論文の概要: Variational Pseudo Marginal Methods for Jet Reconstruction in Particle Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03242v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 13:18:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 18:20:44.053707
• Title: Variational Pseudo Marginal Methods for Jet Reconstruction in Particle Physics
• Title（参考訳）: 粒子物理学における噴流再構成のための変分擬連成法
• Authors: Hanming Yang, Antonio Khalil Moretti, Sebastian Macaluso, Philippe Chlenski, Christian A. Naesseth, Itsik Pe'er,
• Abstract要約: ジェット潜伏構造を推定するためのコンビニアル・シークエンシャルモンテカルロ法を提案する。 第2の貢献として、パラメータ学習のための変分推論アルゴリズムを開発するために、得られた推定値を利用する。 本研究では,コライダー物理生成モデルを用いて生成したデータを用いて実験を行い,本手法の有効性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.223804777595989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing jets, which provide vital insights into the properties and histories of subatomic particles produced in high-energy collisions, is a main problem in data analyses in collider physics. This intricate task deals with estimating the latent structure of a jet (binary tree) and involves parameters such as particle energy, momentum, and types. While Bayesian methods offer a natural approach for handling uncertainty and leveraging prior knowledge, they face significant challenges due to the super-exponential growth of potential jet topologies as the number of observed particles increases. To address this, we introduce a Combinatorial Sequential Monte Carlo approach for inferring jet latent structures. As a second contribution, we leverage the resulting estimator to develop a variational inference algorithm for parameter learning. Building on this, we introduce a variational family using a pseudo-marginal framework for a fully Bayesian treatment of all variables, unifying the generative model with the inference process. We illustrate our method's effectiveness through experiments using data generated with a collider physics generative model, highlighting superior speed and accuracy across a range of tasks.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー衝突で生成するサブ原子粒子の性質と歴史について重要な知見を提供するジェットの再構成は、コライダー物理学におけるデータ解析における主要な問題である。 この複雑なタスクは、ジェット(バイナリツリー)の潜伏構造を推定し、粒子エネルギー、運動量、タイプなどのパラメータを含む。 ベイズ法は、不確実性に対処し、事前の知識を活用するための自然なアプローチを提供するが、観測された粒子の数が増加するにつれて、潜在的ジェットトポロジーの超指数的な成長のために大きな課題に直面している。 これを解決するために、ジェット潜伏構造を推定するためのコンビニアル・シークエンシャルモンテカルロ法を提案する。 第2の貢献として、パラメータ学習のための変分推論アルゴリズムを開発するために、得られた推定値を利用する。 そこで本研究では,全変数のベイズ的処理に擬似文法的枠組みを用いた変分族を導入し,生成モデルと推論過程を統一する。 本研究では,コライダー物理生成モデルを用いて生成したデータを用いて,実験により提案手法の有効性を説明する。

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