論文の概要: \nu-Flows: Conditional Neutrino Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00664v7
- Date: Thu, 22 Jun 2023 14:30:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-23 12:35:35.400006
- Title: \nu-Flows: Conditional Neutrino Regression
- Title（参考訳）: \nu-Flows:条件ニュートリノ回帰
- Authors: Matthew Leigh, John Andrew Raine, Knut Zoch, Tobias Golling
- Abstract要約: $nu$-Flowsは高エネルギーコライダー実験におけるニュートリノキネマティクスの可能性を制限する新しい方法である。
ケーススタディにおける$nu$-Flowsの成功をシミュレートされたセミレプトニック$tbart$イベントに適用することによって実証する。
また, ジェット協会の下流作業では, 従来手法に比べて最大1.41倍の改善が期待できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present $\nu$-Flows, a novel method for restricting the likelihood space
of neutrino kinematics in high energy collider experiments using conditional
normalizing flows and deep invertible neural networks. This method allows the
recovery of the full neutrino momentum which is usually left as a free
parameter and permits one to sample neutrino values under a learned conditional
likelihood given event observations. We demonstrate the success of $\nu$-Flows
in a case study by applying it to simulated semileptonic $t\bar{t}$ events and
show that it can lead to more accurate momentum reconstruction, particularly of
the longitudinal coordinate. We also show that this has direct benefits in a
downstream task of jet association, leading to an improvement of up to a factor
of 1.41 compared to conventional methods.
- Abstract（参考訳）: 我々は,高エネルギーコライダー実験におけるニュートリノキネマティクスの可能性を制限する新しい手法である$\nu$-Flowsを,条件付き正規化フローとディープ・インバーチブルニューラルネットワークを用いて提案する。
この方法は、通常自由パラメータとして残されるフルニュートリノ運動量の回復を可能にし、与えられた事象の観測条件下でニュートリノ値のサンプリングを可能にする。
シミュレーションされた半レプトニックな$t\bar{t}$イベントに適用することで,$\nu$-flowsの成功を実証し,特に縦方向座標において,より正確な運動量再構成につながることを示した。
また, ジェットアソシエーションの下流タスクでは, 従来の手法と比較して最大1.41倍の改善が期待できることを示した。
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