Herzlich willkommen zur ALICE Masterclass über den nuklearen Modifikationsfaktor R_AA!

Die Masterclass besteht aus drei Teilen:

1. Einem Einführungsvortrag mit der Aufgabenstellung und einer Einführung in objektorienterter Programmierung

2. Einem Jupyter-Notebook (Dokumentation) mit einer Einleitung, um die verwendete Programmiersprache Python anhand von Beispielen ein wenig kennen zu lernen

3. Der eigentlichen Masterclass, in der es um den nuklearen Modifikationsfaktor R_AA geht

Einleitung in die Masterclass:

Die Einleitung soll eine kurze Einführung in die verwendete Programmiersprache Python anhand von Beispielen geben. Mit einem Klick auf den folgenden Button launch binder kann das Notebook geladen werden

Hier klicken:

(es dauert einen kleinen Moment, bis die gesamte Umgebung auf binder geladen worden ist - bitte beachte, dass nach 10 Minuten Inaktivität ein Timeout folgt und die Umgebung über den folgenden Link neu gestartet werden muss)

R_AA Masterclass:

Nach der Einleitung folgt nun die eigentliche Masterclass. Es geht um den nuklearen Modifikationsfaktor R_AA, den wir mindestens für die Zentralitätsintervalle:

• 0-5%
• 10-20%
• 30-40%
• 40-50%
• 70-80%

ermitteln wollen.

Hier klicken:

(Alle benötigten Messdaten werden durch binder automatisch geladen und sind dann im Jupyter-Notebook verfügbar).

Die Besprechung und Diskussion der Ergebnisse folgt dann mit den Betreuern.

-- Moderation für Betreuer --

Das Zusammenführen der Ergebnisse erfolgt in einem weiteren Notebook, dass von einem Betreuer geöffnet wird.

Hier klicken:

Offline-Verwendung

Zur späteren Verwendung, auch offline, auf einem beliebigen PC (sofern ihr jupyter-notebook auf eurem PC installiert habt: Installation) findet ihr im Folgenden die Direktlinks für alle notwendigen Dateien für die gesamte Masterclass:

-- Hier klicken! --

• ALICE_RAA_Einleitung
  • https://github.com/NTW-Muenster/alice-mc-raa/blob/master/ALICE_RAA_Einleitung.ipynb
• ALICE_RAA
  • https://github.com/NTW-Muenster/alice-mc-raa/blob/master/ALICE_RAA.ipynb
• track_info.pkl (~144 MB)
  • https://uni-muenster.sciebo.de/s/rjmGmdv58SB1thv/download
• event_information.csv (~ 1 MB)
  • https://uni-muenster.sciebo.de/s/8qFIrI4VxkISthH/download
• pp_reference.dat (~ 1 kB)
  • https://uni-muenster.sciebo.de/s/m11BefkkkE2AQBJ/download

Autoren

Diese Masterclass basiert auf der ALICE R_AA Masterclass von R. Averbeck, F. Bock, B. Doenigus, Y. Foka, P. Luettig, S. Masciocchi, K. Schwarz, R. Simon, J. Thaeder für die ALICE Kollaboration.

Die hier vorliegende Version ist eine Kopie des Repositories von dmuhlhei mit kleineren Änderungen.