機械学習とLHCイベント生成【JST・京大機械翻訳】

Butter Anja; Plehn Tilman; Schumann Steffen; Badger Simon; Caron Sascha; Cranmer Kyle; Di Bello Francesco Armando; Dreyer Etienne; Forte Stefano; Ganguly Sanmay; Goncalves Dorival; Gross Eilam; Heimel Theo; Heinrich Gudrun; Heinrich Lukas; Held Alexander; Hoche Stefan; Howard Jessica N.; Ilten Philip; Isaacson Joshua; Janssen Timo; Jones Stephen; Kado Marumi; Kagan Michael; Kasieczka Gregor; Kling Felix; Kraml Sabine; Krause Claudius; Krauss Frank; Kroninger Kevin; Barman Rahool Kumar; Luchmann Michel; Magerya Vitaly; Maitre Daniel; Malaescu Bogdan; Maltoni Fabio; Martini Till; Mattelaer Olivier; Nachman Benjamin; Pitz Sebastian; Rojo Juan; Schwartz Matthew; Shih David; Siegert Frank; Stegeman Roy; Stienen Bob; Thaler Jesse; Verheyen Rob; Whiteson Daniel; Winterhalder Ramon; Zupan Jure

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219899160467 整理番号：22P0304110

機械学習とLHCイベント生成【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning and LHC Event Generation

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資料名：
発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

第一原理シミュレーションは高エネルギー物理学研究プログラムの心臓にある。それらは,基本的理論予測と解釈と多目的検出器の膨大なデータ出力をリンクする。本レビューは,粒子物理学の特定の要求によって駆動される概念開発を含む,イベント発生とシミュレーションベースの推論への現代の機械学習の広範な応用を示す。粒子物理学と機械学習の界面で開発した新しいアイデアとツールは,前進シミュレーションの速度と精度を改善し,衝突データの複雑性を扱い,逆シミュレーション問題として推論を強化する。【JST・京大機械翻訳】

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素粒子・核物理実験計測用エレクトロニクス

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