論文の概要: Triggering Dark Showers with Conditional Dual Auto-Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12955v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 15:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:05:55.618105
• Title: Triggering Dark Showers with Conditional Dual Auto-Encoders
• Title（参考訳）: 条件付きデュアルオートエンコーダによるダークシャワーのトリガー
• Authors: Luca Anzalone, Simranjit Singh Chhibra, Benedikt Maier, Nadezda Chernyavskaya, and Maurizio Pierini
• Abstract要約: 自動エンコーダ(AE)は、衝突者に対する新しい物理探索のための効果的で汎用的なツールである可能性がある。 本稿では,異常検出問題として定式化された探索を行い,AEを用いて事象の物理特性を決定する基準を定義する。 コンディショニングによりコンパクトな潜在空間を学習できるデュアルエンコーダの設計を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2622086660704197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Auto-encoders (AEs) have the potential to be effective and generic tools for new physics searches at colliders, requiring little to no model-dependent assumptions. New hypothetical physics signals can be considered anomalies that deviate from the well-known background processes generally expected to describe the whole dataset. We present a search formulated as an anomaly detection (AD) problem, using an AE to define a criterion to decide about the physics nature of an event. In this work, we perform an AD search for manifestations of a dark version of strong force using raw detector images, which are large and very sparse, without leveraging any physics-based pre-processing or assumption on the signals. We propose a dual-encoder design which can learn a compact latent space through conditioning. In the context of multiple AD metrics, we present a clear improvement over competitive baselines and prior approaches. It is the first time that an AE is shown to exhibit excellent discrimination against multiple dark shower models, illustrating the suitability of this method as a performant, model-independent algorithm to deploy, e.g., in the trigger stage of LHC experiments such as ATLAS and CMS.
• Abstract（参考訳）: オートエンコーダ(aes)は、衝突型加速器での新しい物理探索のための効率的で汎用的なツールになり得る。 新しい仮説物理信号は、一般的にデータセット全体を記述することが期待される、よく知られたバックグラウンドプロセスから逸脱する異常と見なすことができる。 本稿では,異常検出(AD)問題として定式化された探索を行い,AEを用いて事象の物理特性を決定する基準を定義する。 本研究では、物理に基づく事前処理や信号の仮定を使わずに、大きく、非常に疎い原位置検出画像を用いて、強い力のダークバージョンをAD検索する。 コンディショニングによりコンパクトな潜在空間を学習できるデュアルエンコーダの設計を提案する。 複数のADメトリクスの文脈では、競合するベースラインや事前アプローチよりも明確な改善を示す。 アトラスやcmsなどのlhc実験のトリガーステージでは、aeが複数のダークシャワーモデルに対して優れた識別を示すことが示され、この手法がモデルに依存しない高性能なアルゴリズムとして適用可能であることが示されている。

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