論文の概要: Physics Informed Neural Networks for design optimisation of diamond particle detectors for charged particle fast-tracking at high luminosity hadron colliders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21123v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 13:09:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.921429
• Title: Physics Informed Neural Networks for design optimisation of diamond particle detectors for charged particle fast-tracking at high luminosity hadron colliders
• Title（参考訳）: 高輝度ハドロン衝突体における荷電粒子追跡のためのダイヤモンド粒子検出器の設計最適化のための物理情報ニューラルネットワーク
• Authors: Alessandro Bombini, Alessandro Rosa, Clarissa Buti, Giovanni Passaleva, Lucio Anderlini,
• Abstract要約: 将来の高輝度ハドロン衝突装置は、極端放射線耐性、空間精度、ナノ秒以下のタイミングで追跡検出器を必要とする。 3Dダイヤモンドのピクセルセンサーは、ダイヤモンドの放射硬度とキャリアの移動性のために、これらの機能を提供する。 我々は、マクスウェル方程式の準定常近似として導かれた3次、3+1D PDEを用いて、この現象をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.66815108184498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Future high-luminosity hadron colliders demand tracking detectors with extreme radiation tolerance, high spatial precision, and sub-nanosecond timing. 3D diamond pixel sensors offer these capabilities due to diamond's radiation hardness and high carrier mobility. Conductive electrodes, produced via femtosecond IR laser pulses, exhibit high resistivity that delays signal propagation. This effect necessitates extending the classical Ramo-Shockley weighting potential formalism. We model the phenomenon through a 3rd-order, 3+1D PDE derived as a quasi-stationary approximation of Maxwell's equations. The PDE is solved numerically and coupled with charge transport simulations for realistic 3D sensor geometries. A Mixture-of-Experts Physics-Informed Neural Network, trained on Spectral Method data, provides a meshless solver to assess timing degradation from electrode resistance.
• Abstract（参考訳）: 将来の高輝度ハドロン衝突装置は、極端放射線耐性、空間精度、ナノ秒以下のタイミングで追跡検出器を必要とする。 3Dダイヤモンドのピクセルセンサーは、ダイヤモンドの放射硬度とキャリアの移動性のために、これらの機能を提供する。 導電性電極はフェムト秒レーザーパルスによって生成され、信号の伝播を遅らせる高い比抵抗を示す。 この効果は古典的なラモ・ショックレー重み付けポテンシャル形式主義を拡張する必要がある。 我々は、マクスウェル方程式の準定常近似として導かれた3次、3+1D PDEを用いて、この現象をモデル化する。 PDEは現実的な3次元センサジオメトリのための電荷輸送シミュレーションと組み合わせて数値的に解決される。 スペクトル法データに基づいて訓練されたMixture-of-Experts Physics-Informed Neural Networkは、電極抵抗からタイミング劣化を評価するメッシュレスソルバを提供する。

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