Esercizi per la lezione 11

Esercizio 11.1

  • Dopo aver definito, in un’apposita libreria, una funzione \(\phi(x, \theta)\) lineare in due parametri \(\theta\),

  • Si scriva un programma che generi un insieme di 10 coppie \((x_i,y_i)\) tali per cui i punti \(x_i\) siano disposti casualmente sull’asse orizzontale fra 0 e 10 ed i punti \(y_i\) siano costruiti a partire dalla formula \(y_i = \phi(x_i,\theta) + \epsilon_i\).

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Esercizio 11.2

  • Si aggiunga al programma precedente la trasposizione dei punti generati in un TGraphErrors di ROOT.

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Esercizio 11.3

  • Si aggiunga al programma precendente la costruzione di una TF1 di ROOT che contenga il medesimo modello \(\phi(x, \theta)\) utilizzato per la generazione pseudo-casuale delle coppie di punti e si utilizzi questa TF1 per fare un fit del TGraphErrors.

  • Si controlli che il fit abbia avuto successo e

  • si stampi a schermo il valore dei parametri determinati e la loro sigma.

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Esercizio 11.4

  • Si calcoli il valore di \(Q^2\) a partire dai punti e dalla funzione di fit ottenuta nell’esercizio precedente. (si ricordi che si può calcolare \(\phi(x, \theta)\) utilizzando il metodo TF1::Eval (Double_t))

  • Si confronti il numero così ottenuto con quello calcolato da ROOT, che si può ottenere dal risultato del fit utilizzando il metodo FitResult::Chi2 ().

  • Si stampi a schermo il valore del numero di gradi di libertà del fit, utilizzando il metodo FitResult::Ndf ().

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Esercizio 11.5

  • Utilizzando la tecnica dei toy experiment, si generino 10,000 esperimenti di fit con il modello studiato negli esercizi precedenti e si riempia un istogramma dei valori di \(Q^2\) ottenuti.

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Esercizio 11.6

  • Si modifichi il programma precedente alterando volutamente l’incertezza sperimentale associata ai punti \(y_i\) nei TGraphErrors e si verifichi che si possa risalire alla incertezza utilizzata nella generazione dei punti tramite il valore di aspettazione della variabile \(Q^2\).

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Esercizio 11.7

  • Si aggiunga all’esercizio 11.3 la scrittura a schermo dell’intera matrice di covarianza dei parametri del fit.