hep-ph」カテゴリーアーカイブ

Topological Reconstruction of Particle Physics Processes using Graph Neural Networks

要約 タイトル:グラフニューラルネットワークを用いた粒子物理学プロセスのトポロジ … 続きを読む

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Flow Away your Differences: Conditional Normalizing Flows as an Improvement to Reweighting

要約 タイトル:差異を抑えるためのフロー:条件付き正規化フローが再重み付けを改善 … 続きを読む

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Exploring the flavor structure of quarks and leptons with reinforcement learning

要約 タイトル:強化学習を用いたクォークとレプトンの味の構造の探索 要約: &# … 続きを読む

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Generative Invertible Quantum Neural Networks

要約 Invertible Neural Networks (INN) は、非常 … 続きを読む

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Topological Reconstruction of Particle Physics Processes using Graph Neural Networks

要約 粒子物理の崩壊の性質とメッセージパッシンググラフニューラルネットワークの柔 … 続きを読む

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Topological Reconstruction of Particle Physics Processes using Graph Neural Networks

要約 粒子物理の崩壊の性質とメッセージパッシンググラフニューラルネットワークの柔 … 続きを読む

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Rethinking SO(3)-equivariance with Bilinear Tensor Networks

要約 科学および工学アプリケーションの多くのデータセットは、特定の幾何学的構造を … 続きを読む

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PC-JeDi: Diffusion for Particle Cloud Generation in High Energy Physics

要約 この論文では、PC-JeDiと呼ばれる高エネルギー物理学でジェットを効率的 … 続きを読む

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Configurable calorimeter simulation for AI applications

要約 AI(COCOA)アプリケーションのための設定可能なカロリメーターシミュレ … 続きを読む

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Versatile Energy-Based Models for High Energy Physics

要約 エネルギーベースのモデルには、エネルギー関数の形に柔軟性があるという利点が … 続きを読む

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