論文の概要: Generative Adversarial Networks for the fast simulation of the Time Projection Chamber responses at the MPD detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16355v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 14:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 16:21:18.864343
• Title: Generative Adversarial Networks for the fast simulation of the Time Projection Chamber responses at the MPD detector
• Title（参考訳）: mpd検出器における時間投影室応答の高速シミュレーションのための生成逆ネットワーク
• Authors: A. Maevskiy, F. Ratnikov, A. Zinchenko, V. Riabov, A. Sukhorosov and D. Evdokimov
• Abstract要約: このような高速シミュレーションモデルの基礎として,GAN(Generative Adversarial Networks)の適用性を示す。 我々のプロトタイプであるGANベースのTPCモデルは、詳細なシミュレーションに比べて桁違いに高速に動作します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detailed detector simulation models are vital for the successful operation of modern high-energy physics experiments. In most cases, such detailed models require a significant amount of computing resources to run. Often this may not be afforded and less resource-intensive approaches are desired. In this work, we demonstrate the applicability of Generative Adversarial Networks (GAN) as the basis for such fast-simulation models for the case of the Time Projection Chamber (TPC) at the MPD detector at the NICA accelerator complex. Our prototype GAN-based model of TPC works more than an order of magnitude faster compared to the detailed simulation without any noticeable drop in the quality of the high-level reconstruction characteristics for the generated data. Approaches with direct and indirect quality metrics optimization are compared.
• Abstract（参考訳）: 詳細な検出器シミュレーションモデルは、現代の高エネルギー物理実験の成功に不可欠である。 ほとんどの場合、このような詳細なモデルは大量の計算リソースを必要とする。 多くの場合、これは余裕がなく、リソース集約的なアプローチが望まれる。 本研究では,ニカ加速器のmpd検出器における時間投影室(tpc)の場合,そのような高速シミュレーションモデルの基礎としてgan(generative adversarial networks)の適用性を示す。 試作したtpcのganベースモデルは,生成されたデータに対する高レベル復元特性の質を低下させることなく,詳細なシミュレーションよりも1桁以上高速に動作する。 直接的および間接的な品質指標最適化のアプローチを比較する。

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