center of mass energy of 14 TeV provided by the Large Hadron Collider at the European center of particle physics, CERN.The main aim of this thesis is to assess the precision of the present understanding of the interactions of hadrons with matter (as implemented in Monte Carlo (MC) simulations) to describe the response of the ATLAS calorimeter and to predict the correction necessary to measure the full energy of pions. The simulations are compared to testbeam data. The present description of the response of the ATLAS central calorimeter is able to predict the energy corrections, as verified by using testbeam data. For the Combined Testbeam 2004 (CTB) a full slice of the central region of the ATLAS detector including all sub-detectors has been installed in the H8 beam line of the CERN SPS accelerator. Pions and electrons with the energies ranging from 1 to 350 GeV have been measured.The ability of the various MC simulations to describe the basic observables has been tested in the CTB. It has been found that the longitudinal shower development is described by the fragmentation model, while the response and the radial shower extension is well represented by using intra-nuclear cascade models. Using the best model, the description of the response is within 1% for a beam energy of 20 GeV and above. The mean energies in the individual calorimeter layers are described within 10 to 20%.The hadronic calibration scheme has been applied on MC and data. It has been shown that the fully corrected pion signal is within 2% (5%) of the initial pion energy for E>20 GeV in MC (data). The resolution is improved by about 10 (10) to 15% (40%) compared to the non-corrected signal in data (MC). The MC simulation has problems to describe the measured energy resolution. The deviation of MC and data is expected to become smaller when the corrections for the hadronic calibration are derived with the new version of GEANT4 (the MC simulation framework) . Beyond the ATLAS standard pion calibration scheme a novel technique for the correction for the energy loss due to dead material has been developed which has shown to improve the linearity and the resolution.15