論文の概要: Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14806v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 16:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:11:39.371334
• Title: Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理のためのローレンツ等変幾何代数変換器
• Authors: Jonas Spinner, Victor Bresó, Pim de Haan, Tilman Plehn, Jesse Thaler, Johann Brehmer,
• Abstract要約: Lorentz Geometric Algebra Transformer (L-GATr)は高エネルギー物理のための新しい多目的アーキテクチャである。 L-GATrは、粒子物理学からの回帰および分類タスクで最初に実証された。 次に、L-GATrネットワークに基づく連続正規化フローであるローレンツ同変生成モデルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4970885242855845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extracting scientific understanding from particle-physics experiments requires solving diverse learning problems with high precision and good data efficiency. We propose the Lorentz Geometric Algebra Transformer (L-GATr), a new multi-purpose architecture for high-energy physics. L-GATr represents high-energy data in a geometric algebra over four-dimensional space-time and is equivariant under Lorentz transformations, the symmetry group of relativistic kinematics. At the same time, the architecture is a Transformer, which makes it versatile and scalable to large systems. L-GATr is first demonstrated on regression and classification tasks from particle physics. We then construct the first Lorentz-equivariant generative model: a continuous normalizing flow based on an L-GATr network, trained with Riemannian flow matching. Across our experiments, L-GATr is on par with or outperforms strong domain-specific baselines.
• Abstract（参考訳）: 粒子物理実験から科学的理解を抽出するには、高精度で優れたデータ効率で多様な学習問題を解く必要がある。 高エネルギー物理のための新しい多目的アーキテクチャであるLorentz Geometric Algebra Transformer (L-GATr)を提案する。 L-GATrは4次元時空上の幾何学代数における高エネルギーデータを表し、相対論的運動学の対称性群であるローレンツ変換の下で同変である。 同時に、アーキテクチャはTransformerであり、大規模システムに対して多用途でスケーラブルである。 L-GATrは、粒子物理学からの回帰および分類タスクで最初に実証された。 次に,L-GATrネットワークに基づく連続正規化フローを,リーマン流マッチングを用いて学習した最初のローレンツ同変生成モデルを構築した。 実験全体では、L-GATrは強いドメイン固有のベースラインに匹敵する、あるいは優れています。

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