論文の概要: Studying Hadronization by Machine Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15655v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 18:38:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 17:03:42.597755
- Title: Studying Hadronization by Machine Learning Techniques
- Title(参考訳): 機械学習によるハドロン化の研究
- Authors: G\'abor B\'ir\'o and Bence Tank\'o-Bartalis and Gergely G\'abor
Barnaf\"oldi
- Abstract要約: ハドロン化は非摂動過程であり、理論的な記述は第一原理から導出できない。
最終的には、ニューラルネットワークをトレーニングして、物理的プロセスの非線形および非摂動的特徴を学ぶことが可能になる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hadronization is a non-perturbative process, which theoretical description
can not be deduced from first principles. Modeling hadron formation, requires
several assumptions and various phenomenological approaches. Utilizing
state-of-the-art Computer Vision and Deep Learning algorithms, it is eventually
possible to train neural networks to learn non-linear and non-perturbative
features of the physical processes. In this study, results of two ResNet
networks are presented by investigating global and kinematical quantities,
indeed jet- and event-shape variables. The widely used Lund string
fragmentation model is applied as a baseline in $\sqrt{s}= 7$ TeV proton-proton
collisions to predict the most relevant observables at further LHC energies.
- Abstract(参考訳): ハドロン化は非摂動過程であり、理論的な記述は第一原理から導出できない。
ハドロンの形成をモデル化するにはいくつかの仮定と様々な現象学的アプローチが必要である。
最先端のコンピュータビジョンとディープラーニングアルゴリズムを利用することで、ニューラルネットワークをトレーニングして、物理的プロセスの非線形および非摂動的特徴を学ぶことが可能になる。
本研究では,グローバルおよびキネマティックな量,実際ジェット変数とイベント型変数を調査し,2つのresnetネットワークの結果を示す。
広く用いられているLund文字列断片化モデルは、さらなるLHCエネルギーで最も関連する観測値を予測するために、$\sqrt{s}= 7$TeVプロトン-陽子衝突のベースラインとして適用される。
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