PC-JeDi: Diffusion for Particle Cloud Generation in High Energy Physics

要約

この論文では、PC-JeDiと呼ばれる高エネルギー物理学でジェットを効率的に生成する新しい方法を紹介します。
この方法では、順列の等分散性により、ジェットを粒子雲として生成するタスクに適したトランスフォーマーと組み合わせて、スコアベースの拡散モデルを利用します。
PC-JeDi は、生成されたジェットの品質を評価するいくつかの指標にわたって現在の最先端の方法で競争力のあるパフォーマンスを実現します。
拡散モデルでは多数のフォワード パスが必要なため、他のモデルよりは低速ですが、従来の詳細なシミュレーションよりも大幅に高速です。
さらに、PC-JeDi は条件付き生成を使用して、トップ クォークとグルオンの 2 つの異なる粒子に対して、必要な質量と横運動量を持つジェットを生成します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a new method to efficiently generate jets in High Energy Physics called PC-JeDi. This method utilises score-based diffusion models in conjunction with transformers which are well suited to the task of generating jets as particle clouds due to their permutation equivariance. PC-JeDi achieves competitive performance with current state-of-the-art methods across several metrics that evaluate the quality of the generated jets. Although slower than other models, due to the large number of forward passes required by diffusion models, it is still substantially faster than traditional detailed simulation. Furthermore, PC-JeDi uses conditional generation to produce jets with a desired mass and transverse momentum for two different particles, top quarks and gluons.

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