論文の概要: Flow Matching Beyond Kinematics: Generating Jets with Particle-ID and
Trajectory Displacement Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00123v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 19:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 16:50:36.725998
- Title: Flow Matching Beyond Kinematics: Generating Jets with Particle-ID and
Trajectory Displacement Information
- Title（参考訳）: 運動学以外のフローマッチング:粒子IDと軌道変位情報を用いたジェットの生成
- Authors: Joschka Birk, Erik Buhmann, Cedric Ewen, Gregor Kasieczka, David Shih
- Abstract要約: 我々はJetClassデータセットでトレーニングされた最初の生成モデルを紹介する。
本モデルでは, 構成レベルでジェットを発生させ, 流れマッチング法でトレーニングした変分同変連続正規化流(CNF)である。
また,ジェット部品の運動特性を超越した生成モデルも導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the first generative model trained on the JetClass dataset. Our
model generates jets at the constituent level, and it is a
permutation-equivariant continuous normalizing flow (CNF) trained with the flow
matching technique. It is conditioned on the jet type, so that a single model
can be used to generate the ten different jet types of JetClass. For the first
time, we also introduce a generative model that goes beyond the kinematic
features of jet constituents. The JetClass dataset includes more features, such
as particle-ID and track impact parameter, and we demonstrate that our CNF can
accurately model all of these additional features as well. Our generative model
for JetClass expands on the versatility of existing jet generation techniques,
enhancing their potential utility in high-energy physics research, and offering
a more comprehensive understanding of the generated jets.
- Abstract（参考訳）: jetclassデータセットでトレーニングされた最初の生成モデルを紹介します。
本モデルでは, 構成レベルでジェットを発生させ, 流れマッチング法でトレーニングした変分同変連続正規化流(CNF)である。
ジェット型を条件としているので、1つのモデルを使って10種類のジェットクラスを生成することができる。
また, ジェット構成要素の運動的特徴を超越した生成モデルも初めて導入した。
jetclassデータセットには、particle-idやtrack impactパラメータなど、さらに多くの機能が含まれています。
我々のJetClass生成モデルは、既存のジェット発生技術の汎用性を拡張し、高エネルギー物理学研究における可能性を高め、生成したジェットのより包括的な理解を提供する。
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