Fugu-MT 論文翻訳(概要): Communicating Likelihoods with Normalising Flows

論文の概要: Communicating Likelihoods with Normalising Flows

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09494v1
Date: Thu, 13 Feb 2025 17:00:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-14 20:05:35.350727
Title: Communicating Likelihoods with Normalising Flows
Title（参考訳）: 正規化フローによるコミュニケーションの類型化
Authors: Jack Y. Araz, Anja Beck, Méril Reboud, Michael Spannowsky, Danny van Dyk,
Abstract要約: サンプルから未結合の確率をモデル化するための機械学習ベースのワークフローを提案する。既存のアプローチに対する重要な進歩は、関節分布の厳密な統計的テストを用いた学習可能性の検証である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a machine-learning-based workflow to model an unbinned likelihood from its samples. A key advancement over existing approaches is the validation of the learned likelihood using rigorous statistical tests of the joint distribution, such as the Kolmogorov-Smirnov test of the joint distribution. Our method enables the reliable communication of experimental and phenomenological likelihoods for subsequent analyses. We demonstrate its effectiveness through three case studies in high-energy physics. To support broader adoption, we provide an open-source reference implementation, nabu.
Abstract（参考訳）: サンプルから未結合の確率をモデル化するための機械学習ベースのワークフローを提案する。既存のアプローチに対する重要な進歩は、関節分布の厳密な統計テスト(例えば、関節分布のコルモゴロフ・スミルノフ検定)を用いた学習可能性の検証である。本手法により, 実験的および現象学的可能性の信頼性の高い通信が可能となる。高エネルギー物理学における3つのケーススタディを通してその効果を実証する。より広範な採用をサポートするため、オープンソースのリファレンス実装であるnabuを提供しています。

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