利用深度学习在热 QCD 介质中对夸克与胶子喷注进行分类
高能物理 - 唯象学
2022-04-04 v2 核理论
摘要
深度学习技术已展现出逐个喷注识别穿越热 QCD 介质的高能喷注能量损失程度的能力。夸克与胶子喷注在热 QCD 介质中的平均淬火程度实际具有不同特征，例如其对介质内穿越长度的依赖以及演化中早期发展的喷注子结构。这些观察促使我们分开考虑这两类喷注，并利用深度学习技术从喷注图像中对它们进行分类。我们发现分类性能随喷注修正程度的增大而逐渐下降。此外，我们讨论了不同喷注观测量（如喷注形状、喷注碎裂函数、喷注子结构及其组合）的预测能力，以阐明分类任务的可解释性。
引用
@article{arxiv.2112.00681,
title = {Classification of quark and gluon jets in hot QCD medium with deep learning},
author = {Yi-Lun Du and Daniel Pablos and Konrad Tywoniuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00681},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 4 figures, 1 table, 22nd Particles and Nuclei International Conference (PANIC 2021)