論文の概要: Simulation-based inference for Precision Neutrino Physics through Neural Monte Carlo tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23297v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:33:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.21969
• Title: Simulation-based inference for Precision Neutrino Physics through Neural Monte Carlo tuning
• Title（参考訳）: ニューロモンテカルロチューニングによる精密ニュートリノ物理のシミュレーションによる推論
• Authors: A. Gavrikov, A. Serafini, D. Dolzhikov, A. Garfagnini, M. Gonchar, M. Grassi, R. Brugnera, V. Cerrone, L. V. D'Auria, R. M. Guizzetti, L. Lastrucci, G. Andronico, V. Antonelli, A. Barresi, D. Basilico, M. Beretta, A. Bergnoli, M. Borghesi, A. Brigatti, R. Bruno, A. Budano, B. Caccianiga, A. Cammi, R. Caruso, D. Chiesa, C. Clementi, C. Coletta, S. Dusini, A. Fabbri, G. Felici, G. Ferrante, M. G. Giammarchi, N. Giudice, N. Guardone, F. Houria, C. Landini, I. Lippi, L. Loi, P. Lombardi, F. Mantovani, S. M. Mari, A. Martini, L. Miramonti, M. Montuschi, M. Nastasi, D. Orestano, F. Ortica, A. Paoloni, L. Pelicci, E. Percalli, F. Petrucci, E. Previtali, G. Ranucci, A. C. Re, B. Ricci, A. Romani, C. Sirignano, M. Sisti, L. Stanco, E. Stanescu Farilla, V. Strati, M. D. C Torri, C. Tuvè, C. Venettacci, G. Verde, L. Votano,
• Abstract要約: シミュレーションに基づく推論フレームワークにおいて,ニューラルネットワークを用いた推定手法を提案する。 キャリブレーションデータの可能性をモデル化する2つの相補的ニューラルネットワーク密度推定器を開発した。 私たちのフレームワークは、特定のニーズに対して最適なメソッドを選択する柔軟性を提供します。
• 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: Precise modeling of detector energy response is crucial for next-generation neutrino experiments which present computational challenges due to lack of analytical likelihoods. We propose a solution using neural likelihood estimation within the simulation-based inference framework. We develop two complementary neural density estimators that model likelihoods of calibration data: conditional normalizing flows and a transformer-based regressor. We adopt JUNO - a large neutrino experiment - as a case study. The energy response of JUNO depends on several parameters, all of which should be tuned, given their non-linear behavior and strong correlations in the calibration data. To this end, we integrate the modeled likelihoods with Bayesian nested sampling for parameter inference, achieving uncertainties limited only by statistics with near-zero systematic biases. The normalizing flows model enables unbinned likelihood analysis, while the transformer provides an efficient binned alternative. By providing both options, our framework offers flexibility to choose the most appropriate method for specific needs. Finally, our approach establishes a template for similar applications across experimental neutrino and broader particle physics.
• Abstract（参考訳）: 検出器エネルギー応答の高精度なモデリングは、解析的可能性の欠如による計算上の課題を示す次世代ニュートリノ実験に不可欠である。 シミュレーションに基づく推論フレームワークにおいて,ニューラルネットワークを用いた推定手法を提案する。 キャリブレーションデータの可能性(条件正規化フローとトランスフォーマーベース回帰器)をモデル化する2つの相補的ニューラル密度推定器を開発した。 ケーススタディでは、大きなニュートリノ実験であるJUNOを採用しています。 JUNOのエネルギー応答は、キャリブレーションデータにおける非線形な振る舞いと強い相関を考えると、調整すべきいくつかのパラメータに依存する。 この目的のために、パラメータ推論のためのベイズネストサンプリングとモデル付き可能性を統合し、ほぼゼロの系統的バイアスを持つ統計のみによって制限された不確実性を達成する。 正規化フローモデルでは、未結合の確率解析が可能であり、トランスフォーマーは効率的な双有の代替手段を提供する。 両方のオプションを提供することで、我々のフレームワークは特定のニーズに対して最も適切なメソッドを選択する柔軟性を提供します。 最後に,実験ニュートリノとより広い粒子物理学にまたがる類似の応用のテンプレートを確立する。

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