hep-ph」カテゴリーアーカイブ

JFlow: Model-Independent Spherical Jeans Analysis using Equivariant Continuous Normalizing Flows

要約 ドワーフスフェロイド銀河の星の運動学は、暗黒物質ハローの構造を理解するため … 続きを読む

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Contrastive Normalizing Flows for Uncertainty-Aware Parameter Estimation

要約 データから物理的パラメーターを推定することは、物理科学における機械学習(M … 続きを読む

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Tagging fully hadronic exotic decays of the vectorlike $\mathbf{B}$ quark using a graph neural network

要約 [J. Bardhan et al。、機械学習強化されたシングレットスカラ … 続きを読む

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Folded Context Condensation in Path Integral Formalism for Infinite Context Transformers

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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Symbolic Regression for Beyond the Standard Model Physics

要約 標準モデルの物理学を超えて研究するための強力なツールとして、象徴的な回帰を … 続きを読む

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Learning symmetries in datasets

要約 データセットに存在する対称性が、変分自動エンコーダー(VAE)によって学習 … 続きを読む

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Learnable cut flow

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

要約 We demonstrate transfer learning capa … 続きを読む

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A Step Toward Interpretability: Smearing the Likelihood

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

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Folded Context Condensation in Path Integral Formalism for Infinite Context Transformers

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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