Fugu-MT 論文翻訳(概要): CaloDVAE : Discrete Variational Autoencoders for Fast Calorimeter Shower Simulation

論文の概要: CaloDVAE : Discrete Variational Autoencoders for Fast Calorimeter Shower Simulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07430v1
Date: Fri, 14 Oct 2022 00:18:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-17 15:58:46.909265
Title: CaloDVAE : Discrete Variational Autoencoders for Fast Calorimeter Shower Simulation
Title（参考訳）: CaloDVAE : 高速カロリメータショーアシミュレーションのための離散変分オートエンコーダ
Authors: Abhishek Abhishek, Eric Drechsler, Wojciech Fedorko, Bernd Stelzer
Abstract要約: カロリメータシミュレーションはモンテカルロのサンプル生成で最も計算コストがかかる部分である。電磁カルロメータ内の粒子シャワーをシミュレートするための離散変分オートエンコーダ(DVAE)に基づく手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0646127669654826
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Calorimeter simulation is the most computationally expensive part of Monte Carlo generation of samples necessary for analysis of experimental data at the Large Hadron Collider (LHC). The High-Luminosity upgrade of the LHC would require an even larger amount of such samples. We present a technique based on Discrete Variational Autoencoders (DVAEs) to simulate particle showers in Electromagnetic Calorimeters. We discuss how this work paves the way towards exploration of quantum annealing processors as sampling devices for generation of simulated High Energy Physics datasets.
Abstract（参考訳）: カロリメータシミュレーションは、大型ハドロン衝突型加速器(LHC)の実験データ分析に必要なモンテカルロ生成の最も計算コストがかかる部分である。 LHCの高Luminosityアップグレードには、さらに大量のサンプルが必要である。電磁カルロメータ内の粒子シャワーをシミュレーションするための離散変分オートエンコーダ(DVAE)に基づく手法を提案する。シミュレーションされた高エネルギー物理データセットを生成するためのサンプリング装置として,量子アニールプロセッサの探索への道筋について論じる。

関連論文リスト

Conditioned quantum-assisted deep generative surrogate for particle-calorimeter interactions [6.753162356016995]
本研究では,大型ハドロン衝突型加速器シミュレーションのための量子支援深部生成モデルを提案する。このモデルでは,条件付き変分オートエンコーダ (VAE) と条件付き制限ボルツマンマシン (RBM) を統合する。 RBMノードと接続は、サンプリングのためにD-WaveのPegasus-structured textitAdvantage Quantum Annealer (QA)上でqubitsと couplerを使用するように慎重に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-30T10:08:03Z)
A Comprehensive Evaluation of Generative Models in Calorimeter Shower Simulation [0.0]
ファストシミュレーション」は計算ボトルネックを克服する上で重要な役割を担っている。深部生成モデルの使用により、検出器シミュレーションのための代理モデルへの関心が高まった。評価の結果,CaloDiffusionおよびCaloScore生成モデルが最も正確な粒子シャワーシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-08T11:17:28Z)
Deep Generative Models for Proton Zero Degree Calorimeter Simulations in ALICE, CERN [3.2686289567336235]
本稿では、ALICE実験において、プロトンZero Degree Calorimeterに合わせた革新的なディープラーニングシミュレーション手法を提案する。本手法は,モンテカルロをベースとした従来の手法と比較して,大幅な高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T13:41:09Z)
Thermalization and Criticality on an Analog-Digital Quantum Simulator [133.58336306417294]
本稿では,69個の超伝導量子ビットからなる量子シミュレータについて述べる。古典的Kosterlitz-Thouless相転移のシグネチャと,Kibble-Zurekスケール予測からの強い偏差を観測する。本システムは, 対角二量体状態でディジタル的に調製し, 熱化時のエネルギーと渦の輸送を画像化する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:40:39Z)
Iterated Denoising Energy Matching for Sampling from Boltzmann Densities [109.23137009609519]
反復Denoising Energy Matching (iDEM) iDEMは,拡散型サンプリング装置から高モデル密度のサンプリング領域を (I) 交換し, (II) それらのサンプルをマッチング目的に使用した。提案手法は,全測定値の最先端性能を達成し,2～5倍の速さでトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-09T01:11:23Z)
CaloQVAE : Simulating high-energy particle-calorimeter interactions using hybrid quantum-classical generative models [1.6418406210795666]
検出器のカロリー領域を伝播する高エネルギー粒子のモデリングは、最も計算集約的なMCシミュレーションタスクである。本稿では,高エネルギー粒子-カロリメータ相互作用の高速かつ効率的なシミュレーションのための生成モデルと量子アニールの最近の進歩を組み合わせた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-05T23:05:36Z)
Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
Physics-informed CoKriging model of a redox flow battery [68.8204255655161]
レドックスフロー電池(RFB)は、大量のエネルギーを安価かつ効率的に貯蔵する機能を提供する。 RFBの充電曲線の高速かつ正確なモデルが必要であり、バッテリ容量と性能が向上する可能性がある。 RFBの電荷分配曲線を予測する多相モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-17T00:49:55Z)
Molecular spin qudits for quantum simulation of light-matter interactions [62.223544431366896]
分子スピンキューディットは、物質と強く相互作用する光子場の量子力学をシミュレートする理想的なプラットフォームを提供する。提案した分子量子シミュレータの基本単位は、マイクロ波パルスのみで制御されるスピン1/2とスピン$S$遷移金属イオンの単純な二量体で実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-17T15:03:12Z)
Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)
Simulating the Time Projection Chamber responses at the MPD detector using Generative Adversarial Networks [0.0]
本研究では、NICA加速器複合体におけるMPD実験のTime Projection Chamberトラッカーのシミュレーションを高速化するための新しいアプローチを実証する。本手法は,任意の対象の集団分布を暗黙的に非パラメトリックに推定する深層学習手法である,生成型アドレアルネットワークに基づいている。提案モデルの品質を評価するために,mpdソフトウェアスタックに統合し,詳細なシミュレータと同様の高品質なイベントを生成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-08T17:57:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。