論文の概要: Towards Designing Scalable Quantum-Enhanced Generative Networks for Neutrino Physics Experiments with Liquid Argon Time Projection Chambers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12650v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 15:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:09.830911
• Title: Towards Designing Scalable Quantum-Enhanced Generative Networks for Neutrino Physics Experiments with Liquid Argon Time Projection Chambers
• Title（参考訳）: 液体アルゴン時間射影チャンバーを用いたニュートリノ物理実験のためのスケーラブル量子強化生成ネットワークの設計に向けて
• Authors: Andrea Delgado, Diego Venegas-Vargas, Adam Huynh, Kevon Carroll,
• Abstract要約: LArTPCにおける高解像度画像の生成モデリングは、データの複雑さと空間性のために大きな課題を呈している。 正規化手法を導入し、小規模な画像で成功し、トレーニングプロセスの安定化を実証した。 これらの知見は、LArTPCデータ生成における量子強化生成モデルの可能性を強調し、核・高エネルギー物理学におけるスケーラブルなハイブリッド量子古典解の開発に有用な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: Generative modeling for high-resolution images in Liquid Argon Time Projection Chambers (LArTPC), used in neutrino physics experiments, presents significant challenges due to the complexity and sparsity of the data. This work explores the application of quantum-enhanced generative networks to address these challenges, focusing on the scaling of models to handle larger image sizes and avoid the often encountered problem of mode collapse. To counteract mode collapse, regularization methods were introduced and proved to be successful on small-scale images, demonstrating improvements in stabilizing the training process. Although mode collapse persisted in higher-resolution settings, the introduction of these techniques significantly enhanced the model's performance in lower-dimensional cases, providing a strong foundation for further exploration. These findings highlight the potential for quantum-enhanced generative models in LArTPC data generation and offer valuable insights for the future development of scalable hybrid quantum-classical solutions in nuclear and high-energy physics.
• Abstract（参考訳）: ニュートリノ物理実験で使用される液体アルゴン時間射影チャンバー(LArTPC)における高分解能画像の生成モデリングは、データの複雑さと空間性に起因する重要な課題を提示する。 この研究は、これらの課題に対処する量子化された生成ネットワークの適用を探求し、より大きな画像サイズを扱うためのモデルのスケーリングに焦点を当て、しばしば発生するモード崩壊の問題を回避する。 モード崩壊対策として, 小型画像に正規化手法を導入し, 訓練過程の安定化を図った。 モード崩壊は高解像度設定では継続したが、これらの手法の導入により低次元の場合ではモデルの性能が大幅に向上し、さらなる探索の基盤となった。 これらの知見は、LArTPCデータ生成における量子強化生成モデルの可能性を強調し、核・高エネルギー物理学におけるスケーラブルなハイブリッド量子古典解の開発に有用な洞察を提供する。

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