論文の概要: Simulation-based inference methods for particle physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06439v2
- Date: Mon, 2 Nov 2020 14:31:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 00:40:59.135097
- Title: Simulation-based inference methods for particle physics
- Title（参考訳）: 粒子物理学のシミュレーションに基づく推論法
- Authors: Johann Brehmer and Kyle Cranmer
- Abstract要約: 高次元LHCデータの可能性関数が明示的に評価できない理由、なぜこれがデータ解析に重要であるのか、そしてこの問題を回避するためにフィールドが伝統的に行ってきたことを再検討する。
次に,機械学習技術とシミュレータからの情報を組み合わせることで,高次元データを直接解析するシミュレーションベース推論手法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.451050883955071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Our predictions for particle physics processes are realized in a chain of
complex simulators. They allow us to generate high-fidelity simulated data, but
they are not well-suited for inference on the theory parameters with observed
data. We explain why the likelihood function of high-dimensional LHC data
cannot be explicitly evaluated, why this matters for data analysis, and reframe
what the field has traditionally done to circumvent this problem. We then
review new simulation-based inference methods that let us directly analyze
high-dimensional data by combining machine learning techniques and information
from the simulator. Initial studies indicate that these techniques have the
potential to substantially improve the precision of LHC measurements. Finally,
we discuss probabilistic programming, an emerging paradigm that lets us extend
inference to the latent process of the simulator.
- Abstract（参考訳）: 粒子物理学過程の予測は複雑なシミュレータの連鎖によって実現される。
高忠実度シミュレーションデータを生成することができるが、観測データを用いた理論パラメータの推測には適していない。
高次元LHCデータの可能性関数が明示的に評価できない理由、なぜこれがデータ解析に重要であるのか、そしてこの問題を回避するためにフィールドが伝統的に行ってきたことを再検討する。
次に,機械学習技術とシミュレータの情報を組み合わせることで,高次元データを直接解析するシミュレーションベース推論手法について検討する。
最初の研究は、これらの技術がlhc測定の精度を大幅に改善する可能性を示唆している。
最後に,シミュレータの潜在プロセスに推論を拡張可能な,新たなパラダイムである確率的プログラミングについて論じる。
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