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CEPC上基于DeepSets模型的喷注标记算法研究
1
作者
廖立波
王书栋
+3 位作者
宋维民
张兆领
李刚
黄永盛
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2024年第3期108-115,共8页
【目的】在希格斯玻色子被证实存在之后,精确测量希格斯玻色子性质以及检验电弱模型就成了高能物理领域今后一段时间内的重点工作,对喷注进行更加细致地研究,可以有效地提升测量和检验的精确度。【方法】本研究采用了新提出的、基于Deep...
【目的】在希格斯玻色子被证实存在之后,精确测量希格斯玻色子性质以及检验电弱模型就成了高能物理领域今后一段时间内的重点工作,对喷注进行更加细致地研究,可以有效地提升测量和检验的精确度。【方法】本研究采用了新提出的、基于DeepSets的粒子流网络深度学习算法以及Z玻色子强衰变末态产生的喷注全模拟数据集,尝试对重味夸克喷注的标记算法进行研究。【结果】经过初步研究,与XGBoost等传统算法和DNN全连接网络相比,新算法性能提高约6%,使平均精度从80%提高到85%左右。【结论】这表明深度学习在高能物理实验中存在巨大的潜力,在粒子重建、事例分析等多方面有较好的应用场景,但还需更加深入地研究深度学习方法带来的影响,以提升深度学习的可信度和效果。
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关键词
深度学习
粒子流网络
喷注标记
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职称材料
题名
CEPC上基于DeepSets模型的喷注标记算法研究
1
作者
廖立波
王书栋
宋维民
张兆领
李刚
黄永盛
机构
中山大学
梧州学院
中国科学院高能物理研究所
中国科学院大学
吉林大学
出处
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2024年第3期108-115,共8页
基金
广西教育厅高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于深度学习的喷注电荷鉴别研究”(2023KY0707)。
文摘
【目的】在希格斯玻色子被证实存在之后,精确测量希格斯玻色子性质以及检验电弱模型就成了高能物理领域今后一段时间内的重点工作,对喷注进行更加细致地研究,可以有效地提升测量和检验的精确度。【方法】本研究采用了新提出的、基于DeepSets的粒子流网络深度学习算法以及Z玻色子强衰变末态产生的喷注全模拟数据集,尝试对重味夸克喷注的标记算法进行研究。【结果】经过初步研究,与XGBoost等传统算法和DNN全连接网络相比,新算法性能提高约6%,使平均精度从80%提高到85%左右。【结论】这表明深度学习在高能物理实验中存在巨大的潜力,在粒子重建、事例分析等多方面有较好的应用场景,但还需更加深入地研究深度学习方法带来的影响,以提升深度学习的可信度和效果。
关键词
深度学习
粒子流网络
喷注标记
Keywords
deep learning
particle flow network
jet flavor tagging
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O572.2 [理学—粒子物理与原子核物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CEPC上基于DeepSets模型的喷注标记算法研究
廖立波
王书栋
宋维民
张兆领
李刚
黄永盛
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2024
0
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职称材料
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