論文の概要: Conditioned quantum-assisted deep generative surrogate for particle-calorimeter interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22870v4
- Date: Mon, 16 Dec 2024 21:05:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:55:41.239792
- Title: Conditioned quantum-assisted deep generative surrogate for particle-calorimeter interactions
- Title（参考訳）: 粒子-カロリメータ相互作用のための条件付き量子支援深部生成サロゲート
- Authors: J. Quetzalcoatl Toledo-Marin, Sebastian Gonzalez, Hao Jia, Ian Lu, Deniz Sogutlu, Abhishek Abhishek, Colin Gay, Eric Paquet, Roger Melko, Geoffrey C. Fox, Maximilian Swiatlowski, Wojciech Fedorko,
- Abstract要約: 本研究では,大型ハドロン衝突型加速器シミュレーションのための量子支援深部生成モデルを提案する。
このモデルでは,条件付き変分オートエンコーダ (VAE) と条件付き制限ボルツマンマシン (RBM) を統合する。
RBMノードと接続は、サンプリングのためにD-WaveのPegasus-structured textitAdvantage Quantum Annealer (QA)上でqubitsと couplerを使用するように慎重に設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.753162356016995
- License:
- Abstract: Particle collisions at accelerators such as the Large Hadron Collider, recorded and analyzed by experiments such as ATLAS and CMS, enable exquisite measurements of the Standard Model and searches for new phenomena. Simulations of collision events at these detectors have played a pivotal role in shaping the design of future experiments and analyzing ongoing ones. However, the quest for accuracy in Large Hadron Collider (LHC) collisions comes at an imposing computational cost, with projections estimating the need for millions of CPU-years annually during the High Luminosity LHC (HL-LHC) run \cite{collaboration2022atlas}. Simulating a single LHC event with \textsc{Geant4} currently devours around 1000 CPU seconds, with simulations of the calorimeter subdetectors in particular imposing substantial computational demands \cite{rousseau2023experimental}. To address this challenge, we propose a conditioned quantum-assisted deep generative model. Our model integrates a conditioned variational autoencoder (VAE) on the exterior with a conditioned Restricted Boltzmann Machine (RBM) in the latent space, providing enhanced expressiveness compared to conventional VAEs. The RBM nodes and connections are meticulously engineered to enable the use of qubits and couplers on D-Wave's Pegasus-structured \textit{Advantage} quantum annealer (QA) for sampling. We introduce a novel method for conditioning the quantum-assisted RBM using \textit{flux biases}. We further propose a novel adaptive mapping to estimate the effective inverse temperature in quantum annealers. The effectiveness of our framework is illustrated using Dataset 2 of the CaloChallenge \cite{calochallenge}.
- Abstract（参考訳）: 大型ハドロン衝突型加速器のような加速器での粒子衝突は、ATLASやCMSのような実験によって記録され分析され、標準模型の精密な測定と新しい現象の探索を可能にした。
これらの検出器における衝突現象のシミュレーションは、将来の実験の設計を形作り、進行中のものを分析する上で重要な役割を担っている。
しかし、大型ハドロン衝突衝突(LHC)の精度の追求は計算コストの低下を招き、高輝度LHC(HL-LHC)実行時の年間数百万のCPU年の必要性を推定するプロジェクションが「cite{collaboration2022atlas}」である。
1つの LHC イベントを \textsc{Geant4} でシミュレートすることは、現在約1000CPU秒で行われ、特に相当な計算要求である \cite{rousseau2023experimental} のキャラメータサブ検出器のシミュレーションを行う。
この課題に対処するために、条件付き量子支援深部生成モデルを提案する。
モデルでは,外装の条件付き変分オートエンコーダ(VAE)と潜時空間の条件付き制限ボルツマンマシン(RBM)を統合し,従来のVAEと比較して表現性が向上する。
RBMノードと接続は、サンプリングのためにD-WaveのPegasus-structured \textit{Advantage} quantum annealer (QA)上でキュービットとカプラを使用するように慎重に設計されている。
本稿では, 量子アシスト型RBMを<textit{flux biases} を用いて条件付けする新しい手法を提案する。
さらに,量子アニールの有効逆温度を推定する適応写像を提案する。
フレームワークの有効性は、CaloChallenge \cite{calochallenge}のデータセット2を使って説明します。
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