論文の概要: Designing Observables for Measurements with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08717v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 20:54:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 15:31:45.967374
- Title: Designing Observables for Measurements with Deep Learning
- Title(参考訳): 深層学習による計測用オブザーバブルの設計
- Authors: Owen Long, Benjamin Nachman
- Abstract要約: 機械学習を用いた最適観測器の設計を提案する。
ニューラルネットワーク出力における微分断面積は、興味のあるパラメータに関する最も多くの情報を含み、構築によって適切に測定できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1450405446885067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many analyses in particle and nuclear physics use simulations to infer
fundamental, effective, or phenomenological parameters of the underlying
physics models. When the inference is performed with unfolded cross sections,
the observables are designed using physics intuition and heuristics. We propose
to design optimal observables with machine learning. Unfolded, differential
cross sections in a neural network output contain the most information about
parameters of interest and can be well-measured by construction. We demonstrate
this idea using two physics models for inclusive measurements in deep inelastic
scattering.
- Abstract(参考訳): 粒子物理学や核物理学における多くの解析は、基礎となる物理学モデルの基礎的、効果的、あるいは現象論的パラメータを推測するためにシミュレーションを用いる。
展開された断面で推論を行う場合、観測対象は物理直観とヒューリスティックスを用いて設計される。
機械学習を用いた最適観測器の設計を提案する。
ニューラルネットワーク出力における微分断面積は、興味のあるパラメータに関する最も多くの情報を含み、構築によって適切に測定できる。
深部非弾性散乱の包括的測定に2つの物理モデルを用いてこのアイデアを実証する。
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