論文の概要: Calorimeter Shower Superresolution with Conditional Normalizing Flows: Implementation and Statistical Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26813v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 17:07:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.636943
- Title: Calorimeter Shower Superresolution with Conditional Normalizing Flows: Implementation and Statistical Evaluation
- Title（参考訳）: 条件付き正規化流を用いたカロリメータショーア超解像:実装と統計的評価
- Authors: Andrea Cosso,
- Abstract要約: この論文は、もともと高速シミュレーションのために設計された生成モデルが、カロリー・スーパーレゾリューションに効果的に適用できるかどうかを考察する。
具体的には、arXiv:2308.11700で提案されたモデルは独立して再実装され、Geant4 Par04 の幾何量計に基づいてCaloChallenge 2022データセットで訓練されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In High Energy Physics, detailed calorimeter simulations and reconstructions are essential for accurate energy measurements and particle identification, but their high granularity makes them computationally expensive. Developing data-driven techniques capable of recovering fine-grained information from coarser readouts, a task known as calorimeter superresolution, offers a promising way to reduce both computational and hardware costs while preserving detector performance. This thesis investigates whether a generative model originally designed for fast simulation can be effectively applied to calorimeter superresolution. Specifically, the model proposed in arXiv:2308.11700 is re-implemented independently and trained on the CaloChallenge 2022 dataset based on the Geant4 Par04 calorimeter geometry. Finally, the model's performance is assessed through a rigorous statistical evaluation framework, following the methodology introduced in arXiv:2409.16336, to quantitatively test its ability to reproduce the reference distributions.
- Abstract（参考訳）: 高エネルギー物理学では、正確なエネルギー測定や粒子の同定には詳細なカロリーメータのシミュレーションと再構成が不可欠であるが、その高い粒度は計算に高価である。
カロリーメータ超解像と呼ばれるタスクである、粗い読み出しからきめ細かい情報を回復することのできるデータ駆動技術の開発は、検出器性能を維持しながら、計算コストとハードウェアコストを削減できる有望な方法を提供する。
この論文は、もともと高速シミュレーションのために設計された生成モデルが、カロリー・スーパーレゾリューションに効果的に適用できるかどうかを考察する。
具体的には、arXiv:2308.11700で提案されたモデルは独立して再実装され、Geant4 Par04 の幾何量計に基づいてCaloChallenge 2022データセットで訓練されている。
最後に、モデルの性能は、arXiv:2409.16336で導入された手法に従って、厳密な統計的評価フレームワークを通じて評価され、参照分布を再現する能力を定量的にテストする。
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