論文の概要: Quantum Machine Learning for $b$-jet charge identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13943v2
- Date: Sun, 2 Oct 2022 21:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 17:50:30.158067
- Title: Quantum Machine Learning for $b$-jet charge identification
- Title（参考訳）: $b$-jetの電荷同定のための量子機械学習
- Authors: Alessio Gianelle (1), Patrick Koppenburg (2), Donatella Lucchesi (1
and 3), Davide Nicotra (3 and 4), Eduardo Rodrigues (5), Lorenzo Sestini (1),
Jacco de Vries (4), Davide Zuliani (1 and 3 and 6) ((1) INFN Sezione di
Padova, Padova, Italy, (2) Nikhef National Institute for Subatomic Physics,
Amsterdam, Netherlands, (3) Universit\`a degli Studi di Padova, Padova,
Italy, (4) Universiteit Maastricht, Maastricht, Netherlands, (5) University
of Liverpool, Liverpool, United Kingdom, (6) European Organization for
Nuclear Research (CERN), Geneva, Switzerland)
- Abstract要約: 本稿では,LHCb実験のシミュレーションデータに応用された変分量子をベースとして,ジェットが生産時に$b$または$barbクォークによって形成されたハドロンを含むかどうかを同定する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine Learning algorithms have played an important role in hadronic jet
classification problems. The large variety of models applied to Large Hadron
Collider data has demonstrated that there is still room for improvement. In
this context Quantum Machine Learning is a new and almost unexplored
methodology, where the intrinsic properties of quantum computation could be
used to exploit particles correlations for improving the jet classification
performance. In this paper, we present a brand new approach to identify if a
jet contains a hadron formed by a $b$ or $\bar{b}$ quark at the moment of
production, based on a Variational Quantum Classifier applied to simulated data
of the LHCb experiment. Quantum models are trained and evaluated using LHCb
simulation. The jet identification performance is compared with a Deep Neural
Network model to assess which method gives the better performance.
- Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムはハドロンジェットの分類問題において重要な役割を果たしてきた。
大型ハドロン衝突型加速器データに適用された多種多様なモデルは、まだ改善の余地があることを示した。
この文脈では、量子機械学習は、新しいほとんど探索されていない方法論であり、量子計算の本質的な性質を用いて、ジェット分類性能を改善するために粒子相関を利用することができる。
本稿では、lhcb実験のシミュレーションデータに適用された変分量子分類器に基づいて、ジェットが生成時点で b$ または $\bar{b}$ quark によって形成されたハドロンを含むかどうかを識別する、全く新しいアプローチを提案する。
LHCbシミュレーションを用いて量子モデルを訓練・評価する。
ジェット識別性能をディープニューラルネットワークモデルと比較し、どの手法がより良い性能を与えるかを評価する。
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