論文の概要: Photon detection probability prediction using one-dimensional generative
neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07277v1
- Date: Sat, 11 Sep 2021 01:43:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-18 18:16:31.015860
- Title: Photon detection probability prediction using one-dimensional generative
neural network
- Title（参考訳）: 1次元生成ニューラルネットワークを用いた光子検出確率予測
- Authors: Wei Mu, Alexander I. Himmel, and Bryan Ramson
- Abstract要約: 本論文では,OuterProduct-layer を用いて特徴を効率よく生成する一次元生成モデルを提案する。
このモデルは光子輸送シミュレーションをバイパスし、特定の光子検出器によって検出された光子の数をGeant4simulationと同じレベルで予測する。
この生成モデルは、ProtoDUNEやDUNEのような巨大な液体アルゴン検出器の光子検出確率を迅速に予測するために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Photon detection is important for liquid argon detectors for direct dark
matter searches or neutrino property measurements. Precise simulation of photon
transport is widely used to understand the probability of photon detection in
liquid argon detectors. Traditional photon transport simulation, which tracks
every photon using theGeant4simulation toolkit, is a major computational
challenge for kilo-tonne-scale liquid argon detectors and GeV-level energy
depositions. In this work, we propose a one-dimensional generative model which
efficiently generates features using an OuterProduct-layer. This model bypasses
photon transport simulation and predicts the number of photons detected by
particular photon detectors at the same level of detail as theGeant4simulation.
The application to simulating photon detection systems in kilo-tonne-scale
liquid argon detectors demonstrates this novel generative model is able to
reproduceGeant4simulation with good accuracy and 20 to 50 times faster. This
generative model can be used to quickly predict photon detection probability in
huge liquid argon detectors like ProtoDUNE or DUNE.
- Abstract（参考訳）: 光子検出は、直接暗黒物質探索やニュートリノ特性測定のための液体アルゴン検出器にとって重要である。
光子輸送の精密シミュレーションは、液体アルゴン検出器における光子検出の確率を理解するために広く用いられている。
Geant4simulation Toolkitを使って全ての光子を追跡する従来の光子輸送シミュレーションは、キロトンスケールの液体アルゴン検出器とGeVレベルのエネルギー沈殿物にとって大きな計算課題である。
本研究では,OuterProduct-layerを用いて効率よく特徴を生成できる一次元生成モデルを提案する。
このモデルは光子輸送シミュレーションをバイパスし、特定の光子検出器によって検出される光子の数をthegeant4simulationと同じ詳細レベルで予測する。
キロトンスケールの液体アルゴン検出器で光子検出システムをシミュレートする応用により、この新しい生成モデルにより、高精度で20倍から50倍高速で再現できることを示した。
この生成モデルは、ProtoDUNEやDUNEのような巨大な液体アルゴン検出器の光子検出確率を迅速に予測するために用いられる。
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