Derivazione delle equazioni complete dell'idrodinamica viscosa al secondo ordine dalla teoria cinetica
- Tipologia: Tesi teorica
- Disponibile dal: 18/01/2021
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Marco Panero
Derivazione dell'idrodinamica relativistica dalla teoria cinetica
- Tipologia: Tesi teorica
- Disponibile dal: 14/01/2021
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Marco Panero
Aspetti caratterizzanti della fisica quantistica e l'origine quantistica dei fenomeni classici
- Tipologia: Tesi teorica
- Disponibile dal: 30/10/2017
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Marco Panero
Fondamenti della teoria delle matrici random e applicazioni in fisica
- Tipologia: Tesi teorica
- Disponibile dal: 04/05/2016
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Marco Panero
L'esperimento CMS al CERN di Ginevra
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 13/04/2023
- Presso:
- Docente: Riccardo Bellan
Sviluppo di algoritmi di Machine Learning per l’identificazione di adroni leggeri in ITS con l’esperimento ALICE
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 02/05/2023
- Presso: Dipartimento di Fisica - CERN
- Docente: Stefania Beolè
Sviluppo e caratterizzazione di rivelatori monolitici al silicio super sottili e curvi, per il progetto ITS3 ALICE a LHC - tesi magistrale
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 02/05/2023
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Stefania Beolè
Sviluppo e caratterizzazione di rivelatori monolitici al silicio super sottili e curvi, per il progetto ITS3 ALICE a LHC - tesi magistrale
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 18/01/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Stefania Beolè
Sviluppo e caratterizzazione di rivelatori monolitici al silicio super sottili e curvi, per il progetto ITS3 ALICE a LHC - tesi triennale
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 17/04/2023
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Stefania Beolè
Metodi basati sul machine learning per lo studio della produzione di quark pesanti e nuclei leggeri in interazioni p-p e Pb-Pb con il rivelatore ALICE
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 01/02/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica - Gruppo ALICE - CERN
- Docente: Dott. Stefania Beolè - Prof. Masera
Tracciatori di particelle nello spazio
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 18/01/2022
- Presso: DIPARTIMENTO DI FISICA
- Docente: Stefania Beolè
Modellizzazione con software TCAD di sensori monolitici al silicio per misure di tempo
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 02/05/2023
- Presso: DIPARTIMENTO DI FISICA
- Docente: Stefania Beolè
Studio della performance dell'Inner Tracking System dell'esperimento ALICE
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 01/02/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica - Gruppo ALICE - Politecnico di Torino - INFN - CERN
- Docente: Prof. Stefania Beolè - Botta - Masera
Sviluppo di algoritmi di Machine Learning per l’identificazione di adroni leggeri con l' Inner Tracking System dell’esperimento ALICE
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 21/03/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica - CERN
- Docente: Stefania Beolè
Sviluppo e test sperimentale di algoritmi di correzione per effetti di pile-up in conteggi di singoli segnali ad alte frequenze
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 07/12/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Vincenzo Monaco
Studio di prestazioni di tecniche di Tomografia Computerizzata con protoni basate su misure di tempo di volo
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 07/12/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Vincenzo Monaco
Test e caratterizzazione di un ASIC multicanale per l’acquisizione di segnali da rivelatori LGAD segmentati in strip per identificazione singole particelle in fasci terapeutici
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 01/03/2023
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Vincenzo Monaco
Studio delle proprietà di rivelatori al silicio LGAD per applicazioni in fisica medica
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 07/12/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica
- Docente: Vincenzo Monaco
Tesi in ambito Biomedico (annuncio sempre valido)
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 02/12/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica, Ospedali, Aziende
- Docente: Roberto Sacchi
TESI DI RICERCA E SVILUPPO PRESSO AZIENDE
- Tipologia: Tesi sperimentale
- Disponibile dal: 01/09/2022
- Presso: Dipartimento di Fisica - Sedi aziendali
- Docente: Ettore Vittone
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