文件名称:
QCD因式分解的机器学习模板，用于超越标准模型的物理搜索
开发工具:
文件大小: 631kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-03-29
详细说明：高多样性全卤代最终状态对于搜索标准模型以外的物理而言是重要但困难的最终状态。 一种强大的搜索方法是寻找由于单个硬喷头内有多个硬质部分而具有意外子结构的大型喷气弹。 在此搜索中估计背景的一种方法是在量子色动力学中采用近似因式分解，从而仅由其运动学特性确定射流质量分布。 传统上，这种方法是使用在背景丰富区域中构建的直方图执行的。 我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的新方法。 这些神经网络方法自然是不受约束的，可以很容易地适应多种射流特性。 除了为此目的使用香草GAN之外，还研究了对传统WGAN方法的一种修改，其中权重裁剪被自然紧凑集（在这种情况下为圆形）中的权重所代替。 香草方法和改进的WGAN方法均明显优于直方图方法，尤其是在对不用于直方图构造的特征进行建模时。 这些结果可用于增强LHC搜索对涉及多个夸克和胶子的高多重性最终状态的敏感性，并作为GAN可能对HEP社区带来直接好处的有用基准。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
