要約
シミュレートされたイベントは、ほぼすべての高エネルギー物理解析における重要な要素です。
ただし、シミュレーションに不完全性があると、観測データとシミュレートされたイベントの間に大きな差異が生じる可能性があります。
関連する観測値に対するこのような誤ったモデル化の影響は、スケール係数や重みを使用するか、観測値の分布とその相関を変更することによって効果的に修正する必要があります。
ブール条件を備えた単一の正規化フローに基づく単純なアーキテクチャを使用して、1 つの多次元分布 (シミュレーション) を別の多次元分布 (データ) に変換する補正方法を紹介します。
いくつかの観測値とそれらの相関関係の自明ではない誤ったモデル化を伴う、物理学にインスピレーションを得たおもちゃのデータセットに対するこの方法の有効性を実証します。
要約(オリジナル)
Simulated events are key ingredients in almost all high-energy physics analyses. However, imperfections in the simulation can lead to sizeable differences between the observed data and simulated events. The effects of such mismodelling on relevant observables must be corrected either effectively via scale factors, with weights or by modifying the distributions of the observables and their correlations. We introduce a correction method that transforms one multidimensional distribution (simulation) into another one (data) using a simple architecture based on a single normalising flow with a boolean condition. We demonstrate the effectiveness of the method on a physics-inspired toy dataset with non-trivial mismodelling of several observables and their correlations.
arxiv情報
| 著者 | Caio Cesar Daumann,Mauro Donega,Johannes Erdmann,Massimiliano Galli,Jan Lukas Späh,Davide Valsecchi |
| 発行日 | 2024-03-27 14:03:41+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google