基于深度回归的多 TeV 缪子量热测量

未来研究高能前沿的粒子物理实验的性能需求带来了诸多新挑战，迫使我们在亚核碰撞末态粒子的探测、鉴别与测量方面寻找改进方案。其中一项挑战是在极高能量下精确测量缪子动量，在现实探测器中可设想磁场提供的曲率估计在探测例如衰变为缪子对的高质量窄共振时，不足以实现良好的动量分辨率。在本工作中，我们研究了一种基于缪子在致密、精细分割量能器中的辐射损失来测量其能量的全新途径的可行性。这通过利用辐射光子能量簇的空间信息在回归任务中实现。使用基于卷积层的特定任务深度学习架构，使我们能将该问题视为类似于图像重建的问题，其中图像由量能器相继层中释放的能量模式构成。结果表明，对于超 TeV 缪子，可实现优于 20% 相对分辨率的缪子能量测量。