「hep-ph」カテゴリーアーカイブ

Learnable cut flow

投稿日: 2025年3月31日 作成者: jarxiv

要約 ニューラルネットワークは、高エネルギー物理学のタスクの強力なパラダイムとし … 続きを読む →

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Fine-tuning machine-learned particle-flow reconstruction for new detector geometries in future colliders

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 We demonstrate transfer learning capa … 続きを読む →

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A Step Toward Interpretability: Smearing the Likelihood

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 粒子物理学における機械学習アーキテクチャの解釈可能性の問題には、合意された … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, stat.ML | A Step Toward Interpretability: Smearing the Likelihood はコメントを受け付けていません

Folded Context Condensation in Path Integral Formalism for Infinite Context Transformers

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、パス積分形式のフレームワーク内でコアメカニズムを再解釈するこ … 続きを読む →

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Fast Bayesian Inference for Neutrino Non-Standard Interactions at Dark Matter Direct Detection Experiments

投稿日: 2025年2月21日 作成者: jarxiv

要約 多次元パラメータースペースは、一般に標準モデルを超える物理理論で発生します … 続きを読む →

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Communicating Likelihoods with Normalising Flows

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 マシンラーニングベースのワークフローを提示して、そのサンプルから未使用の可 … 続きを読む →

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Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 現在、機械学習（ML）と専門分野であるディープラーニング（DL）を組み込む … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, hep-ex, hep-ph | Image and Point-cloud Classification for Jet Analysis in High-Energy Physics: A survey はコメントを受け付けていません

Refining Integration-by-Parts Reduction of Feynman Integrals with Machine Learning

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 Feynman Integralsの統合ごとの統合の削減により、理論的粒子 … 続きを読む →

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Generating particle physics Lagrangians with transformers

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年1月10日 作成者: jarxiv

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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