論文の概要: Differentiable Matrix Elements with MadJax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00057v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 19:53:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 04:56:19.326210
• Title: Differentiable Matrix Elements with MadJax
• Title（参考訳）: MadJax を用いた微分行列要素
• Authors: Lukas Heinrich and Michael Kagan
• Abstract要約: MadJaxは高エネルギー散乱過程の微分可能な行列要素の生成と評価のためのツールである。 これは高エネルギー物理学における微分可能プログラミングパラダイムへの一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.182860197562025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MadJax is a tool for generating and evaluating differentiable matrix elements of high energy scattering processes. As such, it is a step towards a differentiable programming paradigm in high energy physics that facilitates the incorporation of high energy physics domain knowledge, encoded in simulation software, into gradient based learning and optimization pipelines. MadJax comprises two components: (a) a plugin to the general purpose matrix element generator MadGraph that integrates matrix element and phase space sampling code with the JAX differentiable programming framework, and (b) a standalone wrapping API for accessing the matrix element code and its gradients, which are computed with automatic differentiation. The MadJax implementation and example applications of simulation based inference and normalizing flow based matrix element modeling, with capabilities enabled uniquely with differentiable matrix elements, are presented.
• Abstract（参考訳）: MadJaxは高エネルギー散乱過程の微分可能な行列要素の生成と評価のためのツールである。 そのため、高エネルギー物理学における微分可能プログラミングパラダイムは、シミュレーションソフトウェアで符号化された高エネルギー物理学領域の知識を勾配に基づく学習と最適化パイプラインに組み込むのに役立つ。 MadJaxは2つのコンポーネントから構成される。 (a) 汎用マトリックス要素生成器MadGraphへのプラグインで、行列要素と位相空間サンプリングコードをJAX微分可能なプログラミングフレームワークに統合し、 (b)行列要素のコードとその勾配にアクセスするためのスタンドアロンラッピングapiで、自動微分で計算される。 madjaxの実装とシミュレーションに基づく推論と、微分可能な行列要素で一意に実現可能なフローベースのマトリックス要素モデリングの例を示す。

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