論文の概要: Full Event Particle-Level Unfolding with Variable-Length Latent Variational Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14332v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 14:39:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:56.085667
• Title: Full Event Particle-Level Unfolding with Variable-Length Latent Variational Diffusion
• Title（参考訳）: 可変長変分拡散による全事象レベル展開
• Authors: Alexander Shmakov, Kevin Greif, Michael James Fenton, Aishik Ghosh, Pierre Baldi, Daniel Whiteson,
• Abstract要約: 生成機械学習モデルは、多数の次元で未結合の展開を実行することを約束している。 生成的展開に対する変動潜在拡散モデル(VLD)アプローチの新たな変更について述べる。 この手法の性能は、大型ハドロン衝突型加速器における半レプトニックトップクォーク対生成の文脈で評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.6263403467016
• License:
• Abstract: The measurements performed by particle physics experiments must account for the imperfect response of the detectors used to observe the interactions. One approach, unfolding, statistically adjusts the experimental data for detector effects. Recently, generative machine learning models have shown promise for performing unbinned unfolding in a high number of dimensions. However, all current generative approaches are limited to unfolding a fixed set of observables, making them unable to perform full-event unfolding in the variable dimensional environment of collider data. A novel modification to the variational latent diffusion model (VLD) approach to generative unfolding is presented, which allows for unfolding of high- and variable-dimensional feature spaces. The performance of this method is evaluated in the context of semi-leptonic top quark pair production at the Large Hadron Collider.
• Abstract（参考訳）: 粒子物理学の実験によって行われた測定は、相互作用を観測するために使われる検出器の不完全な応答を考慮しなければならない。 1つのアプローチ、展開は、検出器効果の実験データを統計的に調整する。 近年、生成機械学習モデルは、多数の次元でアンバインド・アンフォールディングを実行することを約束している。 しかし、現在の生成的アプローチは、固定された可観測物の集合を展開させることに限られており、コライダーデータの可変次元環境において完全な展開を行うことができない。 変分潜在拡散モデル(VLD)による生成的展開へのアプローチを新たに改良し,高次元および可変次元の特徴空間の展開を可能にする。 この手法の性能は、大型ハドロン衝突型加速器における半レプトニックトップクォーク対生成の文脈で評価される。

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