論文の概要: A method for multimodal analysis of TAIGA experiment data using essential features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08985v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 18:44:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.559933
• Title: A method for multimodal analysis of TAIGA experiment data using essential features
• Title（参考訳）: 本質的特徴を用いたTAIGA実験データのマルチモーダル解析法
• Abstract要約: 本稿では,オートエンコーダなどのニューラルネットワークを用いて重要な特徴を抽出する手法を提案する。 提案手法の特別な価値は、複数のインストールから同時に受信されたマルチモーダルデータの解析への応用の可能性にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.0983330391914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The aim of processing and analyzing experimental data from physical experiments is to obtain physically significant information about the phenomenon under study. This goal is achieved by multi-stage processing of experimental data, during which noise associated with measurements is suppressed and the dimensionality of the input data is reduced. In this paper, we propose a new method based on the use of neural networks such as autoencoders to extract essential features. The special value of the proposed approach lies in the possibility of its application to the analysis of multimodal data received simultaneously from several installations. We will apply this approach to a multimodal data (MMD) of the experiment TAIGA. Currently, the analysis of the MMD is carried out independently for each installation separately. Therefore, the development of methods for the joint analysis of MMD from TAIGA-type installations is an urgent task in cosmic ray physics and gamma-ray astronomy. Based on Monte Carlo simulation, it is shown that the proposed method allows for effective MMD analysis. It can also be used for MMD analysis at other experimental complexes.
• Abstract（参考訳）: 物理実験から実験データを処理し分析することの目的は、研究中の現象に関する物理的に重要な情報を得ることである。 この目標は、測定に関連するノイズを抑え、入力データの寸法を小さくする実験データの多段階的な処理によって達成される。 本稿では,オートエンコーダなどのニューラルネットワークを用いて重要な特徴を抽出する手法を提案する。 提案手法の特別な価値は、複数のインストールから同時に受信されたマルチモーダルデータの解析への応用の可能性にある。 この手法を実験TAIGAのマルチモーダルデータ(MMD)に適用する。 現在、MMDの分析は個別に実施されている。 したがって、TAIGA型施設からのMDDの合同解析手法の開発は、宇宙線物理学やガンマ線天文学において急務である。 モンテカルロシミュレーションにより,提案手法はMDD解析に有効であることが示されている。 他の実験複合体でのMDD分析にも使用できる。

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