| Processo: | 19/17182-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2021 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos |
| Pesquisador responsável: | Oscar José Pinto Eboli |
| Beneficiário: | Tathagata Ghosh |
| Instituição Sede: | Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Matéria escura |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | baryon asymmetry | beyond the standard model | charged fermion masses | Dark Matter | Gravitational Wave | machine learning | Física de Partícas Elementares |
Resumo Neste projeto serão tratados diversos aspectos da Física de Partículas. No tocante à Física de anéis de colisão e utilizaremos técnicas de "machine learning" para análise de processos no Large Hadron Collider (LHC), bem como sinais de extensões do modelo padrão. Também estudaremos sinais de matéria escura no LHC e experimentos de deteção direta. Além disso, analisaremos a conexão entre o mecanismo de geração da assimetria bariônica e ondas gravitacionais. | |
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