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arXiv 2008.08558hep-ph
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LHC事件的生成网络

Generative Networks for LHC events

Anja Butter, Tilman Plehn

摘要:

LHC物理学关键依赖于我们从第一原理有效模拟事件的能力。现代机器学习,特别是生成网络,将帮助我们应对即将到来的LHC运行的模拟挑战。这种网络可以在现有的模拟工具中使用,也可以作为新框架的一部分。由于神经网络可以被反转,它们也为LHC分析开辟了新的途径。

英文摘要:

LHC physics crucially relies on our ability to simulate events efficiently from first principles. Modern machine learning, specifically generative networks, will help us tackle simulation challenges for the coming LHC runs. Such networks can be employed within established simulation tools or as part of a new framework. Since neural networks can be inverted, they also open new avenues in LHC analyses.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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