利用归一化流提取TAIGA实验中稀有伽马事件的能力
天体物理仪器与方法
2025-10-24 v1 高能天体物理现象
机器学习
摘要
本工作的目标是开发一种方法，用于在来自宇宙源的带电粒子通量背景中检测稀有伽马量子。该方法基于深度学习和归一化流设计，用于异常检测。结果表明，该方法具有伽马检测潜力。该方法在TAIGA-IACT实验的模型数据上进行了测试。虽然获得的定量性能指标仍不如其他方法，因此提出了改进该方法实现的可能方式。
引用
@article{arxiv.2510.20334,
title = {Capability of using the normalizing flows for extraction rare gamma events in the TAIGA experiment},
author = {A. P. Kryukov and A. Yu. Razumov and A. P. Demichev and J. J. Dubenskaya and E. O. Gres and S. P. Polyakov and E. B. Postnikov and P. A. Volchugov and D. P. Zhurov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20334},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 4 figures, Proceedings of The 9th International Conference on Deep Learning in Computational Physics, July, 2-4, 2025, Moscow, Russia