Anasayfa » Akademik Birimler » Fen-Edebiyat Fakültesi » Fizik Bölümü » Dersler » Parçacık Fiziğinde Programlama
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Parçacık Fiziğinde Programlama FIZ111735300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Fizik Lisans Programı (%30 İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimFizik Bölümü
Dersin KoordinatörüBora Işıldak
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, öğrencilere deneysel parçacık fiziğinde kullanılan temel ve ileri seviye paket programlarını tanıtmak, bu programların kurulumu ve etkin biçimde kullanımı konusunda uygulamalı deneyim kazandırmaktır. Ayrıca öğrencilerin parçacık fiziğinde sıklıkla karşılaşılan büyük veri kümelerini yönetme, temizleme ve görselleştirme tekniklerini öğrenmeleri hedeflenmektedir. Modern veri analiz yöntemlerini, istatistiksel modelleme ve hata hesaplama tekniklerini ayrıntılı biçimde ele almaktır.
Dersin İçeriğiROOT paket programının kullanım teknikleri; deneysel parçacık fiziğinde kullanılan ROOT yazılım paketlerinin detaylı incelenmesi; çeşitli uygulamalarla pekiştirme.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • ROOT Team. ROOT Data Analysis Framework User’s Guide. CERN. Retrieved from https://root.cern/manual, 2025.
  • Bevington, P. R., & Robinson, D. K. Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. McGraw-Hill, 2003.
  • Lyons, L. Data Analysis Techniques for High-Energy Physics. Cambridge University Press, 1986.
  • https://numpy.org
  • https://pandas.pydata.org
  • https://matplotlib.org
  • https://scipython.com
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Deneysel yüksek enerji fiziğinde kullanılan temel istatistiksel kavramları (olasılık dağılımları, histogram, hata analizi vb.) açıklayabileceklerdir.
  2. Deneysel veri analizlerinde kullanılan paket programlarını ve yöntemlerini tanımlayabileceklerdir.
  3. ROOT yazılım paketini çalıştırabileceklerdir.
  4. ROOT üzerinde histogram, grafik ve fonksiyon uydurma (fit) tekniklerini uygulayabileceklerdir.
  5. Hata çubukları, belirsizlikler ve sistematik etkileri hesaplayabileceklerdir.
  6. ROOT veri yapılarından ağaç (Tree) yapısını ve matematik kütüphanelerini kullanarak veri işleme örnekleri yapabileceklerdir.
  7. Python ile C arasında PyROOT aracılığıyla dinamik bağlantılar kurarak algoritmalar geliştirebileceklerdir.
  8. Deneysel parçacık fiziği verilerinin analizi için gerekli programlama ve problem çözme becerilerini uygulayabileceklerdir.
  9. Araştırma ve geliştirme ortamlarında kullanılan yazılım ve veri analizi altyapısını kullanarak örnek projeler yürütebileceklerdir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5DÖÇ-6DÖÇ-7DÖÇ-8DÖÇ-9
PÇ-1555555554
PÇ-2555555555
PÇ-3544445543
PÇ-4533334533
PÇ-5555555555
PÇ-6444444444
PÇ-7542222222
PÇ-8333333333
PÇ-9555555555
PÇ-10444444444
PÇ-11111111111
PÇ-12111111111

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Konu Anlatımı: İstatistiksel kavramlara giriş (olasılık, dağılımlar, ortalama, sapma). Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Basit histogram çizimi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Veri analizinde istatistiksel kavramların rolü.Olasılık dağılımlarının gözden geçirmek. Data Analysis Techniques for High-Energy Physics - L. Lyons, Bölüm 1-2 3. Ek Kaynak: ROOT resmi dokümantasyonu.
2Konu Anlatımı: Hata analizi (rastgele ve sistematik hatalar). Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Ölçüm sonuçlarının hata çubukları ile gösterilmesi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Sistematik hatalar neden kritiktir?Ölçüm hataları üzerine kısa notların okunması. Kaynak: Data Reduction and Error Analysis - P.R. Bevington, Bölüm 2.
3Konu Anlatımı: ROOT’a giriş ve kurulumu. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): ROOT açılış komutlarının denenmesi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): ROOT neden parçacık fiziği için standarttır?ROOT histogram tutorial’ının incelenmesi. Kaynak: ROOT User’s Guide - Bölüm: Histogramlar.
