Data Science und Bayes-Methoden

Moderne Physik stellt hohe Anforderungen an Datenanalyse und statistische Inferenz. Die Daten reichen von wenigen seltenen Ereignissen bis hin zu sehr großen Datensätzen und komplexen Simulationen. Der Schritt von den Daten zur physikalischen Erkenntnis erfordert leistungsfähige statistische Methoden, effiziente Algorithmen und moderne Data-Science-Werkzeuge.

Der Schwerpunkt unserer Arbeitsgruppe liegt auf Bayes-Methoden. Sie ermöglichen es, komplexe Modelle mit Messdaten zu vergleichen, Modellparameter zu bestimmen und Unsicherheiten konsistent zu quantifizieren. Am Institut werden hierfür neue Methoden und Software entwickelt und in physikalischen Analysen eingesetzt. Dazu gehört das Bayesian Analysis Toolkit (BAT), ein leistungsfähiges Open-Source-Werkzeug für Bayes-Inferenz.