Esercitazione – Parte 1 Definire una funzione Gaussiana normalizzata a 1 (con valor medio e deviazione standard a piacere) e calcolare l’integrale negli intervalli [-; +], [-2; +2], [-3; +3] Realizzare un grafico per rappresentare i dati dell’esperienza «assorbimento beta nei materiali» Inserire barre di errore (TGraphErrors) Realizzare il fit con la funzione «expo» ed estrarre i parametri del fit (definire un vettore e usare il metodo GetParameters()) Provare a fissare il valore di uno dei due parametri di fit (FixParameter(...)) e provare a rieseguire il fit Comprendere la differenza tra SetParameter(...) e FixParameter(...) Linearizzare i dati (logN) e realizzare un fit lineare
Esercitazione – Parte 2 Importare i dati dell’esperienza «spettrometria gamma», realizzare un istogramma ed effettuare il fit del picco fotoelettrico Rieseguire il fit definendo manualmente la funzione Gaussiana (è importante inizializzare i parametri del fit) Realizzare un fit con una funzione somma di 2 funzioni (fondo + gaussiana) o di 3 funzioni (fondo + 2 gaussiane)
Esercitazione – Parte 3 Provare a scrivere il codice per generare una distribuzione di numeri casuali che seguono la funzione f(x) = sin(x) utilizzando il metodo della distribuzione uniforme con eventi pesati Ripetere la simulazione 2D dei Geiger in 3 dimensioni (provare a utilizzare il generatore «Circle» di ROOT) Calcolare l’accettanza geometrica di un rivelatore cilindrico (Geiger o scintillatore) posto a una data distanza da una sorgente Sorgente puntiforme o estesa Studio dell’accettanza geometrica al variare della distanza Confronto con formule analitiche per il calcolo dell’accettanza geometrica