hep-ph」カテゴリーアーカイブ

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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Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes

要約 複雑な式の単純化と再構成は、特に理論的な高エネルギー物理学の進歩の核心です … 続きを読む

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Training Deep 3D Convolutional Neural Networks to Extract BSM Physics Parameters Directly from HEP Data: a Proof-of-Concept Study Using Monte Carlo Simulations

要約 我々は、高エネルギー物理フレーバーデータから標準モデルパラメータを超えて直 … 続きを読む

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Calibrating Bayesian Generative Machine Learning for Bayesiamplification

要約 最近、高速検出器シミュレーションと推論タスクの両方のために、生成機械学習と … 続きを読む

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cymyc — Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature

要約 \texttt{cymyc} は、大規模なクラスの文字列圧縮多様体の幾何学 … 続きを読む

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Machine-Learning Analysis of Radiative Decays to Dark Matter at the LHC

要約 弱相互作用物質粒子 (WIMP) の探索は、高輝度大型ハドロン衝突型加速器 … 続きを読む

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Is Tokenization Needed for Masked Particle Modelling?

要約 この研究では、高エネルギー物理学の基礎モデルの開発に関連する非順序集合の高 … 続きを読む

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Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows

要約 ルールベースのシミュレーションに代わる計算効率の高い代替手段として生成サロ … 続きを読む

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Anomalies, Representations, and Self-Supervision

要約 対照学習を使用した密度ベースの異常検出のための自己教師あり手法を開発し、C … 続きを読む

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Calo-VQ: Vector-Quantized Two-Stage Generative Model in Calorimeter Simulation

要約 ベクトル量子化変分オートエンコーダ (VQ-VAE) を適用して、熱量計検 … 続きを読む

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