基于数字化输入神经网络确定CEE的碰撞参数
高能物理 - 实验
2024-03-28 v4 仪器与探测器
摘要
碰撞参数表征核-核碰撞几何中的中心度。真实实验中碰撞参数的确定通常基于重建的粒子属性或导出的事件级观测量。对于计划中的冷却储存环外靶实验（CEE），低束流能量削弱了碰撞参数与带电粒子多重数之间的关联，降低了显式确定方法的有效性。本工作研究了几种以外部飞行时间探测器的数字化信号直接作为输入的基于神经网络的模型。性能最佳的模型在0.5 AGeV的模拟U-U碰撞中显示出0.479 fm的平均绝对误差。将采用数字化输入的模型性能与采用相空间输入的参考模型进行比较，展示了神经网络处理原始但潜在相互关联的数字化信号信息的能力。
引用
@article{arxiv.2307.15355,
title = {Determination of impact parameter for CEE with digi-input neural networks},
author = {Botan Wang and Yi Wang and Dong Han and Zhigang Xiao and Yapeng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15355},
year = {2024}
}
备注
17 pages, 11 figures