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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。
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a month ago
可解释的机器学习在高能粒子碰撞中的物理基础研究
我们提出了一种可解释的、物理感知的机器学习模型的实现，能够推断高能粒子碰撞的基础物理，利用最终状态粒子的能量 - 动量四矢量中的信息。我们使用生成对抗网络（GAN）的概念证明了我们的白盒人工智能方法，该方法学习自 DGLAP 型发射子阶级蒙
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4 years ago
使用深度神经网络进行高能物理中的喷注味道分类
使用深度神经网络对高能碰撞中的粒子进行分类，仅使用轨迹和顶点信息可以超越现有良好性能的工具，而添加更低级别的轨迹和顶点信息可以极大提高分类性能。
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8 years ago
SHERPA 1.1 下的事件生成
本文介绍了 Monte Carlo 事件生成器 Sherpa 1.1 版，它是一个通用的高能撞击器粒子碰撞模拟工具，包含灵活的树级矩阵元生成器，用于标准模型和各种新物理模型中的硬散射过程计算，并利用喷注级联模型来描述出现在初始和末态上的额外
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16 years ago
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