4Konu Anlatımı: ROOT histogram sınıfları. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Histogram oluşturma. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Histogramlar hangi bilgiyi özetler?ROOT histogram tutorial’ının incelenmesi. Kaynak: ROOT User’s Guide - Bölüm: Histogramlar.
5Konu Anlatımı: Grafikler, hata çubukları, görselleştirme. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Veri noktalarının hata çubukları ile çizimi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Görselleştirme bilimselliği nasıl destekler?ROOT grafik kütüphanesi örneklerinin incelenmesi. Kaynak: ROOT User’s Guide - Bölüm: Grafikler.
6Konu Anlatımı: Fonksiyon uydurma (fit) teknikleri. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Gauss fit uygulaması. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Fit sonuçlarının fiziksel yorumu.ROOT Fit fonksiyonlarının kullanımının incelenmesi. Kaynak: ROOT User’s Guide - Bölüm: Fit Fonksiyonları.
7Konu Anlatımı: ROOT Tree yapısı. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Basit bir Tree oluşturma. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Tree veri yapıları neden gereklidir?ROOT Tree örneklerinin çalıştırılması. Kaynak: ROOT User’s Guide - Bölüm: Trees Alıştırmaları.
8Ara Sınav 1
9Konu Anlatımı: ROOT matematik kütüphaneleri. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): İstatistiksel hesaplama örneği. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Kütüphane kullanımı analiz sürecini nasıl hızlandırır?ROOT Matematik Kütüphanelerinin incelenmesi. Kaynak: ROOT User’s Guide - Bölüm: Matematik Kütüphaneleri.
10Konu Anlatımı: PyROOT’a giriş. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Python–ROOT entegrasyonu. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Python’un esnekliği analiz sürecine ne katar? Kısa Sınav 2 (15 dk.): Ters yüz edilmiş öğrenme (flipped learning) yöntemi çerçevesinde, ders başında, öğrenciye verilen ön hazırlık görevinde yer alan konuları içeren bir kısa sınavın yapılması.PyROOT tutorial’ının incelenmesi. Kaynak: ROOT Python Arayüz Rehberi.
11Konu Anlatımı: PyROOT ile uygulamalar. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Basit analiz algoritması yazma. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Python–C++ etkileşimi neden önemlidir?PyROOT uygulamalarının incelenmesi. Kaynak: ROOT Python Arayüz Rehberi.
12Konu Anlatımı: Veri analizi örnek çalışmaları. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Simülasyon verisi üzerinde analiz. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Gerçek deneysel veriye geçişte zorluklar.CMS veri örnekleri (OpenData) incelenmesi. Kaynak: CERN Open Data Portal. (n.d.). CMS Open Data. Retrieved from http://opendata.cern.ch
13Konu Anlatımı: ROOT ile ileri düzey grafikleme. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): 2D/3D grafik çizimi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Görselleştirmede modern yöntemler.ROOT grafik kılavuzunun incelenmesi. Kaynak: ROOT User’s Guide – Bölüm: Grafikler.
14Konu Anlatımı: Final projesi için yönlendirme, güncel yazılım trendleri. Sınıf-içi Uygulama (5 dk): Proje konularının belirlenmesi. Sınıf-içi Tartışma (5 dk): Açık veri ile araştırma yapılabilir mi?Seçilen proje konusunun araştırılması.
15Öğrenci sunumlarının dinlenmesi.1. Sunum konularının hazırlanması ve sunum provasının yapılması. 2. Seçilen konular üzerine (ör. doğrusal hızlandırıcılar, dairesel hızlandırıcılar, huzme dinamiği, sinkrotron ışınımı, Türkiye’deki hızlandırıcı tesisleri, tıpta ve endüstride uygulamalar) sunum slaytlarının hazırlanması ve tamamlanması. 3. Sunumların gerekli süre ve yapıya uygunluğunu sağlamak için prova yapılması. 4. Seçilen konuyla ilgili ders kitabı ve önerilen kaynakların gözden geçirilmesi.
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım145
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği210
Ödev210
Sunum/Jüri115
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması143
Derse Özgü Staj
Ödev22
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği22
Projeler
Sunum / Seminer124
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)115
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok