論文の概要: Training Deep 3D Convolutional Neural Networks to Extract BSM Physics Parameters Directly from HEP Data: a Proof-of-Concept Study Using Monte Carlo Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13060v3
• Date: Fri, 15 Nov 2024 16:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 18:55:13.688261
• Title: Training Deep 3D Convolutional Neural Networks to Extract BSM Physics Parameters Directly from HEP Data: a Proof-of-Concept Study Using Monte Carlo Simulations
• Title（参考訳）: HEPデータから直接BSM物理パラメータを抽出する深部3次元畳み込みニューラルネットワークの訓練:モンテカルロシミュレーションを用いた概念実証研究
• Authors: S. Dubey, T. E. Browder, S. Kohani, R. Mandal, A. Sibidanov, R. Sinha,
• Abstract要約: 角分布とキネマティック分布を「準像」に変換する単純だが斬新なデータ表現を提案する。 概念実証として、34層の残留ニューラルネットワークをトレーニングし、これらの画像を回帰させ、Wilson Coefficient $C_9$ in Monte Carlo Simulations of $B0 rightarrow K*0mu+mu-$ decays(英語版)のWilson Coefficient $C_9$に関する情報を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We report on a novel application of computer vision techniques to extract beyond the Standard Model parameters directly from high energy physics flavor data. We propose a simple but novel data representation that transforms the angular and kinematic distributions into "quasi-images", which are used to train a convolutional neural network to perform regression tasks, similar to fitting. As a proof-of-concept, we train a 34-layer Residual Neural Network to regress on these images and determine information about the Wilson Coefficient $C_{9}$ in Monte Carlo simulations of $B^0 \rightarrow K^{*0}\mu^{+}\mu^{-}$ decays. The method described here can be generalized and may find applicability across a variety of experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高エネルギー物理フレーバーデータから直接標準モデルパラメータを抽出するコンピュータビジョン技術の新たな応用について報告する。 本稿では,角分布とキネマティック分布を「準画像」に変換する単純なデータ表現を提案する。 概念実証として、34層残留ニューラルネットワークをトレーニングし、これらの画像に回帰し、B^0 \rightarrow K^{*0}\mu^{+}\mu^{-}$崩壊のWilson Coefficient $C_{9}$に関する情報を決定する。 ここで説明する方法は一般化することができ、様々な実験で適用性を見出すことができる。

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