기계 학습을 통한 언폴딩의 새로운 지평

Основні поняття

최근 기계 학습 혁신을 통해 데이터 언폴딩이 가능해졌으며, 이는 빈 없이 다차원 상관관계를 포함할 수 있다.

Анотація

이 논문은 알려진 기법들과 새로운 기계 학습 기반 언폴딩 방법들을 소개하고 평가한다. 이 접근법들은 복잡한 관측량에 걸쳐 정확하게 입자 수준 스펙트럼을 재현할 수 있다. 이러한 다양한 개념적 접근법은 표준 모델을 전례 없는 수준으로 자세히 탐구하고 새로운 현상에 대한 민감도를 높일 수 있는 새로운 측정 기술을 제공한다.

Z+jets 벤치마크 데이터셋을 사용하여 모든 기법이 검출기 수준에서 입자 수준으로 정확하게 언폴딩할 수 있음을 보였다. 상위 쿼크 쌍 생성 데이터를 사용하여 입자 수준에서 파트론 수준으로 언폴딩하는 예시도 제시했다. 이러한 다양한 접근법은 실험 협력체가 주어진 작업에 가장 적합한 방법을 선택할 수 있게 해준다.

Статистика

입자 수준 관측량의 평균과 표준편차는 검출기 수준에서 크게 변화한다.
검출기 효과로 인해 제트 다중성, 그루밍 제트 질량, N-subjettiness 비율 등이 크게 변화한다.

Цитати

"최근 기계 학습 혁신을 통해 데이터 언폴딩이 가능해졌으며, 이는 빈 없이 다차원 상관관계를 포함할 수 있다."
"이러한 다양한 개념적 접근법은 표준 모델을 전례 없는 수준으로 자세히 탐구하고 새로운 현상에 대한 민감도를 높일 수 있는 새로운 측정 기술을 제공한다."

Ключові висновки, отримані з

The Landscape of Unfolding with Machine Learning

by Nath... о arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18807.pdf

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