hep-ex」カテゴリーアーカイブ

The NFLikelihood: an unsupervised DNNLikelihood from Normalizing Flows

要約 我々は、参考文献 [1] で提案された DNNLikelihood の正規 … 続きを読む

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CaloQVAE : Simulating high-energy particle-calorimeter interactions using hybrid quantum-classical generative models

要約 大型ハドロン衝突型加速器の高光度時代には、衝突事象の解析において大きな計算 … 続きを読む

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The Landscape of Unfolding with Machine Learning

要約 機械学習による最近のイノベーションにより、ビニングを行わずにデータを展開し … 続きを読む

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Full Event Particle-Level Unfolding with Variable-Length Latent Variational Diffusion

要約 素粒子物理学実験によって実行される測定では、相互作用の観察に使用される検出 … 続きを読む

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PCN: A Deep Learning Approach to Jet Tagging Utilizing Novel Graph Construction Methods and Chebyshev Graph Convolutions

要約 ジェットのタグ付けは、高エネルギー物理学実験における分類問題であり、粒子衝 … 続きを読む

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One flow to correct them all: improving simulations in high-energy physics with a single normalising flow and a switch

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 … 続きを読む

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Improved particle-flow event reconstruction with scalable neural networks for current and future particle detectors

要約 高輝度大型ハドロン衝突型加速器や将来の円形衝突型加速器で期待される高粒度検 … 続きを読む

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High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection

要約 新しい物理プロセスの異常検出方法は、高次元の確率密度を学習することが難しい … 続きを読む

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High-dimensional and Permutation Invariant Anomaly Detection

要約 新しい物理プロセスの異常検出方法は、高次元の確率密度を学習することが難しい … 続きを読む

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Particle Transformer for Jet Tagging

要約 ジェットのタグ付けは、素粒子物理学における重要かつ困難な分類作業です。 デ … 続きを読む

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