Fugu-MT 論文翻訳(概要): Universal New Physics Latent Space

論文の概要: Universal New Physics Latent Space

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20315v2
Date: Wed, 22 Jan 2025 13:37:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-23 13:27:55.830139
Title: Universal New Physics Latent Space
Title（参考訳）: 普遍的な新しい物理ラテント空間
Authors: Anna Hallin, Gregor Kasieczka, Sabine Kraml, André Lessa, Louis Moureaux, Tore von Schwartz, David Shih,
Abstract要約: 我々は、標準モデルプロセスと標準モデル以外の様々な理論から派生したデータを統一表現(ラテント)空間にマッピングする機械学習手法を開発した。本手法は, LHCにおける新しい物理の3つの例に適用し, LHCの表現法に従ってモデルがクラスタ化可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We develop a machine learning method for mapping data originating from both Standard Model processes and various theories beyond the Standard Model into a unified representation (latent) space while conserving information about the relationship between the underlying theories. We apply our method to three examples of new physics at the LHC of increasing complexity, showing that models can be clustered according to their LHC phenomenology: different models are mapped to distinct regions in latent space, while indistinguishable models are mapped to the same region. This opens interesting new avenues on several fronts, such as model discrimination, selection of representative benchmark scenarios, and identifying gaps in the coverage of model space.
Abstract（参考訳）: 我々は,標準モデルプロセスと標準モデル以外の諸理論から派生したデータを,基礎となる理論間の関係を保存しつつ,統一された表現(ラテント)空間にマッピングする機械学習手法を開発した。我々は, LHCにおける新しい物理の3つの例に適用し, LHCの現象学に基づいてモデルをクラスタ化できることを示し, 異なるモデルが潜在空間の異なる領域にマップされ, 識別不可能なモデルは同一領域にマップされることを示した。これは、モデルの識別、代表的なベンチマークシナリオの選択、モデル空間のカバレッジにおけるギャップの特定など、いくつかの面で興味深い新しい道を開く。

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