高能物理双光子事件数据集HighEnergyPhysicsDiphotonEvents-meirinevans
数据来源：互联网公开数据
标签：高能物理, 粒子物理, 机器学习, 图像识别, 深度学习, 数据分析, 粒子对撞, 物理模拟
数据概述：
该数据集包含来自高能物理实验模拟的数据，记录了双光子事件的特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模拟产生的快照数据。
地理范围：数据模拟了高能物理实验中可能发生的粒子对撞事件，不涉及具体的地理位置。
数据维度：数据集包含多个CSV文件（data_A.csv, data_B.csv, data_C.csv, data_D.csv），每个文件包含以下字段：entry（事件编号）, photon_pt_1/2（光子横向动量）, photon_eta_1/2（光子赝快度）, photon_phi_1/2（光子方位角）, photon_E_1/2（光子能量）, photon_isTightID_1/2（光子是否通过紧致ID筛选）, photon_etcone20_1/2（光子周围20GeV圆锥内的横向能量）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于高能物理实验模拟，模拟了粒子碰撞产生双光子的过程。数据经过标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于高能物理研究、粒子识别和图像重建等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于高能物理和机器学习交叉领域的学术研究，如粒子识别、事件分类、背景噪声抑制等。
行业应用：为粒子物理实验领域提供数据支持，尤其适用于探测器性能优化、新物理现象探索等。
决策支持：支持高能物理实验中的数据分析流程，有助于提升实验效率和结果准确性。
教育和培训：作为高能物理、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解粒子物理实验数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索双光子事件的特征分布与关联性，帮助用户构建粒子鉴别模型、优化实验设计并寻找新的物理现象。
