論文の概要: Score-based Generative Models for Calorimeter Shower Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11898v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 18:01:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 03:31:31.707255
• Title: Score-based Generative Models for Calorimeter Shower Simulation
• Title（参考訳）: カロリメータシャワーシミュレーションのためのスコアベース生成モデル
• Authors: Vinicius Mikuni and Benjamin Nachman
• Abstract要約: カロスコア(CaloScore)は、カロリーメータのシャワー発生に応用したコライダー物理のためのスコアベース生成モデルである。 CaloScoreは、コライダー物理学におけるスコアベースの生成モデルの最初の応用であり、全てのデータセットに対して高忠実度カロリー画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0813318162800707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Score-based generative models are a new class of generative algorithms that have been shown to produce realistic images even in high dimensional spaces, currently surpassing other state-of-the-art models for different benchmark categories and applications. In this work we introduce CaloScore, a score-based generative model for collider physics applied to calorimeter shower generation. Three different diffusion models are investigated using the Fast Calorimeter Simulation Challenge 2022 dataset. CaloScore is the first application of a score-based generative model in collider physics and is able to produce high-fidelity calorimeter images for all datasets, providing an alternative paradigm for calorimeter shower simulation.
• Abstract（参考訳）: スコアベース生成モデル(Score-based generative model)は、高次元空間においても現実的な画像を生成することが示されている新しい生成アルゴリズムのクラスである。 本研究では,衝突型加速器物理のためのスコアベース生成モデルであるcaloscoreについて紹介する。 高速カロリメータシミュレーションチャレンジ2022データセットを用いて3つの異なる拡散モデルを検討した。 CaloScoreは、コライダー物理学におけるスコアベースの生成モデルの最初の応用であり、全てのデータセットに対して高忠実度カロリー画像を生成することができ、カロリーメータシャワーシミュレーションの代替パラダイムを提供する。

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