SPHERE-3 检测器仿真的多层并行管道：从 EAS 生成到图像近似
机器学习
2026-03-11 v1 计算机视觉与模式识别
神经与进化计算
摘要
SPHERE-3 检测器配置的优化旨在研究能量范围为 1--1000 PeV 的原始宇宙射线质量组成，通过注册反射于雪面面的 Cherenkov 光来实现。需要模拟大量的广延空气喷流事件。 presented a 具有多步骤计算管道的软件套件：在 CORSIKA 中生成喷流、解码和克隆事件（C++/OpenMP）、通过检测器模型进行光子光线追踪（Geant4 MT）、以及通过侧向分布函数近似图像（Python/multiprocessing, iminuit）。该问题的关键属性是其天然的原子性：在所有阶段都可以独立处理每个事件，这提供了在并行计算下的线性扩展。通过架构方式实现线程安全——共享数据为只读，易变状态在每个工作线程中隔离——无需在热点路径上使用锁。
引用
@article{arxiv.2603.09016,
title = {An accurate flatness measure to estimate the generalization performance of CNN models},
author = {Rahman Taleghani and Maryam Mohammadi and Francesco Marchetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.09016},
year = {2026}
}