Что такое статистическая значимость сигнала? Этот, далеко не простой вопрос, обсуждается в данном докладе.

Каждый хороший экспериментатор при сообщении результатов эксперимента указывает статистические и систематические ошибки измерений. Нахождение статистических погрешностей проблем не представляет -- под это дело давно был разработан соответствующий математический аппарат. А вот с "систематикой" до сих пор проблемы, и происходят они перво-наперво из-за неясности с самим этим термином. Может показаться на первый взгляд, к чему вся эта суета? Однако во многих областях физики, и в частности, в физике элементарных частиц, непонимание и неправильная трактовка погрешностей эксперимента может привести к ложным открытиям. Надо сказать, что только последние годы в физику частиц пришло повсеместное понимание важности "систематики", потому данная статья, представляющая фактически популярное, но вместе с тем и аккуратное, введение в анализ систематических погрешностей, не случайно появилась в разделе "Экспериментальная физика высоких энергий".

По-видимому, я вскоре напишу об этом новость.

Нестандартные методы обработки информации постепенно завоевывают себе место и в экспериментальной физике элементарных частиц. Скажем, уже появляются публикации, в которых нейронные сети выполняют анализ сложных многочастичных событий и "узнают" сигнал среди сильного фона. В данной статье описывается иной метод решения такой же задачи -- так называемый Support Vector Machines подход. Приведено его описание и протестирована его эффективность на примере выделения топ-антитоп событий на Тэватроне.