Fugu-MT 論文翻訳(概要): Denoising Graph Super-Resolution towards Improved Collider Event Reconstruction

論文の概要: Denoising Graph Super-Resolution towards Improved Collider Event Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16052v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 12:56:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 05:56:20.064254
Title: Denoising Graph Super-Resolution towards Improved Collider Event Reconstruction
Title（参考訳）: 改良型衝突イベント再構築に向けたグラフ超解法の提案
Authors: Nilotpal Kakati, Etienne Dreyer, Eilam Gross,
Abstract要約: 本研究は,LHCライクな再構築パイプラインへの超解像技術の統合について検討する。このソフトウェア前処理のステップは、検出器に物理的に変更を加えることなく、再現性を大幅に向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.351124620232225
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurately reconstructing particles from detector data is a critical challenge in experimental particle physics, where the spatial resolution of calorimeters has a crucial impact. This study explores the integration of super-resolution techniques into an LHC-like reconstruction pipeline to effectively enhance the granularity of calorimeter data and suppress noise. We find that this software preprocessing step can significantly improve reconstruction quality without physical changes to detectors. To demonstrate the impact of our approach, we propose a novel particle flow model that offers enhanced particle reconstruction quality and interpretability. These advancements underline the potential of super-resolution to impact both current and future particle physics experiments.
Abstract（参考訳）: 検出器データから正確に粒子を再構成することは、温度計の空間分解能が決定的な影響を与える実験的な粒子物理学において重要な課題である。本研究では,LHCライクな再構成パイプラインへの超解像技術の統合について検討し,温度計データの粒度を効果的に向上し,ノイズを抑制する。このソフトウェア前処理のステップは、検出器に物理的に変更を加えることなく、再現性を大幅に向上させることができる。そこで本研究では,粒子再構成の精度向上と解釈性向上を両立させる新しい粒子流モデルを提案する。これらの進歩は、現在の粒子物理学実験と将来の粒子物理学実験の両方に影響を与える超解像の可能性の基盤となっている。

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