論文の概要: Learning Standard Model structure from LHC data with Riemannian flow matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16144v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 17:23:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.916827
- Title: Learning Standard Model structure from LHC data with Riemannian flow matching
- Title（参考訳）: リーマン流マッチングを用いたLHCデータからの標準モデル構造学習
- Abstract要約: 単一変圧器を用いた生成モデルにより,50年に及ぶ不変質量の標準モデル構造を捉えることができることを示す。
このモデルはATLAS Open Data 13TeVリリースから$sim 109$ real $pp$の衝突イベントに基づいて訓練されている。
- 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: In this work we demonstrate that a single transformer-based generative model can capture Standard Model structure spanning five decades of invariant mass, from the sub-GeV regime to the TeV continuum, a range that no single Monte Carlo sample covers. To achieve this we design \textsc{ShellFlow}, a Riemannian conditional flow matching model that, given the recorded event composition, generates each particle on its on-shell manifold. Its only physics priors are the on-shell condition and the invariant-mass formula. The model is trained on $\sim 10^{9}$ real $pp$ collision events from the ATLAS Open Data 13~TeV release and told nothing else. From a single training run, the model learns to reproduce all of the following: intra-particle kinematics, the dilepton resonances ($J/ψ$, $Υ$, $Z$) at their PDG positions, the leptonic Weinberg angle, the $W$ and top-quark masses, and inter-particle correlations that enter no training objective. A substantial fraction of the Standard Model is thus learnable directly from recorded collision data.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 単変圧器を用いた生成モデルを用いて, サブGeV状態からTeV連続体までの50年間の不変質量の標準モデル構造を捕捉できることを実証する。
これを達成するために、記録されたイベント構成を与えられたリーマン条件付きフローマッチングモデルである \textsc{ShellFlow} を設計し、そのオンシェル多様体上の各粒子を生成する。
その物理の先行はオンシェル条件と不変質量公式のみである。
このモデルはATLAS Open Data 13~TeVリリースから$\sim 10^{9}$ real $pp$の衝突イベントで訓練され、他には何も言えなかった。
1つのトレーニング実行から、モデルは、粒子内キネマティクス、PDG位置でのジレプトン共鳴(J/a$, $ $, $Z$)、レプトニックワインバーグ角、$W$およびトップクォーク質量、トレーニング目的に入らない粒子間相関の全てを再現することを学ぶ。
したがって、標準モデルのかなりの部分は、記録された衝突データから直接学習することができる。
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