「hep-ph」カテゴリーアーカイブ

A Comparison Between Invariant and Equivariant Classical and Quantum Graph Neural Networks

投稿日: 2023年12月1日 作成者: jarxiv

要約 CERN 大型ハドロン衝突型加速器 (LHC) での高エネルギー粒子衝突か … 続きを読む →

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$\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ Equivariant Quantum Neural Networks: Benchmarking against Classical Neural Networks

投稿日: 2023年12月1日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、等変量子ニューラル ネットワーク (EQNN) と量子ニュー … 続きを読む →

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JetLOV: Enhancing Jet Tree Tagging through Neural Network Learning of Optimal LundNet Variables

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は物理学の進歩において極めて重要な役割を果たしており、ディープラー … 続きを読む →

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Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models (GAAMs) for fast calorimeter simulation

投稿日: 2023年11月8日 作成者: jarxiv

要約 衝突生成物に対するシミュレートされた検出器応答の生成は、素粒子物理学におけ … 続きを読む →

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The Simplest Inflationary Potentials

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 インフレーションは初期宇宙で非常に支持されている理論です。 これは、宇宙マ … 続きを読む →

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Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN

投稿日: 2023年10月16日 作成者: jarxiv

要約 PELICAN は、素粒子物理学の問題に適用されるアーキテクチャに見られる … 続きを読む →

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Improving Generative Model-based Unfolding with Schrödinger Bridges

投稿日: 2023年9月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習ベースの展開により、ビンなしの高次元微分断面測定が可能になりました … 続きを読む →

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Identifying the Group-Theoretic Structure of Machine-Learned Symmetries

投稿日: 2023年9月15日 作成者: jarxiv

要約 最近、ディープラーニングは、重要な物理量を維持する対称変換を導出するために … 続きを読む →

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PC-Droid: Faster diffusion and improved quality for particle cloud generation

投稿日: 2023年8月21日 作成者: jarxiv

要約 PC-JeDi の成功を基に、ジェット粒子雲生成用に大幅に改良された拡散モ … 続きを読む →

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Graph Structure from Point Clouds: Geometric Attention is All You Need

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワークの使用により、高エネルギー物理学で見られる … 続きを読む →

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