Aug, 2023

SuperCalo: 阈值能量沉积超分辨

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TL;DR通过使用流式超分辨率模型 SuperCalo，可以快速地将高维的细粒度量能计量器沉降（shower）从粗粒度沉降中提升，从而降低计算成本、内存需求和生成时间。此外，通过 SuperCalo 提升的沉降具有高度的变异性，使得可以从较少的粗粒度沉降中高保真地提升大量高维沉降，进一步减少了生成时间。
calorimeter shower simulationdeep-generative surrogate modelssupercaloupsamplingcomputational cost reduction
发现论文，激发创造
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    使用生成对抗网络（GANs）的新型快速模拟技术 extsc {CaloGAN}，针对长轴分段式银河系中电磁淋浴进行建模并实现与现有全模拟技术相当甚至更好的 CPU（100x-1000x）和 GPU 上速度快（高达约 10 ^ 5 倍）

    Dec, 2017

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    May, 2017

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    May, 2023

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    快速模拟高粒度探测器中的能量沉积对于未来增加亮度的对撞机实验至关重要。我们介绍了 CaloClouds II，它具有多项关键改进，包括连续时间基于得分的建模和一致性蒸馏模型，显著提高了模拟速度并实现了准确采样。

    Sep, 2023

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    Jun, 2024

  • 使用 Wasserstein 生成对抗网络精确模拟电磁量能器淋浴

    本文提出了基于生成式模型的高效粒子淋浴模拟方法，并使用对抗训练的方式训练生成器和评论者网络以生成与 GEANT4 程序模拟类似的粒子淋浴，从而在大多数方面达到了实现高质量粒子淋浴模拟的预期目标。

    Jul, 2018

  • 卷积 L2LFlows：使用卷积归一化流生成高粒度量能器中准确的射流

    为了构建计算效率高且能代替基于规则的模拟的生成式替代模型，本研究扩展了 L2LFlows 以模拟具有较大剖面尺寸的洗澡水，并引入了卷积层和 U-Net 型连接，从掩蔽自回归流变为耦合层，在 ILD 电磁量热计以及公共 CaloChallenge 数据集中成功建模了洗澡水。

    May, 2024

  • ALICE、CERN 中质子零度量热器模拟的深度生成模型

    利用生成对抗网络模型以及选择性多样性增强损失来模拟大型强子对撞机中 ALICE 实验的 Zero Degree Calorimeter 产生的探测器响应，从而提供了与传统蒙特卡洛方法相比显著加速的方法。

    Jun, 2024

  • 归纳式 CaloFlow

    iCaloFlow 是一种基于归纳序列正规化流的快速探测器模拟框架，使用教师 - 学生蒸馏来提高采样速度。它能够在～10-100 倍于之前考虑的探测器几何形状的高精度模拟中发挥正规化流的潜力。

    May, 2023

  • CaloQVAE：使用混合量子 - 经典生成模型模拟高能粒子 - 量能器相互作用

    大型强子对撞机的高亮度时代在碰撞事件分析中面临着重大的计算挑战。我们介绍了一种将生成模型和量子退火相结合的技术，用于高能粒子与量热器之间相互作用的快速高效模拟。

    Dec, 2023