面向LHC全任务的洛伦兹等变Transformer
高能物理 - 唯象学
2025-10-29 v3 机器学习
高能物理 - 实验
摘要
本文表明洛伦兹等变几何代数 Transformer（L-GATr）在大型强子对撞机（LHC）的广泛机器学习任务中取得了最先进的性能。L-GATr 在时空上的几何代数中表示数据，并在洛伦兹变换下具有等变性。底层架构是一种通用且可扩展的 Transformer，在需要时可以打破对称性。本文展示了 L-GATr 在振幅回归和喷注分类中的强大能力，并将其作为首个洛伦兹等变生成网络进行基准测试。对于所有三项 LHC 任务，与先前架构相比均发现了显著提升。
引用
@article{arxiv.2411.00446,
title = {A Lorentz-Equivariant Transformer for All of the LHC},
author = {Johann Brehmer and Víctor Bresó and Pim de Haan and Tilman Plehn and Huilin Qu and Jonas Spinner and Jesse Thaler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00446},
year = {2025}
}
备注
27 pages, 7 figures, 9 tables. v2: added table 5, improved tagging results. v3: added table 7, incorporate feedback