Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Convolutional Neural Networks for the Helicity Classification of Magnetic Fields

論文の概要: Using Convolutional Neural Networks for the Helicity Classification of Magnetic Fields

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06718v1
Date: Sat, 12 Jun 2021 08:48:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-15 16:34:56.029586
Title: Using Convolutional Neural Networks for the Helicity Classification of Magnetic Fields
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた磁場のヘリシティ分類
Authors: Nicol\`o Oreste Pinciroli Vago, Ibrahim A. Hameed and Michael Kachelriess
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークを用いたヘリシティ分類にディープラーニングを適用することを提案する。この手法が$Q$推定器より優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The presence of non-zero helicity in intergalactic magnetic fields is a smoking gun for their primordial origin since they have to be generated by processes that break CP invariance. As an experimental signature for the presence of helical magnetic fields, an estimator $Q$ based on the triple scalar product of the wave-vectors of photons generated in electromagnetic cascades from, e.g., TeV blazars, has been suggested previously. We propose to apply deep learning to helicity classification employing Convolutional Neural Networks and show that this method outperforms the $Q$ estimator.
Abstract（参考訳）: 銀河間磁場における非ゼロヘリシティの存在は、cp不変性を破るプロセスによって生成される必要があるため、原核起源の喫煙銃である。ヘリカル磁場の存在に関する実験的署名として、電磁カスケード、例えばtevブラザーズから発生する光子の波動ベクトルの三重スカラー積に基づく推定器q$が以前に提案されている。本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いたヘリシティ分類にディープラーニングを適用し、この手法が$Q$推定器より優れていることを示す。

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