hep-ph」カテゴリーアーカイブ

Generating particle physics Lagrangians with transformers

要約 物理学では、ラグランジアンは、物理システムを支配する法則を記述する体系的な … 続きを読む

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Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models

要約 このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化し … 続きを読む

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Mixture-of-Experts Graph Transformers for Interpretable Particle Collision Detection

要約 CERN の大型ハドロン衝突型加速器は、高エネルギー粒子の衝突から膨大な量 … 続きを読む

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Quantum Diffusion Model for Quark and Gluon Jet Generation

要約 拡散モデルは画像生成において目覚ましい成功を収めていますが、計算量が多く、 … 続きを読む

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DLScanner: A parameter space scanner package assisted by deep learning methods

要約 このペーパーでは、深層学習 (DL) 技術によって強化されたスキャナー パ … 続きを読む

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LeStrat-Net: Lebesgue style stratification for Monte Carlo simulations powered by machine learning

要約 モンテカルロサンプリングにおける層化を改善するための機械学習アルゴリズムを … 続きを読む

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FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition

要約 FAIR Universe — HiggsML Uncerta … 続きを読む

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Extrapolating Jet Radiation with Autoregressive Transformers

要約 生成ネットワークは、LHC イベントを高速に生成するための魅力的なツールで … 続きを読む

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Loss function to optimise signal significance in particle physics

要約 素粒子物理学で使用される有意性メトリックを直接最適化するために、代理損失を … 続きを読む

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Quantum Attention for Vision Transformers in High Energy Physics

要約 我々は、高エネルギー物理学アプリケーションのパフォーマンスと計算効率を向上 … 続きを読む

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