論文の概要: Advanced Multi-Variate Analysis Methods for New Physics Searches at the
Large Hadron Collider
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07530v1
- Date: Sun, 16 May 2021 22:20:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:20:22.353238
- Title: Advanced Multi-Variate Analysis Methods for New Physics Searches at the
Large Hadron Collider
- Title（参考訳）: 大型ハドロン衝突型加速器の新物理探索のための高度多変量解析法
- Authors: Anna Stakia, Tommaso Dorigo, Giovanni Banelli, Daniela Bortoletto,
Alessandro Casa, Pablo de Castro, Christophe Delaere, Julien Donini, Livio
Finos, Michele Gallinaro, Andrea Giammanco, Alexander Held, Fabricio
Jim\'enez Morales, Grzegorz Kotkowski, Seng Pei Liew, Fabio Maltoni, Giovanna
Menardi, Ioanna Papavergou, Alessia Saggio, Bruno Scarpa, Giles C. Strong,
Cecilia Tosciri, Jo\~ao Varela, Pietro Vischia, Andreas Weiler
- Abstract要約: ava4newphysicsは、高度多変量解析法と統計学習ツールの高エネルギー物理学問題へのカスタマイズと応用を研究した。
これらの手法の多くは、CERNにおけるATLASおよびCMS実験によるデータ解析の感度向上に成功している。
テスト段階にある他のいくつかは、基礎物理学パラメータの測定の精度と新しい現象の探索の到達範囲をさらに改善することを約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.34476433304168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Between the years 2015 and 2019, members of the Horizon 2020-funded
Innovative Training Network named "AMVA4NewPhysics" studied the customization
and application of advanced multivariate analysis methods and statistical
learning tools to high-energy physics problems, as well as developed entirely
new ones. Many of those methods were successfully used to improve the
sensitivity of data analyses performed by the ATLAS and CMS experiments at the
CERN Large Hadron Collider; several others, still in the testing phase, promise
to further improve the precision of measurements of fundamental physics
parameters and the reach of searches for new phenomena. In this paper, the most
relevant new tools, among those studied and developed, are presented along with
the evaluation of their performances.
- Abstract（参考訳）: 2015年から2019年にかけて、horizon 2020が出資するイノベーティブトレーニングネットワークamva4newphysicsのメンバーは、高度な多変量解析手法と統計学習ツールの高エネルギー物理学問題へのカスタマイズと応用を研究し、全く新しいものを開発した。
これらの手法の多くは、CERN大型ハドロン衝突型加速器(英語版)におけるATLASおよびCMS実験によるデータ解析の感度向上に成功し、試験段階にある他のいくつかは、基礎物理学パラメータの測定精度の向上と新しい現象の探索の到達を約束している。
本稿では,研究・開発において最も関連性の高い新ツールについて,その性能評価とともに紹介する。
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