用超图表示学习与图条件扩散实现对撞机事件的综合重建
该工作提出 VyPER 这一几何学习框架,把对撞机事件表示为具有物理启发式拓扑的超图,将“把测量到的喷注与带电轻子分配给母粒子”的超边监督分类与“预测未被测量的中微子运动学”的扩散模型结合,并通过联合损失函数在同一框架内同时优化两项重建任务,在多个质子-质子碰撞过程中与既有解析方法和机器学习重建方法进行比较,表明在多种标准模型物理过程中可实现准确的事件重建。
该工作提出 VyPER 这一几何学习框架,把对撞机事件表示为具有物理启发式拓扑的超图,将“把测量到的喷注与带电轻子分配给母粒子”的超边监督分类与“预测未被测量的中微子运动学”的扩散模型结合,并通过联合损失函数在同一框架内同时优化两项重建任务,在多个质子-质子碰撞过程中与既有解析方法和机器学习重建方法进行比较,表明在多种标准模型物理过程中可实现准确的事件重建。
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