論文の概要: Optimising hadronic collider simulations using amplitude neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04506v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 15:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 17:38:42.457831
• Title: Optimising hadronic collider simulations using amplitude neural networks
• Title（参考訳）: 振幅ニューラルネットワークを用いたハドロンコライダーシミュレーションの最適化
• Authors: Ryan Moodie
• Abstract要約: 我々はNJet C++ライブラリから1ループ振幅でニューラルネットワークモデルをトレーニングし、Sherpa Monte Carloイベントジェネレータとインターフェースする。 その結果,分布の一致は良好であり,シミュレーション時間も30倍に短縮された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Precision phenomenological studies of high-multiplicity scattering processes at collider experiments present a substantial theoretical challenge and are vitally important ingredients in experimental measurements. Machine learning technology has the potential to dramatically optimise simulations for complicated final states. We investigate the use of neural networks to approximate matrix elements, studying the case of loop-induced diphoton production through gluon fusion. We train neural network models on one-loop amplitudes from the NJet C++ library and interface them with the Sherpa Monte Carlo event generator to provide the matrix element within a realistic hadronic collider simulation. Computing some standard observables with the models and comparing to conventional techniques, we find excellent agreement in the distributions and a reduced total simulation time by a factor of thirty.
• Abstract（参考訳）: コライダー実験における高多重度散乱過程の精密現象論的研究は、重要な理論的課題であり、実験測定において重要な要素である。 機械学習技術は複雑な最終状態のシミュレーションを劇的に最適化する可能性がある。 ニューラルネットワークを用いて行列要素を近似し, グルーオン融合によるループ誘起二光子生成について検討した。 我々はNJet C++ライブラリからの1ループ振幅でニューラルネットワークモデルをトレーニングし、Sherpa Monte Carloイベントジェネレータとインターフェースして、現実的なハドロンコライダーシミュレーションで行列要素を提供する。 標準オブザーバブルをモデルで計算し,従来の手法と比較したところ,分布の整合性は良好であり,シミュレーション時間も30倍に短縮された。

関連論文リスト

• Applying generative neural networks for fast simulations of the ALICE (CERN) experiment [0.0]
  この論文は、CERNのゼロ・デグレ・カロリメータ(ZDC)中性子検出器の高速シミュレーションのための生成ニューラルネットワークへの最先端の応用について研究している。 GEANT Monte Carlo ツールキットを用いた従来のシミュレーション手法は正確ではあるが、計算的に要求される。 この論文は、コンピュータビジョンにおけるニューラルネットワークの適用、機械学習を用いた高速シミュレーション、高エネルギー物理学における生成ニューラルネットワークに関する包括的な文献レビューを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:08:59Z)
• Machine Learning methods for simulating particle response in the Zero Degree Calorimeter at the ALICE experiment, CERN [8.980453507536017]
  現在、CERN GRIDの計算能力の半分以上が高エネルギー物理シミュレーションに使われている。 大型ハドロン衝突型加速器(LHC)の最新情報により、より効率的なシミュレーション手法の開発の必要性が高まっている。 機械学習を利用した問題に対する代替手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T16:45:46Z)
• Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [75.7104463046767]
  本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。 我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T03:51:03Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• Lamarr: LHCb ultra-fast simulation based on machine learning models deployed within Gauss [0.0]
  LHCb実験における検出器応答と再構成アルゴリズムの両方をパラメータ化するシミュレーション生成を高速化するフレームワークであるLamarrについて論じる。 複数のアルゴリズムと戦略を駆使した深部生成モデルを用いて、LHCb検出器の単一成分の高レベル応答を効果的にパラメータ化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T20:18:04Z)
• Continual learning autoencoder training for a particle-in-cell simulation via streaming [52.77024349608834]
  今後のエクサスケール時代は 次世代の物理シミュレーションを 高解像度で提供します これらのシミュレーションは高解像度であり、ディスク上に大量のシミュレーションデータを格納することはほぼ不可能であるため、機械学習モデルのトレーニングに影響を与える。 この研究は、ディスク上のデータなしで、実行中のシミュレーションにニューラルネットワークを同時にトレーニングするアプローチを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T09:55:14Z)
• Residual Neural Networks for the Prediction of Planetary Collision Outcomes [0.0]
  N体惑星形成シミュレーションにおいて,衝突の迅速かつ正確な処理を行う機械学習(ML)モデルを提案する。 我々のモデルは、データ生成プロセスの基盤となる物理的プロセスによって動機付けられ、衝突後の状態を柔軟に予測することができる。 我々は、MLタスクをマルチタスク回帰問題として定式化し、エンドツーエンドで衝突処理のためのMLモデルの簡易かつ効率的な訓練を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T12:42:43Z)
• An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for storm surge predictions [73.4962254843935]
  本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。 本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z)
• Optimising simulations for diphoton production at hadron colliders using amplitude neural networks [0.0]
  高多重度散乱過程における行列要素の近似にニューラルネットワークを用いることを検討する。 本研究では,ハドロンコライダー観測装置に適用可能な実測シミュレーション法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T13:24:36Z)
• Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.58219903138301]
  Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。 能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。 その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:31:51Z)
• Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
  少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。