論文の概要: Vision Calorimeter for Anti-neutron Reconstruction: A Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10599v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 07:14:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-21 14:54:06.889657
• Title: Vision Calorimeter for Anti-neutron Reconstruction: A Baseline
• Title（参考訳）: 抗中性子再建のための視線量計 : ベースライン
• Authors: Hongtian Yu, Yangu Li, Mingrui Wu, Letian Shen, Yue Liu, Yunxuan Song, Qixiang Ye, Xiaorui Lyu, Yajun Mao, Yangheng Zheng, Yunfan Liu,
• Abstract要約: ビジョン・カロリメータ (ViC) は、深層学習検出器を用いた反中性子再構成のためのベースライン法である。 ViCは従来の再建手法よりも大幅に優れており、インシデント位置の予測誤差を42.81%削減している。 本研究は, インシデント$barn$運動量の測定を初めて実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.87485708592552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In high-energy physics, anti-neutrons ($\bar{n}$) are fundamental particles that frequently appear as final-state particles, and the reconstruction of their kinematic properties provides an important probe for understanding the governing principles. However, this confronts significant challenges instrumentally with the electromagnetic calorimeter (EMC), a typical experimental sensor but recovering the information of incident $\bar{n}$ insufficiently. In this study, we introduce Vision Calorimeter (ViC), a baseline method for anti-neutron reconstruction that leverages deep learning detectors to analyze the implicit relationships between EMC responses and incident $\bar{n}$ characteristics. Our motivation lies in that energy distributions of $\bar{n}$ samples deposited in the EMC cell arrays embody rich contextual information. Converted to 2-D images, such contextual energy distributions can be used to predict the status of $\bar{n}$ ($i.e.$, incident position and momentum) through a deep learning detector along with pseudo bounding boxes and a specified training objective. Experimental results demonstrate that ViC substantially outperforms the conventional reconstruction approach, reducing the prediction error of incident position by 42.81% (from 17.31$^{\circ}$ to 9.90$^{\circ}$). More importantly, this study for the first time realizes the measurement of incident $\bar{n}$ momentum, underscoring the potential of deep learning detectors for particle reconstruction. Code is available at https://github.com/yuhongtian17/ViC.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー物理学では、反中性子(英語版)(\bar{n}$)は最終状態粒子としてしばしば現れる基本粒子であり、それらの運動特性の再構成は、支配原理を理解するための重要なプローブとなる。 しかし、これは典型的な実験センサーである電磁カロリー計(EMC)と機器的に重要な課題に直面するが、入射した$\bar{n}$の情報が不十分に回復する。 本研究では,EMC応答と入射時の$\bar{n}$特性の暗黙的関係を解析するために,深層学習検出器を利用した反中性子再構成のためのベースライン手法であるViC(ViC)を紹介する。 私たちのモチベーションは、EMCセルアレイに蓄積された$\bar{n}$サンプルのエネルギー分布が、豊富な文脈情報を具現化することである。 2次元画像に換算すると、そのような文脈エネルギー分布は、擬似有界ボックスと特定の訓練目標とともに、ディープラーニング検出器を通して$\bar{n}$$$(つまり、入射位置と運動量)の状態を予測することができる。 実験の結果、ViCは従来の再建手法よりも大幅に優れており、インシデント位置の予測誤差を42.81%削減している(17.31$^{\circ}$から9.90$^{\circ}$へ)。 さらに重要なことは、この研究が初めて、粒子再構成のための深層学習検出器の可能性を示すインシデント$\bar{n}$運動量の測定を実現したことである。 コードはhttps://github.com/yuhongtian17/ViC.comで入手できる。

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